Llama 4 Maverick 17B-128E

Llama 4 Maverick 17B-128E es el modelo Llama 4 más grande y capaz, que ofrece capacidades de programación, razonamiento y procesamiento de imágenes. Cuenta con una arquitectura de mezcla de expertos (MoE) con 17,000 millones de parámetros activos de un total de 400,000 millones de parámetros y 128 expertos. Llama 4 Maverick 17B-128E usa capas densas y de MoE alternadas, en las que cada token activa un experto compartido más uno de los 128 expertos que se enrutan. El modelo se entrenó previamente en 200 idiomas y se optimizó para interacciones de chat de alta calidad a través de un flujo de trabajo posterior al entrenamiento perfeccionado.

Llama 4 Maverick 17B-128E es multimodal y es adecuado para la generación avanzada de subtítulos de imágenes, el análisis, la comprensión precisa de imágenes, las preguntas y respuestas visuales, la generación de texto creativo, los asistentes de IA de uso general y los chatbots sofisticados que requieren inteligencia de primer nivel y comprensión de imágenes.

Especificaciones de la API administrada (MaaS)

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ID de modelo llama-4-maverick-17b-128e-instruct-maas
Etapa de lanzamiento DG
Entradas y salidas compatibles
  • Entradas:
    Texto, Código, Imágenes
  • Salidas:
    Texto
Funciones
Tipos de uso
Fecha límite de conocimiento Agosto de 2024
Versiones
  • llama-4-maverick-17b-128e-instruct-maas
    • Etapa de lanzamiento: DG
    • Fecha de lanzamiento: 29 de abril de 2025
Regiones admitidas

Disponibilidad del modelo

  • Estados Unidos
    • us-east5

Procesamiento de AA

  • Estados Unidos
    • Multi-region
Límites de cuota

us-east5:

  • Salida máxima: 8,192
  • Longitud del contexto: 524,288

Precios Consulta la página de precios.

Implementa el modelo por tu cuenta

Para implementar el modelo por tu cuenta, navega a la tarjeta del modelo Llama 4 Maverick 17B-128E en la consola de Model Garden y haz clic en Implementar modelo. Para obtener más información sobre la implementación y el uso de modelos de socios, consulta Implementa un modelo de socio y realiza solicitudes de predicción.

Consideraciones

  • Puedes incluir un máximo de tres imágenes por solicitud.
  • A diferencia de las versiones anteriores, el extremo de MaaS no usa Llama Guard. Para usar Llama Guard, impleméntalo desde Model Garden y, luego, envía las instrucciones y las respuestas a ese extremo. Sin embargo, en comparación con Llama 4, LlamaGuard tiene un contexto más limitado (128,000) y solo puede procesar solicitudes con una sola imagen al comienzo de la instrucción.
  • No se admiten las predicciones por lotes.