Llama 4 Maverick 17B-128E הוא המודל הכי גדול והכי מתקדם של Llama 4, שמציע יכולות קידוד, חשיבה רציונלית ותמונה. הוא כולל ארכיטקטורה של Mixture-of-Experts (MoE) עם 17 מיליארד פרמטרים פעילים מתוך 400 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו-128 מומחים. Llama 4 Maverick 17B-128E משתמש בשכבות צפופות ובשכבות MoE לסירוגין, שבהן כל טוקן מפעיל מומחה משותף בתוספת אחד מ-128 המומחים המנותבים. המודל מאומן מראש על 200 שפות ועבר אופטימיזציה כדי לאפשר אינטראקציות צ'אט באיכות גבוהה באמצעות צינור משופר של עיבוד נתונים אחרי האימון.
Llama 4 Maverick 17B-128E הוא מודל מולטי-מודאלי שמתאים לתיאור תמונות מתקדם, לניתוח תמונות, להבנה מדויקת של תמונות, לשאלות ותשובות חזותיות, ליצירת טקסטים יצירתיים, לעוזרי AI למטרות כלליות ולצ'אטבוטים מתוחכמים שדורשים רמת אינטליגנציה והבנה של תמונות מהשורה הראשונה.
מפרטים של API מנוהל (MaaS)
לניסיון ב-Agent Studio לצפייה בכרטיס המודל ב-Model Garden
| מזהה המודל | llama-4-maverick-17b-128e-instruct-maas |
|
|---|---|---|
| שלב ההשקה | GA | |
| קלט ופלט נתמכים |
|
|
| יכולות |
|
|
| סוגי שימושים | ||
| תאריך סף הידע | אוגוסט 2024 | |
| גרסאות |
|
|
| אזורים נתמכים | ||
|
זמינות המודל |
|
|
|
עיבוד נתוני למידת מכונה |
|
|
| מגבלות המכסה |
us-east5:
|
|
| תמחור | מידע על תמחור | |
פריסה כמודל בפריסה עצמית
כדי לפרוס את המודל באופן עצמאי, עוברים אל כרטיס המודל Llama 4 Maverick 17B-128E במסוף Model Garden ולוחצים על Deploy model. מידע נוסף על פריסה ושימוש במודלים של שותפים זמין במאמר פריסת מודל של שותף ושליחת בקשות לחיזוי.
לתשומת ליבכם
- אפשר לכלול עד שלוש תמונות בכל בקשה.
- נקודת הקצה של MaaS לא משתמשת ב-Llama Guard, בניגוד לגרסאות קודמות. כדי להשתמש ב-Llama Guard, פורסים את Llama Guard מ-Model Garden ואז שולחים את ההנחיות והתשובות לנקודת הקצה הזו. עם זאת, בהשוואה ל-Llama 4, ההקשר של Llama Guard מוגבל יותר (128,000) והוא יכול לעבד רק בקשות עם תמונה אחת בתחילת ההנחיה.
- אין תמיכה בחיזויים באצווה.