Llama 4 Maverick 17B-128E

Llama 4 Maverick 17B-128E adalah model Llama 4 terbesar dan tercanggih yang menawarkan kemampuan pengodean, penalaran, dan gambar. Model ini menampilkan arsitektur Mixture-of-Experts (MoE) dengan 17 miliar parameter aktif dari total 400 miliar parameter dan 128 pakar. Llama 4 Maverick 17B-128E menggunakan lapisan MoE dan lapisan padat yang bergantian, dengan setiap token mengaktifkan pakar bersama dan salah satu dari 128 pakar yang dirutekan. Model ini telah dilatih sebelumnya dengan 200 bahasa dan dioptimalkan untuk interaksi chat berkualitas tinggi melalui pipeline pasca-pelatihan yang disempurnakan.

Llama 4 Maverick 17B-128E bersifat multimodal dan cocok untuk pembuatan teks gambar canggih, analisis, pemahaman gambar yang presisi, pertanyaan dan jawaban visual, pembuatan teks kreatif, asisten AI serbaguna, dan chatbot canggih yang memerlukan kecerdasan dan pemahaman gambar tingkat atas.

Spesifikasi Managed API (MaaS)

Coba di Agent Studio Lihat kartu model di Model Garden

ID Model llama-4-maverick-17b-128e-instruct-maas
Tahap peluncuran GA
Input & output yang didukung
  • Input:
    Teks, Kode, Gambar
  • Output:
    Teks
Kemampuan
Jenis penggunaan
Tanggal batas informasi Agustus 2024
Versi
  • llama-4-maverick-17b-128e-instruct-maas
    • Tahap peluncuran: GA
    • Tanggal rilis: 29 April 2025
Region yang didukung

Ketersediaan model

  • Amerika Serikat
    • us-east5

Pemrosesan ML

  • Amerika Serikat
    • Multi-region
Batas kuota

us-east5:

  • Output maks: 8.192
  • Jendela konteks: 524.288

Harga Lihat Harga.

Men-deploy sebagai model yang di-deploy sendiri

Untuk men-deploy model secara mandiri, buka kartu model Llama 4 Maverick 17B-128E di konsol Model Garden, lalu klik Deploy model. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang men-deploy dan menggunakan model partner, lihat Men-deploy model partner dan membuat permintaan prediksi.

Pertimbangan

  • Anda dapat menyertakan maksimal tiga gambar per permintaan.
  • Endpoint MaaS tidak menggunakan Llama Guard, tidak seperti versi sebelumnya. Untuk menggunakan Llama Guard, deploy Llama Guard dari Model Garden, lalu kirim perintah dan respons ke endpoint tersebut. Namun, dibandingkan dengan Llama 4, LlamaGuard memiliki konteks yang lebih terbatas (128.000) dan hanya dapat memproses permintaan dengan satu gambar di awal perintah.
  • Prediksi batch tidak didukung.