Llama 4 Maverick 17B-128E は、コーディング、推論、画像処理の機能を備えた、最大かつ最も高性能な Llama 4 モデルです。このモデルは、総パラメータ数 4,000 億のうち 170 億のアクティブ パラメータと、128 のエキスパートを持つ Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しています。密結合レイヤと MoE レイヤを交互に配置しており、各トークンが共有エキスパート 1 つと 128 の接続されたエキスパートから 1 つをアクティブにします。また、200 言語で事前トレーニングされ、洗練されたトレーニング後のパイプラインを通じて高品質のチャット インタラクションを実現するように最適化されています。
Llama 4 Maverick 17B-128E はマルチモーダルであり、高度な画像キャプション生成、分析、正確な画像理解、画像に基づく質問と回答、創造的なテキスト生成、汎用 AI アシスタント、最高レベルのインテリジェンスと画像理解を必要とする高度なチャットボットに適しています。
マネージド API（MaaS）の仕様
Agent Studio で試す Model Garden でモデルカードを表示する
| モデル ID | llama-4-maverick-17b-128e-instruct-maas |
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| リリース ステージ | GA | |
| サポートされている入出力 |
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| 機能 |
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| 使用タイプ |
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| ナレッジ カットオフ日 | 2024 年 8 月 | |
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| サポートされるリージョン | ||
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モデルの提供 |
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ML 処理 |
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| 割り当て制限 |
us-east5:
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| 料金 | 料金をご覧ください。 | |
セルフデプロイ モデルとしてデプロイする
モデルをセルフデプロイするには、Model Garden コンソールの Llama 4 Maverick 17B-128E モデルカードに移動し、[モデルをデプロイ] をクリックします。パートナー モデルのデプロイと使用の詳細については、パートナー モデルをデプロイして予測リクエストを行うをご覧ください。
考慮事項
- リクエストごとに最大 3 つの画像を含めることができます。
- 以前のバージョンとは異なり、MaaS エンドポイントは Llama Guard を使用しません。Llama Guard を使用するには、Model Garden から Llama Guard をデプロイし、プロンプトとレスポンスをそのエンドポイントに送信します。ただし、Llama 4 と比較すると、Llama Guard のコンテキストはより限定的（128,000）であり、プロンプトの先頭に 1 つの画像を含むリクエストのみを処理できます。
- バッチ予測はサポートされていません。