Llama 4 Maverick 17B-128E는 코딩, 추론, 이미지 기능을 제공하는 가장 크고 기능이 뛰어난 Llama 4 모델입니다. 총 파라미터 4,000억 개 중 활성 파라미터 170억 개와 전문가 128개가 있는 전문가 망(MoE) 아키텍처를 갖추고 있습니다. Llama 4 Maverick 17B-128E는 촘촘한 레이어와 MoE 레이어를 교대로 사용합니다. 여기서 각 토큰은 공유 전문가와 라우팅된 전문가 128개 중 하나를 활성화합니다. 이 모델은 언어 200개로 사전 학습되고 세련된 학습 후 파이프라인을 통해 고품질 채팅 상호작용에 최적화됩니다.
Llama 4 Maverick 17B-128E는 멀티모달이며 고급 이미지 캡셔닝, 분석, 정확한 이미지 이해, 시각적 질문 및 답변, 창의적인 텍스트 생성, 범용 AI 어시스턴트, 최고 수준의 지능과 이미지 이해가 필요한 정교한 챗봇에 적합합니다.
관리 API (MaaS) 사양
Agent Studio에서 사용해 보기 Model Garden에서 모델 카드 보기
| 모델 ID | llama-4-maverick-17b-128e-instruct-maas |
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| 출시 단계 | GA | |
| 지원되는 입력 및 출력 |
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| 기능 |
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| 사용량 유형 |
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| 지식 단절 날짜 | 2024년 8월 | |
| 버전 |
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| 지원되는 리전 | ||
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모델 가용성 |
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ML 처리 |
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| 할당량 한도 |
us-east5:
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| 가격 책정 | 가격 책정을 참조하세요. | |
자체 배포 모델로 배포
모델을 자체 배포하려면 Model Garden 콘솔에서 Llama 4 Maverick 17B-128E 모델 카드로 이동하여 모델 배포를 클릭합니다. 파트너 모델 배포 및 사용에 관한 자세한 내용은 파트너 모델 배포 및 예측 요청을 참고하세요.
고려사항
- 요청당 이미지를 최대 3개까지 포함할 수 있습니다.
- MaaS 엔드포인트는 이전 버전과 달리 Llama Guard를 사용하지 않습니다. Llama Guard를 사용하려면 Model Garden에서 Llama Guard를 배포한 후 프롬프트와 응답을 해당 엔드포인트로 전송합니다. 하지만 Llama 4에 비해 Llama Guard는 더 제한적인 컨텍스트 (128,000)를 갖추고 있으며 프롬프트 시작 부분에 단일 이미지가 있는 요청만 처리할 수 있습니다.
- 일괄 예측은 지원되지 않습니다.