O Llama 4 Maverick 17B-128E é o maior e mais avançado modelo Llama 4 que oferece recursos de programação, raciocínio e imagem. Ele apresenta arquitetura de combinação de especialistas (MoE) com 17 bilhões de parâmetros ativos de um total de 400 bilhões e 128 especialistas. O Llama 4 Maverick 17B-128E usa camadas densas e MoE alternadas, em que cada token ativa um especialista compartilhado mais um dos 128 especialistas roteados. O modelo é pré-treinado em 200 idiomas e otimizado para interações de chat de alta qualidade por um pipeline refinado pós-treinamento.
O Llama 4 Maverick 17B-128E é multimodal e adequado para legendagem, análise e compreensão precisa de imagens, perguntas e respostas visuais, geração de texto criativo, assistentes de IA de uso geral e chatbots sofisticados que exigem inteligência e compreensão de imagens de alto nível.
Especificações de API gerenciada (MaaS)
Testar no Agent Studio Ver o card de modelo no Model Garden
| ID do modelo | llama-4-maverick-17b-128e-instruct-maas |
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| Etapa do lançamento | GA | |
| Entradas e saídas compatíveis |
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| Recursos |
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| Tipos de uso |
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| Data limite de conhecimento | Agosto de 2024 | |
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| Regiões compatíveis | ||
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Disponibilidade do modelo |
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Processamento de ML |
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| Limites de cotas |
us-east5:
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| Preços | Consulte Preços. | |
Implantar como um modelo autônomo
Para autoimplantar o modelo, acesse o card de modelo Llama 4 Maverick 17B-128E no console do Model Garden e clique em Implantar modelo. Para mais informações sobre como implantar e usar modelos de parceiros, consulte Implantar um modelo de parceiro e fazer solicitações de previsão.
Considerações
- É possível incluir no máximo três imagens por solicitação.
- O endpoint do MaaS não usa o Llama Guard, ao contrário das versões anteriores. Para usar o Llama Guard, implante-o no Model Garden e envie os comandos e respostas para esse endpoint. No entanto, em comparação com o Llama 4, o LlamaGuard tem um contexto mais limitado (128.000) e só pode processar solicitações com uma única imagem no início do comando.
- As previsões em lote não são compatíveis.