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Llama 4 が Novita AI で利用可能に：マルチモーダル MoE の力を解き放つ

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Llama 4 が Novita AI で利用可能に：マルチモーダル MoE の力を解き放つ
目次
  1. Llama 4 ファミリーを理解する
  2. 主な機能と能力
  3. パフォーマンスベンチマークとユースケース
  4. Novita AI で Llama 4 を使い始める
  5. まとめ

Meta は画期的な Llama 4 モデルファミリーを発表しました。ネイティブのマルチモダリティと mixture-of-experts (MoE) アーキテクチャにより、AI の能力に大きな飛躍をもたらします。

本日、Llama 4 Scout と Llama 4 Maverick が Novita AI で利用可能になったことをお知らせします。これにより、企業や開発者はシンプルな API 統合を通じてこれらの強力なモデルを活用できるようになります。

Novita AI は、Llama 4 モデル群の最初のものを以下の価格で提供します。

Llama 4 Scout： 入力トークン100万あたり0.1ドル、出力トークン100万あたり0.5ドル
Llama 4 Maverick： 入力トークン100万あたり0.2ドル、出力トークン100万あたり0.85ドル

Llama 4 ファミリーを理解する

Llama 4 のリリースでは、それぞれ異なるニーズと計算リソースに最適化された3つのモデルが導入されました。

モデル アクティブパラメータ 総パラメータ エキスパート数 コンテキスト長 主な強み
Llama 4 Scout 17B 109B 16 10M トークン 長いコンテキスト、画像グラウンディング、単一 H100 GPU に適合
Llama 4 Maverick 17B 400B 128 1M トークン マルチモーダル性能、クリエイティブライティング
Llama 4 Behemoth 288B ~2T 16 — 蒸留用の教師モデル

Llama 4 Scout は16のエキスパートを持ち、そのクラスで最先端のパフォーマンスを発揮します。業界をリードする10M トークンのコンテキスト長をサポートしており、コードベース全体や広範なドキュメントなど、大量のデータ処理に最適です。

Llama 4 Maverick は Meta の実戦向け主力モデルで、128のエキスパートを搭載し、幅広いタスクで優れたパフォーマンスを実現します。正確な画像理解とクリエイティブライティングに優れ、最大1M トークンのコンテキストをサポートします。

Llama 4 Behemoth は Llama 4 ファミリーの教師モデルであり、16のエキスパートを持ちます。まだトレーニング中のため一般公開はされていませんが、Behemoth は STEM 関連のベンチマークで GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.0 Pro を上回るパフォーマンスを示しています。

注： Novita AI における Llama 4 Scout のコンテキストウィンドウは131,072トークン、Llama 4 Maverick のコンテキストウィンドウは1,048,576トークンです。

主な機能と能力

ネイティブマルチモダリティ

Llama 4 モデルは初期融合 (early fusion) を採用し、テキストとビジョンのトークンをシームレスに統合した統一モデルバックボーンを実現します。これにより、ラベルなしのテキスト、画像、動画データを用いた共同事前学習が可能になります。

MetaCLIP をベースに LLM 統合向けにさらに最適化された拡張ビジョンエンコーダにより、モデルは追加のエンジニアリングなしで、テキストプロンプトと共に複数の画像を処理できます。

拡張コンテキスト長

Llama 4 の最も重要な進歩の1つは、非常に長いコンテキストのサポートです。

  • Llama 4 Scout：1000万トークン
  • Llama 4 Maverick：100万トークン

このコンテキスト長の飛躍により、従来は非現実的だったアプリケーションが可能になります。例えば以下のようなものです。

  • 複数ドキュメントの要約と分析
  • 大規模コードベースに対する推論
  • パーソナライズされた体験のための膨大なユーザーアクティビティの解析
  • 研究アーカイブ全体を1つのプロンプトで処理

多言語対応と推論能力

Llama 4 モデルは200言語で事前学習されており、アラビア語、スペイン語、ドイツ語、ヒンディー語を含む12言語に対して専用のファインチューニングが行われています。これらのうち100以上の言語がそれぞれ10億以上のトレーニングトークンを持ち、Llama 3 と比較して10倍以上の多言語カバレッジを実現しています。

この広範なトレーニングにより、多言語間での優れたパフォーマンスが可能になり、グローバルなアプリケーションに適したモデルとなっています。

また、特殊なトレーニングレシピにより、モデルの推論能力も向上しています。Maverick では、適応的データフィルタリングを用いた継続的なオンライン強化学習戦略が採用され、中～高難度のプロンプトに重点が置かれました。

パフォーマンスベンチマークとユースケース

ベンチマーク

Meta の公式ベンチマークデータによると、Llama 4 モデルは以下の表に示すように、さまざまなタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。

Llama 4 Scout ベンチマーク

Llama 4 Scout ベンチマーク

Llama 4 Maverick ベンチマーク

Llama 4 Maverick ベンチマーク

Llama 4 ファミリーの理想的なユースケース

Llama 4 Scout は長いコンテキストを必要とするアプリケーションに最適であり、Llama 4 Maverick はマルチモーダル理解を伴う複雑な推論やクリエイティブなタスクに優れています。各モデルの強みに基づく理想的なユースケースは以下の通りです。

Llama 4 Scout：

  • 法務または財務分析のための複数ドキュメント要約
  • 大量のユーザーデータを用いたパーソナライズされたタスク自動化
  • 軽量マルチモーダルアプリケーションのための効率的な画像処理

Llama 4 Scout デモを今すぐ試す

Llama 4 Maverick：

  • 視覚コンテキストを伴う多言語カスタマーサポート
  • マルチモーダル入力に基づくマーケティングコンテンツ生成
  • テキスト、図、表を組み合わせた高度なドキュメントインテリジェンス
  • 正確な画像理解を伴うクリエイティブライティングとコンテンツ生成

Llama 4 Maverick デモを今すぐ試す

どちらのモデルも、マルチモーダル理解、長いコンテキストに対する推論、多言語能力が必要な状況で優れた性能を発揮します。

Novita AI で Llama 4 を使い始める

Llama 4 モデルを Novita AI のモデルライブラリ を介してアプリケーションに統合するのは簡単で、わずか数行のコードで完了します。以下がその手順です。

環境のセットアップ

まず、Novita AI から API キーを取得 してください。まだお持ちでない場合は、サインアップして Novita AI ダッシュボードから API キーを作成してください。

Python との統合

Novita AI は OpenAI 互換のエンドポイントを提供しており、シームレスな統合が可能です。Python クライアントを使用した簡単な例を以下に示します。

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "meta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

より詳細な例や包括的な統合ガイドについては、LLM API ドキュメント をご覧ください。

まとめ

Llama 4 が Novita AI に登場したことは、高度な AI 機能の民主化における重要なマイルストーンです。

ネイティブのマルチモダリティ、拡張されたコンテキスト長、効率的な MoE アーキテクチャにより、これらのモデルは従来は非現実的であったり、法外なコストがかかっていた新しいクラスのアプリケーションを可能にします。

ドキュメント処理、多言語コミュニケーション、クリエイティブコンテンツ生成などのアプリケーションを構築する場合でも、Llama 4 はインテリジェントでレスポンシブな体験を実現するために必要なツールを提供します。

Novita AI のシンプルな統合プロセス と競争力のある価格設定で今すぐ始めて、Llama 4 の力をアプリケーションとユーザーにもたらしましょう。

Novita AI について

Novita AI は、開発者がシンプルな API を使用して AI モデルを簡単にデプロイできる AI クラウドプラットフォームであり、同時に手頃で信頼性の高い GPU クラウドを提供し、構築とスケーリングを支援します。

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