A Meta acaba de revelar sua inovadora família de modelos Llama 4, marcando um salto significativo nas capacidades de IA com multimodalidade nativa e arquitetura mixture-of-experts (MoE).
Hoje, temos o prazer de anunciar que o Llama 4 Scout e o Llama 4 Maverick estão agora disponíveis na Novita AI, permitindo que empresas e desenvolvedores aproveitem esses modelos poderosos por meio de uma simples integração via API.
A Novita AI está oferecendo os primeiros modelos da família Llama 4 com os seguintes preços:
Llama 4 Scout: $0,1 / M tokens de entrada e $0,5 / M tokens de saída
Llama 4 Maverick: $0,2 / M tokens de entrada e $0,85 / M tokens de saída
Entendendo a Família Llama 4
O lançamento do Llama 4 introduz três modelos distintos, cada um projetado para diferentes necessidades e restrições computacionais:
| Modelo | Parâmetros Ativos | Parâmetros Totais | Especialistas | Comprimento do Contexto | Principais Pontos Fortes |
|---|---|---|---|---|---|
| Llama 4 Scout | 17B | 109B | 16 | 10M tokens | Contexto longo, fundamentação de imagem, cabe em uma única GPU H100 |
| Llama 4 Maverick | 17B | 400B | 128 | 1M tokens | Excelência multimodal, escrita criativa |
| Llama 4 Behemoth | 288B | ~2T | 16 | — | Modelo professor para destilação |
Llama 4 Scout possui 16 especialistas e oferece desempenho de ponta para sua classe. Suporta um comprimento de contexto líder de 10M tokens, tornando-o ideal para processar grandes quantidades de dados, incluindo bases de código inteiras ou documentação extensa.
Llama 4 Maverick é o cavalo de batalha de produtos da Meta, incorporando 128 especialistas para oferecer desempenho superior em uma ampla gama de tarefas. Excelência na compreensão precisa de imagens e escrita criativa, suportando até 1M tokens de contexto.
Llama 4 Behemoth serve como modelo professor para a família Llama 4 com 16 especialistas. Embora ainda não tenha sido lançado publicamente (pois ainda está em treinamento), o Behemoth supera GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 e Gemini 2.0 Pro em vários benchmarks focados em STEM.
Observação: A janela de contexto do Llama 4 Scout na Novita AI é de 131.072 tokens, enquanto a janela de contexto do Llama 4 Maverick é de 1.048.576 tokens.
Principais Recursos e Capacidades
Multimodalidade Nativa
Os modelos Llama 4 incorporam fusão precoce (early fusion) para integrar perfeitamente tokens de texto e visão em um único backbone de modelo. Isso permite o pré-treinamento conjunto com grandes quantidades de dados não rotulados de texto, imagem e vídeo.
O codificador de visão aprimorado, baseado no MetaCLIP, mas otimizado para integração com LLMs, permite que os modelos processem múltiplas imagens junto com prompts de texto sem engenharia adicional.
Comprimento de Contexto Estendido
Um dos avanços mais significativos do Llama 4 é o suporte a contextos extraordinariamente longos:
- Llama 4 Scout: 10 milhões de tokens
- Llama 4 Maverick: 1 milhão de tokens
Esse salto no comprimento de contexto possibilita aplicações antes impraticáveis, como:
- Sumarização e análise de múltiplos documentos
- Raciocínio sobre bases de código extensas
- Análise de grandes volumes de atividade de usuários para experiências personalizadas
- Processamento de arquivos de pesquisa inteiros em um único prompt
Capacidades Multilíngues e de Raciocínio
Os modelos Llama 4 foram pré-treinados em 200 idiomas — com suporte dedicado de fine-tuning para 12, incluindo árabe, espanhol, alemão e hindi. Mais de 100 desses idiomas têm mais de 1 bilhão de tokens de treinamento cada — oferecendo 10 vezes mais cobertura multilíngue que o Llama 3.
Esse treinamento extensivo permite desempenho superior em vários idiomas, tornando os modelos adequados para aplicações globais.
Os modelos também demonstram capacidades de raciocínio aprimoradas graças a receitas de treinamento especializadas. Para o Maverick, isso incluiu uma estratégia contínua de RL online com filtragem adaptativa de dados, focando em prompts de dificuldade média a alta.
Benchmarks e Casos de Uso
Benchmarks
De acordo com os dados oficiais de benchmark da Meta, os modelos Llama 4 demonstram desempenho excepcional em várias tarefas, conforme mostrado nas tabelas abaixo:
Benchmarks do Llama 4 Scout
Benchmarks do Llama 4 Maverick
Casos de Uso Ideais para a Família Llama 4
O Llama 4 Scout é mais adequado para aplicações de contexto longo, enquanto o Llama 4 Maverick se destaca em tarefas complexas de raciocínio e criativas que envolvem compreensão multimodal. Aqui estão os casos de uso ideais para cada modelo com base em seus pontos fortes:
Llama 4 Scout:
- Sumarização de múltiplos documentos para análise jurídica ou financeira
- Automação personalizada de tarefas usando dados extensivos de usuários
- Processamento eficiente de imagens para aplicações multimodais leves
Explore a Demonstração do Llama 4 Scout Agora
Llama 4 Maverick:
- Suporte ao cliente multilíngue com contexto visual
- Geração de conteúdo de marketing baseado em entradas multimodais
- Inteligência documental avançada combinando texto, diagramas e tabelas
- Escrita criativa e geração de conteúdo com compreensão precisa de imagens
Explore a Demonstração do Llama 4 Maverick Agora
Ambos os modelos se destacam em situações que exigem compreensão multimodal, raciocínio sobre contextos extensos e capacidades multilíngues.
Primeiros Passos com Llama 4 na Novita AI
Integrar os modelos Llama 4 em suas aplicações por meio da biblioteca de modelos da Novita AI é simples, exigindo apenas algumas linhas de código. Veja como começar:
Configurando Seu Ambiente
Primeiro, certifique-se de ter uma chave de API da Novita AI. Se ainda não tiver uma, cadastre-se e crie uma chave de API pelo painel da Novita AI.
Integração com Python
A Novita AI fornece endpoints compatíveis com OpenAI para integração perfeita. Aqui está um exemplo simples usando o cliente Python:
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)
Para exemplos mais detalhados e guias de integração abrangentes, consulte nossa documentação da API LLM.
Conclusão
A chegada do Llama 4 na Novita AI representa um marco significativo na democratização de capacidades avançadas de IA.
Com multimodalidade nativa, comprimentos de contexto estendidos e uma arquitetura MoE eficiente, esses modelos possibilitam novas classes de aplicações que antes eram impraticáveis ou proibitivamente caras.
Seja você está construindo aplicações para processamento de documentos, comunicação multilíngue ou geração de conteúdo criativo, o Llama 4 fornece as ferramentas necessárias para criar experiências inteligentes e responsivas.
Comece hoje mesmo com o processo de integração simples da Novita AI e preços competitivos para trazer o poder do Llama 4 para suas aplicações e usuários.
Sobre a Novita AI
Novita AI é uma plataforma de nuvem de IA que oferece aos desenvolvedores uma maneira fácil de implantar modelos de IA usando nossa API simples, além de fornecer uma nuvem de GPU acessível e confiável para construir e escalar.
