Ключевые моменты
Огромное контекстное окно: поддерживает до 1 миллиона токенов — идеально для длинных документов, кодовых баз или книг.
Мультимодальная поддержка: работает одновременно с текстовыми и графическими входными данными.
Многоязычность: предварительно обучена на 200 языках, с высокими баллами MMLU (84,6) для многоязычных задач, что делает эту модель готовой к глобальному использованию.
Экономичность: обеспечивает производительность на уровне передовых моделей при цене значительно ниже GPT-4o ($0,2 на Novita AI против $4,38 за миллион токенов).
Llama 4 Maverick — это последняя открытая большая языковая модель от Meta, выпущенная 5 апреля 2025 года. Построенная на архитектуре 128-Mixture-of-Experts (MoE) и обученная на 22 триллионах токенов мультимодальных данных, она предназначена для производительности, гибкости и глобального масштаба. С длиной контекста до 10 миллионов токенов, поддержкой текстовых и графических входных данных и превосходной производительностью в многоязычных задачах и задачах на логику.
Что такое Llama 4 Maverick?
https://www.youtube.com/watch?v=8G-GI4bvWZU
Обзор Llama 4 Maverick
| Категория | Детали |
|---|---|
| Дата выпуска | 5 апреля 2025 г. |
| Размер модели | 400B параметров (17B активных на токен) |
| Открытый исходный код | Да |
| Архитектура | 128 Mixture-of-Experts (MoE) |
| Длина контекста | До 1M токенов (1 000 000 токенов) |
| Поддержка языков | Предварительно обучена на 200 языках, включая арабский, английский, французский, немецкий, хинди, индонезийский, итальянский, португальский, испанский, тагальский, тайский и вьетнамский. |
| Мультимодальные возможности | Объединяет текстовые и графические входные данные, поддерживает обработку как текстового, так и визуального контента. |
| Обучающие данные | ~22 триллиона токенов мультимодальных данных (частично из Instagram и Facebook). |
| Предварительное обучение | MetaP (адаптивная конфигурация экспертов с оптимизацией на среднем этапе). |
| Этапы пост-обучения | 1. SFT (контролируемая тонкая настройка на лёгких данных). |
| 2. RL (обучение с подкреплением на сложных данных). | |
| 3. DPO (оптимизация по прямому предпочтению). |
Бенчмарки Llama 4 Maverick
Llama 4 Maverick превосходит Gemini 2.0 Flash, DeepSeek v3.1 и GPT-4o по нескольким основным бенчмаркам, особенно в рассуждениях на основе изображений, понимании изображений и многоязычных задачах.
Как получить доступ к Llama 4 Maverick локально?
Требования к оборудованию для Llama 4 Maverick
| Длина контекста | INT4 VRAM | Необходимые GPU (INT4) | FP16 VRAM | Необходимые GPU (FP16) |
|---|---|---|---|---|
| 4K токенов | ~318 ГБ | 4×H100/A100 | ~1.22 ТБ | 16×H100 |
| 128K токенов | ~552 ГБ | 8×H100 | ~1.45 ТБ | ~16×H100 |
Установка Llama 4 Maverick локально
Шаг 1: Подготовка окружения
- Установите Python (желательно версии 3.9 или выше).
- Используйте виртуальное окружение для управления зависимостями:
python -m venv llama_env
source llama_env/bin/activate
Шаг 2: Установка необходимых библиотек Python
Выполните следующие команды для установки зависимостей:
bash
pip install -U transformers==4.51.0
pip install torch
pip install huggingface-hub
pip install hf_xet
Эти библиотеки необходимы для загрузки и запуска модели.
Шаг 3: Скачивание модели
- Перейдите на страницу Hugging Face Hub для Llama 4 Maverick.
- Используйте следующий Python-код для загрузки модели:
from transformers import AutoProcessor, Llama4ForConditionalGeneration
model_id = "meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = Llama4ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16)
Это загрузит модель и подготовит её к инференсу.
Как получить доступ к Llama 4 Maverick через Novita API?
Шаг 1: Войдите и перейдите в Библиотеку моделей
Войдите в свою учётную запись и нажмите на кнопку Model Library.
Попробуйте Llama 4 Maverick сейчас!
Шаг 2: Выберите модель
Просмотрите доступные варианты и выберите модель, подходящую для ваших задач.
Шаг 3: Начните бесплатный пробный период
Начните бесплатный пробный период, чтобы изучить возможности выбранной модели.
Шаг 4: Получите API-ключ
Для аутентификации в API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдя на страницу “Settings”, вы можете скопировать API-ключ, как показано на изображении.
Шаг 5: Установите API
Установите API с помощью менеджера пакетов, подходящего для вашего языка программирования.
После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с вашим API-ключом, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Это пример использования chat completions API для пользователей 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)
Использование Llama 4 Scout через облачный GPU
Шаг 1: Зарегистрируйте аккаунт
Если вы новичок в Novita AI, начните с создания аккаунта на нашем сайте. После регистрации перейдите на вкладку “GPUs”, чтобы изучить доступные ресурсы и начать работу.
Шаг 2: Изучите шаблоны и GPU-серверы
Начните с выбора шаблона, который соответствует вашим потребностям, например PyTorch, TensorFlow или CUDA. Выберите подходящую версию, например PyTorch 2.2.1 или CUDA 11.8.0. Затем выберите конфигурацию GPU-сервера A100, которая обеспечивает высокую производительность для обработки требовательных задач с достаточным объёмом VRAM, RAM и дискового пространства.
Попробуйте высокопроизводительные GPU от Novita AI
Шаг 3: Настройте развёртывание
После выбора шаблона и GPU настройте параметры развёртывания, например версию операционной системы (CUDA 11.8). Вы также можете изменить другие конфигурации, чтобы адаптировать среду под конкретные требования вашего проекта.
Шаг 4: Запустите экземпляр
После того как вы выбрали шаблон и настроили параметры развёртывания, нажмите “Launch Instance”, чтобы запустить GPU-экземпляр. Это начнёт настройку среды и позволит вам использовать ресурсы GPU для ваших AI-задач.
Если вы ищете мощную, доступную и удобную для разработчиков LLM, Llama 4 Maverick — ваш лучший выбор. Она превосходит ведущие модели, такие как GPT-4o и Gemini 2.0 Flash, в ключевых областях: рассуждения на основе изображений, многоязычная поддержка, понимание длинного контекста и стоимость инференса. Будь то локальный запуск или использование через высокопроизводительный API Novita AI, начать работу быстро и легко. Попробуйте сегодня и ощутите разницу.
Часто задаваемые вопросы
Что такое Llama 4 Maverick?
Llama 4 Maverick — это открытая большая языковая модель, разработанная Meta, способная обрабатывать текстовые и графические входные данные, поддерживать контекст до 10M токенов и обученная на 200 языках.
Могу ли я использовать Llama 4 Maverick без мощного локального GPU?
Да! Вы можете легко получить доступ к Llama 4 Maverick через Novita AI API или облачную GPU-платформу, с бесплатными пробными периодами.
Подходит ли Llama 4 Maverick для обработки больших документов или книг?
Безусловно. Благодаря поддержке до 1 миллиона токенов, она идеально подходит для обработки длинных текстов, сложных документов и задач, требующих контекстной памяти.
Novita AI — это AI-облачная платформа, которая предоставляет разработчикам простой способ развёртывания AI-моделей через наш простой API, а также предлагает доступный и надёжный GPU-облако для создания и масштабирования.
