Llama 4 теперь доступен на Novita AI: раскрывая мощь мультимодального MoE

Meta только что представила свою новаторскую серию моделей Llama 4, что стало значительным скачком в возможностях ИИ благодаря нативной мультимодальности и архитектуре смеси экспертов (MoE).

Сегодня мы рады сообщить, что Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick теперь доступны на Novita AI, что позволяет компаниям и разработчикам использовать эти мощные модели с помощью простой интеграции через API.

Novita AI предлагает первые модели из семейства Llama 4 по следующим ценам:

Llama 4 Scout: $0.1 / млн входных токенов и $0.5 / млн выходных токенов
Llama 4 Maverick: $0.2 / млн входных токенов и $0.85 / млн выходных токенов

Понимание семейства Llama 4

Релиз Llama 4 включает три различные модели, каждая из которых предназначена для разных задач и вычислительных ограничений:

Модель	Активные параметры	Всего параметров	Эксперты	Длина контекста	Ключевые преимущества
Llama 4 Scout	17B	109B	16	10M токенов	Длинный контекст, привязка изображений, помещается на одном H100 GPU
Llama 4 Maverick	17B	400B	128	1M токенов	Мультимодальное превосходство, креативное письмо
Llama 4 Behemoth	288B	~2T	16	—	Модель-учитель для дистилляции

Llama 4 Scout содержит 16 экспертов и обеспечивает передовую производительность в своем классе. Она поддерживает рекордную длину контекста в 10 млн токенов, что делает её идеальной для обработки больших объёмов данных, включая целые кодовые базы или обширную документацию.

Llama 4 Maverick — это рабочая лошадка Meta, включающая 128 экспертов для обеспечения превосходной производительности в широком спектре задач. Она отлично справляется с точным пониманием изображений и креативным письмом, поддерживая до 1 млн токенов в контексте.

Llama 4 Behemoth служит моделью-учителем для семейства Llama 4 с 16 экспертами. Хотя она ещё не выпущена публично (обучение продолжается), Behemoth превосходит GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 и Gemini 2.0 Pro по нескольким научно-техническим бенчмаркам.

Примечание: Окно контекста для Llama 4 Scout на Novita AI составляет 131 072 токена, а для Llama 4 Maverick — 1 048 576 токенов.

Ключевые особенности и возможности

Нативная мультимодальность

Модели Llama 4 используют раннее слияние для бесшовной интеграции текстовых и визуальных токенов в единый базовый блок. Это позволяет проводить совместное предобучение на больших объёмах немаркированных текстовых, графических и видеоданных.

Улучшенный кодировщик изображений, основанный на MetaCLIP и дополнительно оптимизированный для интеграции с LLM, позволяет моделям обрабатывать несколько изображений вместе с текстовыми запросами без дополнительной инженерии.

Расширенная длина контекста

Одно из самых значительных достижений Llama 4 — поддержка необычайно длинных контекстов:

• Llama 4 Scout: 10 миллионов токенов
• Llama 4 Maverick: 1 миллион токенов

Этот скачок в длине контекста открывает возможности для приложений, которые ранее были непрактичны или невозможны, таких как:

• Суммаризация и анализ нескольких документов
• Рассуждение на основе обширных кодовых баз
• Обработка больших объёмов пользовательской активности для персонализированного опыта
• Анализ целых архивов исследований в одном запросе

Многоязычность и способности к рассуждению

Модели Llama 4 предобучены на 200 языках — с специальной донастройкой для 12 из них, включая арабский, испанский, немецкий и хинди. Более 100 из этих языков имеют более 1 миллиарда обучающих токенов каждый — это в 10 раз больше многоязычного охвата, чем у Llama 3.

Такое обширное обучение обеспечивает превосходную производительность на разных языках, что делает модели пригодными для глобальных приложений.

Модели также демонстрируют улучшенные способности к рассуждению благодаря специализированным рецептам обучения. Для Maverick это включало непрерывную онлайн-стратегию RL с адаптивной фильтрацией данных, ориентированную на запросы средней и высокой сложности.

Показатели производительности и варианты использования

Бенчмарки

Согласно официальным данным Meta, модели Llama 4 демонстрируют исключительную производительность в различных задачах, как показано в таблицах ниже:

Бенчмарки Llama 4 Scout

Бенчмарки Llama 4 Maverick

Идеальные варианты использования для семейства Llama 4

Llama 4 Scout лучше всего подходит для приложений с длинным контекстом, в то время как Llama 4 Maverick превосходно справляется со сложными задачами рассуждения и творческими задачами, требующими мультимодального понимания. Вот идеальные варианты использования для каждой модели с учётом их сильных сторон:

Llama 4 Scout:

• Многодокументная суммаризация для юридического или финансового анализа
• Персонализированная автоматизация задач с использованием обширных пользовательских данных
• Эффективная обработка изображений для лёгких мультимодальных приложений

Изучите демо Llama 4 Scout сейчас

Llama 4 Maverick:

• Многоязычная поддержка клиентов с визуальным контекстом
• Создание маркетингового контента на основе мультимодальных входных данных
• Продвинутая аналитика документов, объединяющая текст, диаграммы и таблицы
• Креативное письмо и генерация контента с точным пониманием изображений

Изучите демо Llama 4 Maverick сейчас

Обе модели превосходны в ситуациях, требующих мультимодального понимания, рассуждения на основе обширного контекста и многоязычных возможностей.

Начало работы с Llama 4 на Novita AI

Интеграция моделей Llama 4 в ваши приложения через библиотеку моделей Novita AI проста — требуется всего несколько строк кода. Вот как начать:

Настройка окружения

Сначала убедитесь, что у вас есть ключ API от Novita AI. Если у вас его ещё нет, зарегистрируйтесь и создайте ключ API через панель управления Novita AI.

Интеграция с Python

Novita AI предоставляет совместимые с OpenAI конечные точки для бесшовной интеграции. Вот простой пример с использованием клиента Python:

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

model = "meta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8"
stream = True # или False
max_tokens = 2048
system_content = """Будьте полезным помощником"""
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": "Привет!",
        }
    ],
    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)
  

Более подробные примеры и комплексные руководства по интеграции можно найти в нашей документации LLM API.

Заключение

Появление Llama 4 на Novita AI — важная веха в демократизации передовых возможностей ИИ.

Благодаря нативной мультимодальности, расширенной длине контекста и эффективной архитектуре MoE эти модели открывают новые классы приложений, которые ранее были непрактичны или непомерно дороги.

Создаёте ли вы приложения для обработки документов, многоязычного общения или генерации креативного контента — Llama 4 предоставляет инструменты, необходимые для создания интеллектуальных и отзывчивых решений.

Начните уже сегодня с простого процесса интеграции Novita AI и конкурентоспособных цен, чтобы принести мощь Llama 4 в ваши приложения и вашим пользователям.

О Novita AI

Novita AI — облачная платформа искусственного интеллекта, которая предлагает разработчикам простой способ развёртывания моделей ИИ с помощью нашего простого API, а также предоставляет доступное и надёжное облако GPU для создания и масштабирования.