Llama 4 Maverick

Llama 4 Maverick — это универсальная модель в новом поколении семейства Llama 4, вышедшем в апреле 2025 года. В отличие от более компактного Scout, Maverick создан для тех, кому требуется максимальная производительность и вычислительная мощность. Модель использует архитектуру MoE с 128 экспертами, имеет 400 миллиардов параметров в общей сложности – это делает ее одной из самых масштабных открытых моделей на рынке. Однако на каждом шаге активными являются только 17 миллиардов параметров, что существенно уменьшает задержки на выводе и снижает требования по ресурсам. Как и все модели серии Maverik поддерживает нативную мультимодальность, что позволяет легко подавать на вход и обрабатывать изображения совместно с текстом поддержка изображений.
Благодаря своей масштабной архитектуре Maverick предлагает последовательность и глубину рассуждений, точность и безопасность ответов. Модель демонстрирует достойные результаты в сложных задачах логического мышления, математики и программирования, опережая предыдущие поколения LLM и основных конкурентов по ряду ключевых метрик.
В состав модели входят передовые разработки для обеспечения безопасности: Llama Guard 4 (12B) — для фильтрации небезопасного контента и Llama Prompt Guard 2 (22M и 86M) — для защиты от манипулятивных или вредоносных входных данных.

Llama 4 Maverick идеально подходит для сложных корпоративных решений и масштабных проектов, где требуется глубокое понимание и точное исполнение задач.

Дата анонса: 05.04.2025
Параметров: 402B
Экспертов: 128
Активно параметров при инференсе: 17B
Контекст: 1049K
Слоев: 48, с полным вниманием: 12
Тип внимания: Chunked Attention
Разработчик: Meta AI
Версия Transformers: 4.51.0
Лицензия: LLAMA 4

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Llama 4 Maverick. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

• получить максимальную производительность эндпоинта,
• получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
• обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
• использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.