Meta

Llama Guard 4 — это мультимодальная предобученная модель, полученная на основе Llama 4 Scout, доработанная для классификации безопасности контента. Как и предыдущие версии, она может использоваться для классификации контента как во входных данных LLM (классификация промптов), так и в ответах LLM (классификация ответов). Она действует как LLM, генерируя в выходных данных текст, указывающий, является ли данный промпт или ответ безопасным или небезопасным, а если небезопасным, то также перечисляет категории контента, которые были нарушены. Llama Guard 4 была согласована для защиты от стандартизированной таксономии опасностей MLCommons и разработана для поддержки мультимодальных возможностей Llama 4. В частности, она объединяет функции предыдущих моделей Llama Guard, обеспечивая модерацию контента на английском и нескольких поддерживаемых языках, а также расширенные возможности для обработки смешанных текстово-изображенческих промптов, включая несколько изображений. Кроме того, Llama Guard 4 интегрирована в API модерации Llama API, расширяя надежную классификацию безопасности на текст и изображения.

Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) — это высокопроизводительная мультимодальная языковая модель от Meta, построенная на архитектуре смеси экспертов (MoE) с 128 экспертами и 17 миллиардами активных параметров на один прямой проход (всего 400B). Она поддерживает многоязычный текстовый и графический ввод и создаёт многоязычный текст и код на 12 поддерживаемых языках. Оптимизированная для задач зрения и языка, Maverick доработана с помощью инструкций для поведения, подобного ассистенту, логических рассуждений над изображениями и универсального мультимодального взаимодействия. Maverick отличается ранним слиянием для нативной мультимодальности и контекстным окном на 1 миллионов токенов. Модель обучалась на тщательно подобранной смеси публичных, лицензированных и данных платформы Meta, охватывающей примерно 22 триллионов токенов, с датой отсечения знаний — август 2024. Выпущенная в апреле 5, 2025 под лицензией сообщества Llama 4, Maverick подходит для исследовательских и коммерческих приложений, требующих продвинутого мультимодального понимания и высокой пропускной способности модели.

Llama 4 Scout 17B Instruct (16E) — это языковая модель со смешанной экспертной архитектурой (MoE), разработанная компанией Meta, которая активирует 17 миллиарда параметров из общего числа 109B. Модель поддерживает нативный мультимодальный ввод (текст и изображения) и многоязычный вывод (текст и код) на 12 поддерживаемых языках. Созданная для ассистентского взаимодействия и визуального рассуждения, Scout использует 16 экспертов за один прямой проход и имеет длину контекста в 10 миллиона токенов, с обучающим корпусом объёмом около 40 триллионов токенов. Разработанная для высокой эффективности и локального или коммерческого развёртывания, Llama 4 Scout включает раннее слияние для бесшовной интеграции модальностей. Модель дообучена на инструкциях для использования в многоязычных чатах, генерации подписей и задачах понимания изображений. Выпущена под лицензией Llama 4 Community License, модель последний раз обучалась на данных, актуальных по август 2024, и была публично запущена в апреле 5, 2025.

Многоязычная большая языковая модель Meta Llama 3.3 (LLM) — это предобученная и инструкционно настроенная генеративная модель в 70B (текст на входе/текст на выходе). Модель Llama 3.3, инструкционно настроенная и работающая только с текстом, оптимизирована для многоязычных диалоговых сценариев и превосходит многие доступные открытые и закрытые чат-модели на распространённых отраслевых бенчмарках. Поддерживаемые языки: английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Model Card

Llama 3.2 1B — это языковая модель с 1 миллиардами параметров, ориентированная на эффективное выполнение задач обработки естественного языка, таких как суммаризация, диалоги и многоязычный анализ текста. Меньший размер позволяет ей эффективно работать в средах с ограниченными ресурсами, сохраняя при этом высокую производительность. Поддерживая восемь основных языков и допуская дообучение для дополнительных языков, Llama 1.3B идеально подходит для бизнеса или разработчиков, которые ищут лёгкие, но мощные решения типа AI, способные работать в различных многоязычных средах без высоких вычислительных затрат, характерных для более крупных моделей. Нажмите здесь: оригинальная карточка модели. Использование данной модели регулируется Политикой допустимого использования Meta.

Llama 3.2 3B — это многоязычная большая языковая модель с 3 миллиардами параметров, оптимизированная для продвинутых задач обработки естественного языка, таких как генерация диалогов, рассуждение и суммаризация. Разработанная с использованием новейшей архитектуры трансформера, она поддерживает восемь языков, включая английский, испанский и хинди, и может быть адаптирована для дополнительных языков. Обученная на 9 триллионах токенов, модель Llama 3.2 3B превосходно справляется с выполнением инструкций, сложными рассуждениями и использованием инструментов. Её сбалансированная производительность делает её идеальной для приложений, требующих точности и эффективности в генерации текста в многоязычных средах. Нажмите здесь для оригинальной карточки модели. Использование этой модели регулируется Политикой допустимого использования Meta.

Последняя модель класса Meta (Llama 3.1), выпущенная в нескольких размерах и вариантах. Эта версия, оптимизированная для инструкций 70B, предназначена для высококачественных диалоговых сценариев. Она показала высокую производительность по сравнению с ведущими закрытыми моделями в оценках с участием людей. Чтобы узнать больше о выпуске модели, нажмите здесь. Использование этой модели регулируется Политикой допустимого использования Meta.

Последний класс моделей Meta (Llama 3.1) был выпущен в различных размерах и вариантах. Эта версия 8B, настроенная по инструкциям, быстрая и эффективная. Она продемонстрировала высокую производительность по сравнению с ведущими закрытыми моделями в оценках людьми. Чтобы узнать больше о выпуске модели, нажмите здесь. Использование этой модели регулируется Политикой допустимого использования Meta.