LLaMA (Large Language Model Meta AI) — это семейство больших языковых моделей, созданных исследовательским подразделением компании Meta AI. Первая версия была представлена в феврале 2023 года и быстро привлекла внимание научного сообщества благодаря открытости и эффективности по сравнению с конкурентами.
Основные преимущества LLaMA:
- Открытость: модели доступны исследователям и разработчикам для скачивания и дообучения.
- Производительность: LLaMA показывает отличные результаты в тестах на понимание, генерацию текста и кодирования.
- Масштабируемость: легко адаптируется под различные задачи — от чат-ботов до аналитических систем.
Где применяют LLaMA?
- Разработка приложений с ИИ-движком на клиентской стороне (edge computing).
- Чат-боты и ассистенты.
- Генерация и перевод текста.
- Обработка естественного языка (NLP) в научных и коммерческих целях.
Версии моделей
| Версия | Размеры | Особенности |
| LLaMA 1 | 7B–65B | Базовая трансформер-модель |
| LLaMA 2 | 7B, 13B, 70B | Коммерческая лицензия, open-source |
| LLaMA 3 | 8B, 70B | Умнее GPT-3.5, поддержка до 128k токенов |
| LLaMA 4 | 17B–400B (MoE) | Мультимодальность, 10M токенов контекста |
Интересные факты
💡 LLaMA 4 — первая модель с контекстом в 10 миллионов токенов — это открывает новые горизонты для анализа больших документов, видео и аудио.
💡 MoE (Mixture-of-Experts) позволяет активировать только часть сети, снижая нагрузку и энергопотребление — экономия до 70% по сравнению с плотными моделями.
💡 LLaMA 3 использовалась для обучения AI-ассистентов в Facebook, Instagram и WhatsApp — миллионы пользователей уже взаимодействуют с её результатами ежедневно.
💡 Медицинская версия LLaMA показывает точность диагноза на уровне GPT‑4, обрабатывая сложные задачи в онкологии и редких болезнях
Давайте сравним популярные AI-модели в их востребованных версиях:
| Модель | Контекст (токенов) | Параметры (млрд) | Стоимость на 1 млн токенов |
| LLaMA 4 | 10 000 000 | 400 | $0.19–0.49 |
| GPT-4o | 1 000 000 | ~1800 | $0.75–1.20 |
| DeepSeek V3 | 128 000 | 671 | $0.40 |
| Gemini 2 Pro | 128 000 | ~1000 | ~$0.85 |
Итого, что мы имеем относительно LLaMA 4:
- Параметры LLaMA 4 Maverick: ~400 миллиардов, активных при MoE — всего около 17 млрд на запрос (эффективность ресурсов).
- Максимальный контекст: до 10 миллионов токенов — это примерно 80 тысяч страниц текста (примерно 60 книг подряд).
- Стоимость вывода: $0.19–0.49 за миллион токенов — в 3-5 раз дешевле, чем у конкурентов.
- Скорость отклика: LLaMA 4 может обрабатывать запросы быстрее благодаря MoE, при этом сохраняя качество.
Вместо заключения:
- Когда выбрать LLaMA 4:
- Для аналитики на огромном контексте, мультимодальные задачи, open‑source подход.
- Для аналитики на огромном контексте, мультимодальные задачи, open‑source подход.
- Когда GPT‑4o / Gemini / DeepSeek:
- GPT‑4o — лучше для универсальных задач, сложного reasoning, креатива.
- Gemini — сильнейший в обработке изображений, видео, аудио.
- DeepSeek — специализируется на математике, логике, cost‑эффiciency.
У Llama 4 есть свои версии модели, и Вы можете опробовать уже сейчас Llama 4 Maverick и Scout, просто активируйте AI-сервисы в своем личном кабинете. А мы остановимся на этих двух моделям подробнее.
Как выбрать из них, с чего начать?
Scout — лёгкий, мультимодальный, с огромным контекстом и малым ресурсом.
Maverick — флагман в задачах reasoning и кодирования, требует мощный GPU, выдаёт топ‑уровень результатов.
| Характеристика | Scout | Maverick |
|---|---|---|
| Активные параметры | 17 B, 16 экспертов | 17 B, 128 экспертов |
| Всего параметров | 109 B | 400 B |
| Контекст токенов | До 10 M | ~1 M |
| Вычислительные требования | Один GPU H100, квантование | Мощный GPU, FP8/BF16 скорее |
| Сильные стороны | Эффективность, long‑context, OCR, VQA | Reasoning, код, multimodal, benchmarks |
| Бенчмарки | Сопоставима с Gemma 3, Mistral | Превосходит GPT‑4o, Gemini Flash; ELO=1417 |
Если у вас мощный GPU (H100+, ≥200 GB VRAM):
- Начните с Maverick для максимальной производительности:
Если ресурсы ограничены (1 GPU, 4–8‑бит):
- Выбирайте Scout — быстрый, мультимодальный и хорошо масштабируется.
Как получить доступ к LLaMa API
- Заказать услугу AI-сервисы Support.by (это бесплатно, вы будете оплачивать только использованные токены!)
- Получить API-ключ
БОНУС: Этот API-ключ вы сможете использовать и для других AI-моделей: простое хранение и использование! - Использовать ключ для ваших задач и проектов
Это краткий обзор основных характеристик AI-модели LLaMA поможет вам соринтироваться, насколько подходит для ваших задач. Активируйте услугу и пользуйтесь ИИ уже сейчас!
Остались вопросы?
Свяжитесь с нами, мы с удовольствием Вас проконсультируем:
info@support.by
Понравилась статья? Хочешь получать еще больше полезного контента? Подписывайся на наш блог, будь в курсе последних новостей и интересных материалов из области хостинга и не только!
