Llama 4 Maverick
Red Neuronal
Llama 4 Maverick: modelo multimodal de Meta con arquitectura mixture-of-experts para trabajar con texto e imágenes
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Llama 4 Maverick?
Llama 4 Maverick es un modelo multimodal de Meta basado en la arquitectura mixture-of-experts: de 128 expertos, solo se activan 17 mil millones de parámetros por paso, combinando la capacidad de una gran arquitectura con una computación eficiente. La versión Instruct está ajustada para seguir instrucciones y dialogar, y su multimodalidad permite procesar tanto texto como imágenes. En BotHub, puedes usarlo sin VPN ni tarjetas extranjeras: pago en rublos con tarjetas rusas según el uso, sin caducidad de tokens. Tienes acceso a más de 250 redes neuronales en una sola ventana, lo que facilita comparar Llama 4 Maverick con otros modelos, y una API compatible con OpenAI permite cambiar entre ellos sin reescribir la integración. Las solicitudes y respuestas están cifradas; para empresas, ofrecemos contratos, facturación, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites. Es ideal para analizar capturas de pantalla o esquemas, crear asistentes que procesen texto e imágenes, desglosar descripciones técnicas complejas, ayudar con código y depuración, o comparar respuestas de varios modelos.Preguntas frecuentes sobre Llama 4 Maverick
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Llama 4 Maverick trabaja con texto: escribe y edita, analiza código, responde basándose en documentos y analiza imágenes. Su contexto de hasta 524 288 tokens permite cargar archivos voluminosos y conversaciones largas. Admite llamadas a funciones, por lo que es fácil integrarlo en servicios y automatizaciones.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 16 384 tokens, suficiente para un artículo largo, un análisis detallado o un gran fragmento de código. Si necesitas más, pide que continúe desde donde se detuvo o divide la tarea: el contexto de 524 288 tokens retendrá todo el texto anterior.
No se especifica un modo de razonamiento independiente en nuestros datos, por lo que no podemos confirmarlo. En la práctica, un truco sencillo ayuda: pide en el prompt que desglose la tarea paso a paso, anote las condiciones y luego dé la conclusión; las respuestas basadas en lógica y cálculos serán más precisas.
Sí, admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON, por lo que puedes conectar el modelo a búsquedas, bases de datos o servicios internos y obtener respuestas en un esquema definido. En BotHub, esto funciona a través de una API compatible con OpenAI, permitiendo cambiar de modelo sin reescribir la integración.
Imágenes y documentos, sí: puedes enviar capturas de pantalla, esquemas, fotos o archivos y pedir que analice el contenido. El audio y el video no figuran en los formatos de entrada admitidos; para esas tareas, BotHub ofrece otros modelos disponibles en la misma ventana.
El trabajo con el idioma ruso no está descrito por separado en nuestros datos, por lo que recomendamos probar el modelo con tu tarea: un par de prompts de prueba dirán más que cualquier promesa. Por parte de BotHub, todo está en ruso: interfaz, soporte y pago con tarjetas rusas, sin necesidad de VPN ni tarjetas extranjeras.