Llama Guard 4 12B
Réseau Neuronal
Llama Guard 4 12B est un modèle multimodal de Meta pour la classification de contenu, API Llama Guard 4 pour vérifier les requêtes/réponses LLM.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Llama Guard 4 12B?
Llama Guard 4 est un classificateur de sécurité de Meta de 12 milliards de paramètres, basé sur Llama 4 Scout. Le modèle ne dialogue pas, mais rend un verdict : il étiquette le contenu par catégories de risque et agit comme un filtre des deux côtés de la conversation, vérifiant à la fois la requête de l'utilisateur et la réponse du modèle principal. La multimodalité permet d'analyser non seulement le texte, mais aussi les images, couvrant ainsi la modération de contenu mixte. Dans BotHub, Llama Guard 4 se connecte via une API unique compatible OpenAI avec les autres modèles, permettant au filtre et au générateur de coexister dans une même intégration sans réécriture de code. Accès disponible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, paiement en roubles à l'usage, conversations chiffrées. Pour les équipes : contrat, facture et panneau d'administration avec limites. Utile pour sécuriser un chatbot de support, filtrer les prompts risqués, étiqueter des jeux de données, auditer les logs et vérifier les images téléchargées.Questions fréquentes sur Llama Guard 4 12B
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
llama-guard-4-12b est un modèle Meta de classification de sécurité : il évalue les requêtes et réponses, les marquant comme autorisées ou non. Idéal pour la modération des entrées utilisateur, le filtrage des sorties d'autres modèles, et la vérification de documents/images avant publication.
Le modèle génère jusqu'à 16 384 jetons par réponse, avec une fenêtre contextuelle de 163 840 jetons, permettant de vérifier de longs dialogues ou documents. En pratique, la réponse est courte : le modèle renvoie un verdict compact, pas un texte détaillé.
Aucun mode de raisonnement spécifique n'est indiqué pour llama-guard-4-12b. C'est un classificateur : il analyse le fragment et donne immédiatement un verdict avec la catégorie d'infraction, sans chaînes de réflexion. Pour un raisonnement étape par étape, changez de modèle dans BotHub.
L'appel de fonctions et la sortie JSON structurée ne sont pas indiqués pour llama-guard-4-12b. Cependant, la réponse est concise et facile à analyser par votre service. La connexion via l'API BotHub compatible OpenAI facilite l'intégration dans votre pipeline.
Les images et documents sont pris en charge avec le texte ; vous pouvez envoyer des images et fichiers dans une même requête. L'audio et la vidéo ne sont pas mentionnés. Aucune génération d'image ou de son : seule la sortie texte est prévue.
Nous n'avons pas de données sur les langues prises en charge par llama-guard-4-12b et ne spéculerons pas. Testez le modèle avec vos exemples : sur BotHub, l'accès est ouvert sans VPN ni carte étrangère, paiement à l'usage.