Llama 4 Maverick Instruct
meta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8
Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E) is a high-capacity multimodal language model from Meta, built on a mixture-of-experts (MoE) architecture with 128 experts and 17 billion active parameters per forward pass (400B total). It supports multilingual text and image input, and produces multilingual text and code output across 12 supported languages. Optimized for vision-language tasks, Maverick is instruction-tuned for assistant-like behavior, image reasoning, and general-purpose multimodal interaction.
Maverick features early fusion for native multimodality and a 1 million token context window. It was trained on a curated mixture of public, licensed, and Meta-platform data, covering ~22 trillion tokens, with a knowledge cutoff in August 2024. Released on April 5, 2025 under the Llama 4 Community License, Maverick is suited for research and commercial applications requiring advanced multimodal understanding and high model throughput.
Fonctionnalités
API sans serveur
Documentation
meta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8 is available via Novita's serverless API, where you pay per token. There are several ways to call the API, including OpenAI-compatible endpoints with exceptional reasoning performance.
Sans serveur disponible
Exécutez des requêtes immédiatement, ne payez que pour l’utilisation
Entrée$0.27 / M Tokens
Sortie$0.85 / M Tokens
Utilisez les exemples de code suivants pour intégrer notre API :
1from openai import OpenAI
2
3client = OpenAI(
4 api_key="<Your API Key>",
5 base_url="https://api.novita.ai/openai"
6)
7
8response = client.chat.completions.create(
9 model="meta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8",
10 messages=[
11 {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
12 {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
13 ],
14 max_tokens=8192,
15 temperature=0.7
16)
17
18print(response.choices[0].message.content)Infos
Fournisseur
Llama
Quantification
fp8
Fonctionnalités prises en charge
Longueur du contexte
1048576
Sortie maximale
8192
Serverless
Pris en charge
Structured Output
Pris en charge
Capacités d’entrée
text, image
Capacités de sortie
text
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