Meta正在通過多個渠道推出其最新的Llama 4 AI模型，這既可以通過Amazon Web服務等合作夥伴以及其自己的新預覽開發人員API作為託管服務。
llama 4 Scout 17B和Llama 4 Maverick 17B現在可以作為完全管理的Amazon Bedrock teptions Amazon Bedrrock訪問。 This availability provides developers with a ready-to-use option without managing underlying infrastructure, although access must first be requested via the Amazon Bedrock console.
The timing closely followed Meta’s own LlamaCon event on April 29, where the company previewed the Llama API in limited release, signaling a strategy to meet developers with different infrastructure preferences and customization needs.
llama 4 on Bedrock:託管多模式AI initially detailed by Meta on April 6. These models feature a Mixture-of-Experts (MoE) architecture — activating only necessary neural network parts per task for efficiency — with Scout having 16 experts (17B active/109B total parameters) and Maverick having 128 experts (17B active/400B total parameters).
They also incorporate native multimodal capabilities through ‘early fusion’, processing images and text jointly從基岩上的
開始，開發人員可以使用統一的基岩匡威API來利用這些功能，統一的基岩匡威API是在各種基岩模型上的一致接口，該界面可以處理文本和圖像等輸入，並支持流媒體輸出。 AWS提供了SDK支持，包括其博客文章中詳細介紹的Python示例，以促進集成。
AWS建議這些模型適合於構建多語言助手或通過圖像分析增強客戶支持。 BedRock目前支持實質性的上下文窗口:偵察兵的350萬個令牌，而Maverick的100萬個令牌，可以提供廣泛的投入。基地上的Llama 4的特定價格可在AWS網站上獲得。
不同的路徑:基岩簡單與API自定義
，BedRock提供了易用性，而Meta的Llama API API預覽目標則可以使用，尋求更深入的控制者。這種雙重方法可滿足不同的需求，基岩吸引了那些需要託管的基礎架構以及適合優先定制的用戶滿足用戶的Llama API。
基於比較每個平台宣布的功能的關鍵區別，是在每個平台上宣布的功能，是與Lllama api the Llaman Apick neveriond of the neverient of the nevering newert of the nevering nevering newers in neark/sarkon bed nearkon newers
這種多流動分配策略反映了大型模型開發所需的重大投資； 4月中旬的報導表明，Meta以前曾尋求AWS和Microsoft的共同資助來進行Llama培訓，並有可能提供功能影響。 The company publicly discussed efforts to tune Llama 4 to address perceived political biases often found in models trained on broad internet data.
In its official Llama 4 announcement, Meta stated, “It’s well-known that all leading LLMs have had issues with bias—specifically, they historically have leaned left when it comes to debated political and social topics… This is due to the types of training data available on the internet.”
這種AI調音發生在平台政策的變化中，例如在2025年1月結束梅塔的第三方事實檢查計劃。當時，梅塔的全球政策負責人喬爾·卡普蘭（Joel Kaplan）在當時的全球政策負責人喬·卡普蘭（Joel Kaplan）提出了內部評論，並指出“這些行動中的每10個行動中的每兩個行動中的一對一對一都可能是犯錯的，這可能是誤解的。通過Bittorrent從Libgen等來源獲得的大型書籍數據集的使用。
超越開發人員訪問（還包括sagemaker jumpstart和), Llama 4 powers Meta’s consumer products, including the new standalone Meta AI app launched today, which integrates with the company’s Ray-Ban smart glasses.
Currently, Llama 4 on Bedrock is available in the US East (N. Virginia) and US West (Oregon) AWS Regions, with cross-region access from US East (Ohio).開發人員的更多詳細信息可以在基礎用戶指南的“元美洲駝”模型部分中找到。
llama 4 on Bedrock:託管多模式AI initially detailed by Meta on April 6. These models feature a Mixture-of-Experts (MoE) architecture — activating only necessary neural network parts per task for efficiency — with Scout having 16 experts (17B active/109B total parameters) and Maverick having 128 experts (17B active/400B total parameters).
They also incorporate native multimodal capabilities through ‘early fusion’, processing images and text jointly從基岩上的
開始，開發人員可以使用統一的基岩匡威API來利用這些功能，統一的基岩匡威API是在各種基岩模型上的一致接口，該界面可以處理文本和圖像等輸入，並支持流媒體輸出。 AWS提供了SDK支持，包括其博客文章中詳細介紹的Python示例，以促進集成。
AWS建議這些模型適合於構建多語言助手或通過圖像分析增強客戶支持。 BedRock目前支持實質性的上下文窗口:偵察兵的350萬個令牌，而Maverick的100萬個令牌，可以提供廣泛的投入。基地上的Llama 4的特定價格可在AWS網站上獲得。
不同的路徑:基岩簡單與API自定義
，BedRock提供了易用性，而Meta的Llama API API預覽目標則可以使用，尋求更深入的控制者。這種雙重方法可滿足不同的需求，基岩吸引了那些需要託管的基礎架構以及適合優先定制的用戶滿足用戶的Llama API。
基於比較每個平台宣布的功能的關鍵區別，是在每個平台上宣布的功能，是與Lllama api the Llaman Apick neveriond of the neverient of the nevering newert of the nevering nevering newers in neark/sarkon bed nearkon newers
這種多流動分配策略反映了大型模型開發所需的重大投資； 4月中旬的報導表明，Meta以前曾尋求AWS和Microsoft的共同資助來進行Llama培訓，並有可能提供功能影響。 The company publicly discussed efforts to tune Llama 4 to address perceived political biases often found in models trained on broad internet data.
In its official Llama 4 announcement, Meta stated, “It’s well-known that all leading LLMs have had issues with bias—specifically, they historically have leaned left when it comes to debated political and social topics… This is due to the types of training data available on the internet.”
這種AI調音發生在平台政策的變化中，例如在2025年1月結束梅塔的第三方事實檢查計劃。當時，梅塔的全球政策負責人喬爾·卡普蘭（Joel Kaplan）在當時的全球政策負責人喬·卡普蘭（Joel Kaplan）提出了內部評論，並指出“這些行動中的每10個行動中的每兩個行動中的一對一對一都可能是犯錯的，這可能是誤解的。通過Bittorrent從Libgen等來源獲得的大型書籍數據集的使用。
超越開發人員訪問（還包括sagemaker jumpstart和), Llama 4 powers Meta’s consumer products, including the new standalone Meta AI app launched today, which integrates with the company’s Ray-Ban smart glasses.
Currently, Llama 4 on Bedrock is available in the US East (N. Virginia) and US West (Oregon) AWS Regions, with cross-region access from US East (Ohio).開發人員的更多詳細信息可以在基礎用戶指南的“元美洲駝”模型部分中找到。
They also incorporate native multimodal capabilities through ‘early fusion’, processing images and text jointly從基岩上的
開始，開發人員可以使用統一的基岩匡威API來利用這些功能，統一的基岩匡威API是在各種基岩模型上的一致接口，該界面可以處理文本和圖像等輸入，並支持流媒體輸出。 AWS提供了SDK支持，包括其博客文章中詳細介紹的Python示例，以促進集成。
AWS建議這些模型適合於構建多語言助手或通過圖像分析增強客戶支持。 BedRock目前支持實質性的上下文窗口:偵察兵的350萬個令牌，而Maverick的100萬個令牌，可以提供廣泛的投入。基地上的Llama 4的特定價格可在AWS網站上獲得。
不同的路徑:基岩簡單與API自定義
，BedRock提供了易用性，而Meta的Llama API API預覽目標則可以使用，尋求更深入的控制者。這種雙重方法可滿足不同的需求，基岩吸引了那些需要託管的基礎架構以及適合優先定制的用戶滿足用戶的Llama API。
基於比較每個平台宣布的功能的關鍵區別，是在每個平台上宣布的功能，是與Lllama api the Llaman Apick neveriond of the neverient of the nevering newert of the nevering nevering newers in neark/sarkon bed nearkon newers 這種多流動分配策略反映了大型模型開發所需的重大投資； 4月中旬的報導表明，Meta以前曾尋求AWS和Microsoft的共同資助來進行Llama培訓，並有可能提供功能影響。 The company publicly discussed efforts to tune Llama 4 to address perceived political biases often found in models trained on broad internet data. In its official Llama 4 announcement, Meta stated, “It’s well-known that all leading LLMs have had issues with bias—specifically, they historically have leaned left when it comes to debated political and social topics… This is due to the types of training data available on the internet.” 這種AI調音發生在平台政策的變化中，例如在2025年1月結束梅塔的第三方事實檢查計劃。當時，梅塔的全球政策負責人喬爾·卡普蘭（Joel Kaplan）在當時的全球政策負責人喬·卡普蘭（Joel Kaplan）提出了內部評論，並指出“這些行動中的每10個行動中的每兩個行動中的一對一對一都可能是犯錯的，這可能是誤解的。通過Bittorrent從Libgen等來源獲得的大型書籍數據集的使用。 超越開發人員訪問（還包括sagemaker jumpstart和), Llama 4 powers Meta’s consumer products, including the new standalone Meta AI app launched today, which integrates with the company’s Ray-Ban smart glasses. Currently, Llama 4 on Bedrock is available in the US East (N. Virginia) and US West (Oregon) AWS Regions, with cross-region access from US East (Ohio).開發人員的更多詳細信息可以在基礎用戶指南的“元美洲駝”模型部分中找到。
