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Llama 4 模型-Scout、Maverick 和 Behemoth -從輕量級部署到企業級推理，每個模型版本都有明確的用途。最棒的是什麼？其中兩個模型現在已經向公眾開放！在本文中，我們將瞭解如何訪問 Meta 的 Llama 4 模型，並探索它們的功能、特性、基準測試結果以及與其他頂級模型相比的實際效能。

Meta 的 Llama 4 是開源人工智慧領域的一次重大飛躍，它提供了多模態支援、專家混合架構和海量上下文視窗。但真正讓它與眾不同的是它的可訪問性。無論您是在構建應用程式、執行實驗還是擴充套件人工智慧系統，都有多種方法可以透過 API 訪問 Llama 4。在本教學中，我將向您展示如何在一些最好的 API 平臺（如 OpenRouter、Hugging Face、GroqCloud 等）上訪問和使用 Llama 4 Scout 和 Maverick 模型。

Meta 釋出了一篇研究論文，並提供了他們的新影片生成模型 MoCha（電影角色動畫生成器）的演示示例。但它如何在這個日益擁擠的領域中脫穎而出？它與 Sora、Pika 或其他當前的人工智慧影片生成模型有何不同？更重要的是，作為創作者、開發者或研究者，如何利用它為自己謀福利？我們將在本篇文章中探討這些問題。讓我們一起來解碼 Meta 的 MoCha。

讓我們來討論一下 MetaCLIP 模型在零鏡頭分類和其他特徵（如影象相似性）方面的工作原理。我們還將強調與 CLIP 相比，MetaCLIP 的動態和效能。

Meta 於去年年底釋出了一款新的獨立 AI 影象生成器產品。與其他人工智慧工具不同的是，該產品是以 Meta 品牌釋出的。

雖然 Llama 2 主要面向企業和研究人員，但你知道嗎？因此，為了幫助您，我們專門製作了一份關於如何使用 Llama 2 人工智慧模型的指南。