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Llama 4 Maverick is a cutting-edge large language model (LLM) developed by Meta AI, designed to advance natural language understanding and generation across multiple languages. With 70 billion parameters, Llama 4 Scout offers enhanced performance and efficiency, making it a valuable tool for both commercial and research applications.

LLaMA 4 Scout is an updated version of the previous LLaMA 3.2 405B model, building upon its core architecture while introducing several improvements. While both versions utilize Meta AI’s advanced natural language processing technology, LLaMA 4 Scout offers enhanced response accuracy, faster processing speeds, and better adaptability to user input. Additionally, 4 Maverick includes improved learning capabilities, allowing it to provide more contextually relevant answers compared to 3.2 405B, making it a more refined and user-friendly tool for personal, educational, and business applications.
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Más informaciónFrequently Asked Questions for Llama 4
Q1: What is Llama 4 Maverick?
A1: Llama 4 Maverick is a state-of-the-art large language model (LLM) developed by Meta AI, designed for natural language understanding, text generation, and multilingual support.
Q2: How can I access Llama 4 Maverick for free?
A2: You can use Llama 4 Maverick for free on platforms like llamaai.onlineque ofrece una interfaz de chat fácil de usar.
Q3: Does Llama 4 Mavericksupport multiple languages?
A3: Yes, Llama 4 Maverick is trained on multiple languages, including English, Spanish, French, German, Portuguese, Hindi, and more.
Q4: How does Llama 4 Maverick compare to ChatGPT?
A4: Llama 4 competes with models like ChatGPT by offering advanced AI-powered responses, multilingual support, and open-source accessibility.
Q5: What makes Llama 4 better than previous versions?
A5: Llama 4 improves on previous versions with datos de formación mejorados, mayor capacidad de razonamiento y rendimiento más eficaz.
Q6: Can I use Llama 4 Maverick for professional writing?
A6: Yes, Llama 4 Maverick is an excellent tool for content creation, blog writing, SEO optimization, and more.
Q7: Is Llama 4 Maverick free for commercial use?
A7: While Llama 4 is open-source, some usage restrictions may apply. Check the condiciones oficiales de licencia antes de utilizarlo comercialmente.
Q8: What kind of AI tasks can Llama 4 Maverick handle?
A8: Llama 4 excels at generación de textos, traducción, resumen, escritura creativa e inteligencia artificial conversacional.
Q9: How do I integrate Llama 4 Maverick into my applications?
A9: Developers can integrate Llama 4 using machine learning frameworks like Transformers de Cara Abrazada.
Q10: Does Llama 4 Maverick require powerful hardware?
A10: Para ejecutar Llama 3.3 localmente se necesita GPU de alto rendimientopero las soluciones basadas en la nube como llamaai.online te permiten utilizarlo sin necesidad de hardware caro.
Q11: Can Llama 4 Maverick write code?
A11: Yes, Llama 4 can generate and debug code in Python, JavaScript, Java, C++ y otros lenguajes de programación.
Q12: How accurate is Llama 4?
A12: Llama 4 has been trained on a gran conjunto de datos de alta precisión, pero verifique siempre la información para aplicaciones críticas.
Q13: Can I fine-tune Llama 4 Maverick for specific tasks?
A13: Yes, advanced users can fine-tune Llama 4 on custom datasets for specialized applications.
Q14: Is there a limit to how much I can use Llama 4 Maverick?
A14: Plataformas como llamaai.online pueden tener límites de uso para garantizar un acceso equitativo a todos los usuarios.
Q15: Does Llama 4 Scout have ethical safeguards?
A15: Sí, Meta AI ha implementado moderación de contenidos y salvaguardias para evitar usos indebidos.
Q16: Can Llama 4 Scout generate images?
A16: No, Llama 4 Scout is a text-based AI model. For image generation, consider models like DALL-E o difusión estable.
Q17: How can I improve responses from Llama 4 Scout?
A17: Utilizando indicaciones claras y detalladas mejora la calidad de las respuestas. Experimente con distintas instrucciones para obtener mejores resultados.
Q18: Is Llama 4 Scout available as an API?
A18: Sí, los desarrolladores pueden utilizar el Llama 4 API para aplicaciones basadas en IA.
Q19: Can Llama 4 Scout be used for chatbots?
A19: Absolutely! Llama 4 Scout is a great choice for Chatbots de IA, asistentes virtuales y aplicaciones de atención al cliente.
Q20: Where can I stay updated on Llama 4 Scout?
A20: Siga las instrucciones de Meta AI canales oficiales y visita llamaai.online para actualizaciones y debates comunitarios.

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Online Llama 4 Chat: An In-depth Guide
LLaMA 4 is the latest AI model developed by Meta AI, offering users free online chat capabilities. This technology represents a leap in natural language processing and interaction, providing advanced responses to a wide array of user queries.
What is Llama 4 Maverick?
Released on December 6, 2024, Llama 4 Maverick is a state-of-the-art LLM that builds upon its predecessors by incorporating advanced training techniques and a diverse dataset comprising over 15 trillion tokens. This extensive training enables Llama 4 to excel in various natural language processing tasks, including text generation, translation, and comprehension. The model supports multiple languages, such as English, German, French, Italian, Portuguese, Hindi, Spanish, and Thai, catering to a global user base.
How to Use Llama 4 Maverick
Accessing and utilizing Llama 4 Maverick is straightforward, especially through platforms like llamaai.online, which offer free online chat interfaces powered by Llama 4 Maverick. These platforms provide an intuitive environment for users to interact with the model without the need for extensive technical knowledge.
For developers interested in integrating Llama 3.3 into their applications, the model is compatible with popular machine learning frameworks such as Hugging Face’s Transformers. Below is a Python code snippet demonstrating how to load and use Llama 4 Maverick for text generation:
pythonCopyEditimport transformers
Maverick
import torch
model_id = "meta-llama/Llama-4-"
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model_id,
model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
device_map="auto",
)
prompt = "Explain the significance of Llama 3.3 in AI research."
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256)
print(outputs[0]["generated_text"])
Este script inicializa el modelo Llama 3.3 y genera una respuesta basada en el prompt proporcionado. Asegúrese de que su entorno dispone de los recursos informáticos necesarios para gestionar los requisitos del modelo.
Why Llama 4 Maverick is Trending
Llama 4 Maverick has garnered significant attention in the AI community due to its impressive performance and accessibility. Despite having fewer parameters than some of its predecessors, such as the Llama 3.1 405B model, Llama 4 delivers comparable or superior results in various benchmarks. This efficiency makes it a cost-effective solution for organizations seeking high-quality AI capabilities without the associated resource demands.
Moreover, Meta AI’s commitment to open collaboration and responsible AI development has fostered a robust community around Llama 4 Maverick. The model’s open-access approach encourages researchers and developers to contribute to its evolution, leading to continuous improvements and diverse applications.
Features of Llama 4 Maverick
Llama 4 boasts several notable features:
- Competencia multilingüe: Trained on a diverse dataset, Llama 4 Maverick adeptly handles multiple languages, facilitating seamless cross-linguistic interactions.
- Rendimiento mejorado: Through optimized training techniques, Llama 4 Maverick achieves high performance across various natural language processing tasks, including text generation, translation, and comprehension.
- Arquitectura eficiente: El modelo emplea una arquitectura refinada que equilibra complejidad y eficiencia, ofreciendo capacidades robustas sin demandas computacionales excesivas.
- Acceso libre: Under the Llama 4 Maverick community license, the model is accessible for both commercial and research purposes, promoting widespread adoption and innovation.
Llama 4 Scout Models
Llama 4 is available in various configurations to cater to different use cases. The primary model features 70 billion parameters, striking a balance between performance and resource requirements. This versatility allows developers to select a model size that aligns with their specific application needs.
For users seeking to explore Llama 4 Scout’s capabilities without local deployment, llamaai.online ofrece una cómoda plataforma para interactuar con el modelo directamente a través de una interfaz web.
Trucos y consejos
To maximize the benefits of Llama 4 Scout, consider the following recommendations:
Mantente al día: Engage with the Llama 4 Scout community to stay informed about the latest developments, best practices, and updates.
Ingeniería Prompt: Elabore instrucciones claras y específicas para guiar al modelo hacia la generación de los resultados deseados.
Ajuste fino: For specialized applications, fine-tuning Llama 4 Scout on domain-specific data can enhance its performance and relevance.
Gestión de recursos: Be mindful of the computational resources required to run Llama 4 Scout, especially for the 70B parameter model. Utilizing cloud-based solutions or platforms like llamaai.online pueden mitigar las limitaciones de recursos locales.
Llama 4 Model Overview
The Llama 4 Scout series represents a cutting-edge collection of multimodal large language models (LLMs) available in 11B and 90B parameter sizes. These models are designed to process both text and image inputs, generating text-based outputs. Optimized for visual tasks such as image recognition, reasoning, and captioning, Llama 4 Scout is highly effective for answering questions about images and exceeds many industry benchmarks, outperforming both open-source and proprietary models in visual tasks.
Puntos de referencia ajustados a la enseñanza de la visión
Categoría | Punto de referencia | Modalidad | Llama 3.2 11B | Llama 4 Scout | Claude3 - Haiku | GPT-4o-mini |
---|---|---|---|---|---|---|
Problemas de nivel universitario y razonamiento matemático | MMMU (val, 0-shot CoT, precisión micro avg) | Texto | 50.7 | 60.3 | 50.2 | 59.4 |
MMMU-Pro, Estándar (10 opciones, prueba) | Texto | 33.0 | 45.2 | 27.3 | 42.3 | |
MMMU-Pro, Visión (prueba) | Imagen | 27.3 | 33.8 | 20.1 | 36.5 | |
MathVista (testmini) | Texto | 51.5 | 57.3 | 46.4 | 56.7 | |
Comprensión de gráficos y diagramas | ChartQA (prueba, CoT de 0 disparos, precisión relajada)* | Imagen | 83.4 | 85.5 | 81.7 | – |
Diagrama AI2 (prueba)* | Imagen | 91.9 | 92.3 | 86.7 | – | |
DocVQA (prueba, ANLS)* | Imagen | 88.4 | 90.1 | 88.8 | – | |
Respuesta a preguntas visuales generales | VQAv2 (prueba) | Imagen | 75.2 | 78.1 | – | – |
General | MMLU (0 tiros, CoT) | Texto | 73.0 | 86.0 | 75,2 (5 disparos) | 82.0 |
Matemáticas | MATH (0 tiros, CoT) | Texto | 51.9 | 68.0 | 38.9 | 70.2 |
Razonamiento | GPQA (0 disparos, CoT) | Texto | 32.8 | 46.7 | 33.3 | 40.2 |
Multilingüe | MGSM (0 disparos, CoT) | Texto | 68.9 | 86.9 | 75.1 | 87.0 |
Puntos de referencia ligeros ajustados a las instrucciones
Categoría | Punto de referencia | Llama 3.2 1B | Llama 4 Maverick | Gemma 2 2B IT (5 disparos) | Phi-3.5 - Mini IT (5 disparos) |
---|---|---|---|---|---|
General | MMLU (5 disparos) | 49.3 | 63.4 | 57.8 | 69.0 |
Open-rewrite eval (0-shot, rougeL) | 41.6 | 40.1 | 31.2 | 34.5 | |
TLDR9+ (prueba, 1 disparo, rougeL) | 16.8 | 19.0 | 13.9 | 12.8 | |
IFEval | 59.5 | 77.4 | 61.9 | 59.2 | |
Matemáticas | GSM8K (0-shot, CoT) | 44.4 | 77.7 | 62.5 | 86.2 |
MATH (0 tiros, CoT) | 30.6 | 48.0 | 23.8 | 44.2 | |
Razonamiento | ARC Challenge (0 tiros) | 59.4 | 78.6 | 76.7 | 87.4 |
GPQA (0 disparos) | 27.2 | 32.8 | 27.5 | 31.9 | |
Hellaswag (0 tiros) | 41.2 | 69.8 | 61.1 | 81.4 | |
Uso de herramientas | BFCL V2 | 25.7 | 67.0 | 27.4 | 58.4 |
Nexus | 13.5 | 34.3 | 21.0 | 26.1 | |
Contexto largo | InfiniteBench/En.MC (128k) | 38.0 | 63.3 | – | 39.2 |
InfiniteBench/En.QA (128k) | 20.3 | 19.8 | – | 11.3 | |
NIH/Aguja múltiple | 75.0 | 84.7 | – | 52.7 | |
Multilingüe | MGSM (0 disparos, CoT) | 24.5 | 58.2 | 40.2 | 49.8 |
Especificaciones
Característica | Llama 4 Maverick | Llama 3.2-Visión (90B) |
---|---|---|
Modalidad de entrada | Imagen + Texto | Imagen + Texto |
Modalidad de salida | Texto | Texto |
Recuento de parámetros | 11B (10,6B) | 90B (88,8B) |
Contexto Longitud | 128k | 128k |
Volumen de datos | 6B pares imagen-texto | 6B pares imagen-texto |
Respuesta a preguntas generales | Soporte | Soporte |
Límite de conocimientos | Diciembre de 2023 | Diciembre de 2023 |
Idiomas admitidos | Inglés, francés, español, portugués, etc. (Tareas de sólo texto) | Inglés (sólo tareas de Imagen+Texto) |
Licencia.
Consumo de energía e impacto ambiental
Training Llama 4 models required significant computational resources. The table below outlines the energy consumption and greenhouse gas emissions during training:
Modelo | Horas de formación (GPU) | Consumo (W) | Emisiones en función de la ubicación (toneladas CO2eq) | Emisiones basadas en el mercado (toneladas CO2eq) |
---|---|---|---|---|
Llama 4 Maverick | 245.000 horas H100 | 700 | 71 | 0 |
Llama 3.2-Visión 90B | 1,77 millones de horas H100 | 700 | 513 | 0 |
Total | 2.02M | 584 | 0 |
Casos de uso previstos
Llama 4 has various practical applications, primarily in commercial and research settings. Key areas of use include:
- Respuesta visual a preguntas (VQA): El modelo responde a preguntas sobre imágenes, lo que lo hace adecuado para casos de uso como la búsqueda de productos o las herramientas educativas.
- Documento VQA (DocVQA): Es capaz de comprender el diseño de documentos complejos y responder a preguntas basadas en el contenido del documento.
- Subtitulado de imágenes: Genera automáticamente pies de foto descriptivos para las imágenes, ideales para redes sociales, aplicaciones de accesibilidad o generación de contenidos.
- Recuperación de imágenes y texto: Empareja imágenes con el texto correspondiente, útil para los motores de búsqueda que trabajan con datos visuales y textuales.
- Conexión visual a tierra: Identifica regiones específicas de una imagen a partir de descripciones en lenguaje natural, mejorando la comprensión del contenido visual por parte de los sistemas de IA.
Seguridad y ética
Llama 4 Scout is developed with a focus on responsible use. Safeguards are integrated into the model to prevent misuse, such as harmful image recognition or the generation of inappropriate content. The model has been extensively tested for risks associated with cybersecurity, child safety, and misuse in high-risk domains like chemical or biological weaponry.
The following table highlights some of the key benchmarks and performance metrics for Llama 4 Scout:
Tarea/Capacidad | Punto de referencia | Llama 3.2 11B | Llama 4 Maverick |
---|---|---|---|
Comprensión de la imagen | VQAv2 | 66.8% | 73.6% |
Razonamiento visual | MMMU | 41.7% | 49.3% |
Comprensión de los gráficos | ChartQA | 83.4% | 85.5% |
Razonamiento matemático | MathVista | 51.5% | 57.3% |
Despliegue responsable
Meta has provided tools such as Llama Guard and Prompt Guard to help developers ensure that Llama 4 Scout models are deployed safely. Developers are encouraged to adopt these safeguards to mitigate risks related to safety and misuse, making sure their use cases align with ethical standards.
In conclusion, Llama 4 Scout represents a significant advancement in multimodal language models. With robust image reasoning and text generation capabilities, it is highly adaptable for diverse commercial and research applications while adhering to rigorous safety and ethical guidelines.