Online Llama 4 Chat
Discover free online Llama 4 Maverick chat or Scout, insightful AI education, and download local large model codes.

Free Online Llama 4 Chat
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.
Ücretsiz Çevrimiçi Llama 3.3 Sohbet
Ücretsiz Çevrimiçi Llama 3.2 Sohbet
Ücretsiz Çevrimiçi Llama 3.1 Sohbet
Daha Fazla Llama Yapay Zeka Aracı

ÜCRETSİZ Çevrimiçi Llama 3.1 405B Sohbet
ÜCRETSİZ Online Llama 3.1 405B Chat'in gücünü deneyimleyin: Gelişmiş yapay zeka yeteneklerine ve içgörülere açılan kapınız.
Şimdi Sohbet EtLlama 3.2 Bilgi Bankası
Kullanım kılavuzları ve eğitim materyalleri için başvuracağınız kaynak.
Daha fazla bilgi edininFrequently 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.onlinekullanımı kolay bir sohbet arayüzü sunar.
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 gelişmiş eğitim verileri, daha iyi muhakeme yetenekleri ve daha verimli performans.
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 resmi̇ li̇sanslama koşullari ticari olarak kullanmadan önce.
Q8: What kind of AI tasks can Llama 4 Maverick handle?
A8: Llama 4 excels at metin oluşturma, çeviri, özetleme, yaratıcı yazma ve diyalogsal yapay zeka.
Q9: How do I integrate Llama 4 Maverick into my applications?
A9: Developers can integrate Llama 4 using machine learning frameworks like Hugging Face'in Transformers'ı.
Q10: Does Llama 4 Maverick require powerful hardware?
A10: Llama 3.3'ün yerel olarak çalıştırılması şunları gerektirir yüksek performanslı GPU'largibi bulut tabanlı çözümlerin yanı sıra llamaai.online pahalı donanımlar olmadan kullanmanıza izin verir.
Q11: Can Llama 4 Maverick write code?
A11: Yes, Llama 4 can generate and debug code in Python, JavaScript, Java, C++ ve diğer programlama dilleri.
Q12: How accurate is Llama 4?
A12: Llama 4 has been trained on a büyük veri kümesi yüksek doğruluk için, ancak kritik uygulamalar için her zaman bilgileri doğrulayın.
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: Gibi platformlar llamaai.online tüm kullanıcılar için adil erişim sağlamak amacıyla kullanım limitleri olabilir.
Q15: Does Llama 4 Scout have ethical safeguards?
A15: Evet, Meta AI şunları uyguladı içerik moderasyonu ve kötüye kullanımı önlemeye yönelik tedbirler.
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 veya Kararlı Difüzyon.
Q17: How can I improve responses from Llama 4 Scout?
A17: Kullanma açık ve ayrıntılı istemler yanıt kalitesini artırır. Daha iyi sonuçlar için farklı istemlerle denemeler yapın.
Q18: Is Llama 4 Scout available as an API?
A18: Evet, geliştiriciler Llama 4 API yapay zeka destekli uygulamalar için.
Q19: Can Llama 4 Scout be used for chatbots?
A19: Absolutely! Llama 4 Scout is a great choice for Yapay zekalı sohbet robotları, sanal asistanlar ve müşteri destek uygulamaları.
Q20: Where can I stay updated on Llama 4 Scout?
A20: Meta AI'ı takip edin resmi kanallar ve ziyaret edin llamaai.online güncellemeler ve topluluk tartışmaları için.

Latest Llama 4 News

Llama 3 VS Gemini: Yapay Zeka Kodlama Araçlarının Kapsamlı Bir Karşılaştırması

Llama 3 vs ChatGPT: Yapay Zeka Kodlama Araçlarının Kapsamlı Bir Karşılaştırması

Bir LLaMA 3 Modeli Nasıl Eğitilir? Kapsamlı Bir Kılavuz

Llama 3.1 405B VS Claude 3.5 Sonnet

Llama 3.1 405B VS Gemma 2: Kapsamlı Bir Karşılaştırma

Llama 3.1 405B vs GPT-4o: Kapsamlı Bir Karşılaştırma
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"])
Bu komut dosyası Llama 3.3 modelini başlatır ve verilen komut istemine göre bir yanıt oluşturur. Ortamınızın modelin gereksinimlerini karşılamak için gerekli hesaplama kaynaklarına sahip olduğundan emin olun.
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:
- Çok Dilli Yeterlilik: Trained on a diverse dataset, Llama 4 Maverick adeptly handles multiple languages, facilitating seamless cross-linguistic interactions.
- Geliştirilmiş Performans: Through optimized training techniques, Llama 4 Maverick achieves high performance across various natural language processing tasks, including text generation, translation, and comprehension.
- Verimli Mimari: Model, karmaşıklık ve verimliliği dengeleyen, aşırı hesaplama talepleri olmadan sağlam yetenekler sunan rafine bir mimari kullanır.
- Açık Erişim: 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 bir web arayüzü aracılığıyla modelle doğrudan etkileşim kurmak için uygun bir platform sunar.
İpuçları ve Püf Noktaları
To maximize the benefits of Llama 4 Scout, consider the following recommendations:
Güncel Kalın: Engage with the Llama 4 Scout community to stay informed about the latest developments, best practices, and updates.
Hızlı Mühendislik: Modeli istenen çıktıları üretmeye yönlendirmek için açık ve spesifik istemler oluşturun.
İnce Ayar: For specialized applications, fine-tuning Llama 4 Scout on domain-specific data can enhance its performance and relevance.
Kaynak Yönetimi: 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 yerel kaynak kısıtlamalarını hafifletebilir.
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.
Vizyon talimatına göre ayarlanmış ölçütler
Kategori | Benchmark | Modalite | Llama 3.2 11B | Llama 4 Scout | Claude3 - Haiku | GPT-4o-mini |
---|---|---|---|---|---|---|
Üniversite Düzeyinde Problemler ve Matematiksel Muhakeme | MMMU (val, 0 atış CoT, mikro ortalama doğruluk) | Metin | 50.7 | 60.3 | 50.2 | 59.4 |
MMMU-Pro, Standart (10 seçenek, test) | Metin | 33.0 | 45.2 | 27.3 | 42.3 | |
MMMU-Pro, Vision (test) | Resim | 27.3 | 33.8 | 20.1 | 36.5 | |
MathVista (testmini) | Metin | 51.5 | 57.3 | 46.4 | 56.7 | |
Grafikler ve Diyagram Anlayışı | ChartQA (test, 0 atış CoT, rahat doğruluk)* | Resim | 83.4 | 85.5 | 81.7 | – |
AI2 Diyagramı (test)* | Resim | 91.9 | 92.3 | 86.7 | – | |
DocVQA (test, ANLS)* | Resim | 88.4 | 90.1 | 88.8 | – | |
Genel Görsel Soru Yanıtlama | VQAv2 (test) | Resim | 75.2 | 78.1 | – | – |
Genel | MMLU (0 atış, CoT) | Metin | 73.0 | 86.0 | 75,2 (5 atış) | 82.0 |
Matematik | MATH (0 atış, CoT) | Metin | 51.9 | 68.0 | 38.9 | 70.2 |
Akıl yürütme | GPQA (0 atış, CoT) | Metin | 32.8 | 46.7 | 33.3 | 40.2 |
Çok dilli | MGSM (0 atış, CoT) | Metin | 68.9 | 86.9 | 75.1 | 87.0 |
Hafif talimat ayarlı ölçütler
Kategori | Benchmark | Llama 3.2 1B | Llama 4 Maverick | Gemma 2 2B IT (5 atış) | Phi-3.5 - Mini IT (5 atış) |
---|---|---|---|---|---|
Genel | MMLU (5 atış) | 49.3 | 63.4 | 57.8 | 69.0 |
Açık yeniden yazma eval (0-shot, rougeL) | 41.6 | 40.1 | 31.2 | 34.5 | |
TLDR9+ (test, 1 atış, rougeL) | 16.8 | 19.0 | 13.9 | 12.8 | |
IFEval | 59.5 | 77.4 | 61.9 | 59.2 | |
Matematik | GSM8K (0 atış, CoT) | 44.4 | 77.7 | 62.5 | 86.2 |
MATH (0 atış, CoT) | 30.6 | 48.0 | 23.8 | 44.2 | |
Akıl yürütme | ARC Mücadelesi (0 atış) | 59.4 | 78.6 | 76.7 | 87.4 |
GPQA (0 atış) | 27.2 | 32.8 | 27.5 | 31.9 | |
Hellaswag (0 atış) | 41.2 | 69.8 | 61.1 | 81.4 | |
Araç Kullanımı | BFCL V2 | 25.7 | 67.0 | 27.4 | 58.4 |
Nexus | 13.5 | 34.3 | 21.0 | 26.1 | |
Uzun Bağlam | InfiniteBench/En.MC (128k) | 38.0 | 63.3 | – | 39.2 |
InfiniteBench/En.QA (128k) | 20.3 | 19.8 | – | 11.3 | |
NIH/Çoklu İğne | 75.0 | 84.7 | – | 52.7 | |
Çok dilli | MGSM (0 atış, CoT) | 24.5 | 58.2 | 40.2 | 49.8 |
Temel Özellikler
Özellik | Llama 4 Maverick | Llama 3.2-Vision (90B) |
---|---|---|
Giriş Modalitesi | Resim + Metin | Resim + Metin |
Çıktı Modalitesi | Metin | Metin |
Parametre Sayısı | 11B (10.6B) | 90B (88.8B) |
Bağlam Uzunluğu | 128k | 128k |
Veri Hacmi | 6B resim-metin çiftleri | 6B resim-metin çiftleri |
Genel Soru Yanıtlama | Desteklenen | Desteklenen |
Bilgi Kesimi | Aralık 2023 | Aralık 2023 |
Desteklenen Diller | İngilizce, Fransızca, İspanyolca, Portekizce, vb. (Yalnızca metin görevleri) | İngilizce (Yalnızca Resim+Metin görevleri) |
Ruhsat.
Enerji Tüketimi ve Çevresel Etki
Training Llama 4 models required significant computational resources. The table below outlines the energy consumption and greenhouse gas emissions during training:
Model | Eğitim Saatleri (GPU) | Güç Tüketimi (W) | Konum Bazlı Emisyonlar (ton CO2eq) | Piyasa Temelli Emisyonlar (ton CO2eq) |
---|---|---|---|---|
Llama 4 Maverick | 245K H100 saat | 700 | 71 | 0 |
Llama 3.2-Vision 90B | 1,77 milyon H100 saat | 700 | 513 | 0 |
Toplam | 2.02M | 584 | 0 |
Amaçlanan Kullanım Durumları
Llama 4 has various practical applications, primarily in commercial and research settings. Key areas of use include:
- Görsel Soru Yanıtlama (VQA): Model, resimlerle ilgili soruları yanıtlayarak ürün arama veya eğitim araçları gibi kullanım durumları için uygun hale getirir.
- Belge VQA (DocVQA): Karmaşık belgelerin düzenini anlayabilir ve belgenin içeriğine dayalı soruları yanıtlayabilir.
- Resim Altyazısı: Sosyal medya, erişilebilirlik uygulamaları veya içerik üretimi için ideal olan görüntüler için otomatik olarak açıklayıcı başlıklar oluşturur.
- Görüntü-Metin Alma: Görselleri ilgili metinle eşleştirir, görsel ve metinsel verilerle çalışan arama motorları için kullanışlıdır.
- Görsel Topraklama: Doğal dil açıklamalarına dayalı olarak bir görüntünün belirli bölgelerini tanımlar ve yapay zeka sistemlerinin görsel içeriği anlamasını geliştirir.
Güvenlik ve Etik
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:
Görev/Yetenek | Benchmark | Llama 3.2 11B | Llama 4 Maverick |
---|---|---|---|
Görüntü Anlayışı | VQAv2 | 66.8% | 73.6% |
Görsel Akıl Yürütme | MMMU | 41.7% | 49.3% |
Grafik Anlayışı | ChartQA | 83.4% | 85.5% |
Matematiksel Muhakeme | MathVista | 51.5% | 57.3% |
Sorumlu Dağıtım
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.