Llama 4 в каталоге: мультимодальные Scout и Maverick от Meta

В каталоге две модели Meta четвёртого поколения: Llama 4 Scout (llama-4-scout) и Llama 4 Maverick (llama-4-maverick). Главное новое в этом поколении: обе модели понимают изображения. Модели прошлого поколения, Llama 3.3 70B, в каталоге больше нет.

Две модели, две роли

• Llama 4 Scout — лёгкая. Быстрая, экономичная, понимает картинки, а окно контекста у неё больше миллиона токенов. Под массовые задачи, где нужно и зрение, и разумная цена, и под длинные документы.
• Llama 4 Maverick — старшая. Сильнее в сложных задачах с картинками и длинными рассуждениями.

Запрос с картинкой

curl https://api.yenisei.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $YENISEI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "llama-4-maverick",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "Опиши, что происходит на этом графике продаж."},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/chart.png"}}
      ]
    }]
  }'

Русский — честно

Llama по русскому — середняк, и это надо знать заранее. Модели Meta учились в основном на английском, русского в датасете меньше, чем у китайских конкурентов. На простых задачах всё ровно, но на длинном или тонком тексте иногда пролезает калька и суховатые формулировки. Для чисто русскоязычного продукта, где текст идёт клиенту, сравните с GLM, Kimi или Qwen.

Зачем тогда Llama

За экосистему. Это самый распространённый открытый стандарт: под Llama написаны тысячи готовых интеграций, промптов, дообученных версий и руководств. Если вы уже строите на Llama или хотите совместимость с открытыми инструментами, Scout и Maverick добавят работу с изображениями, не ломая привычный процесс.

Обе в каталоге, доступ по обычному ключу.