Metas Llama 4 KI-App und API gehen live

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Meta hat gera­de Llama 4 ver­öf­fent­licht und macht sei­ne leis­tungs­star­ke KI über ver­schie­de­ne Kanä­le zugäng­lich – von direk­ten Down­loads bis hin zu Cloud-Platt­for­men wie Ver­tex AI und Ama­zon Bed­rock. Die neue Ver­si­on bringt erwei­ter­te mul­ti­mo­da­le Funk­tio­nen mit sich, die es Benut­zern ermög­li­chen, über Text, Spra­che und Bil­der zu inter­agie­ren, was einen bedeu­ten­den Sprung nach vorn in den KI-Fähig­kei­ten dar­stellt. Über Metas eigen­stän­di­ge KI-App kön­nen Ver­brau­cher nun für ihre all­täg­li­chen Bedürf­nis­se auf die­se fort­schritt­li­chen Funk­tio­nen zugrei­fen. Ent­wick­ler kön­nen mit den neu­en one-click API-Schlüs­seln und inter­ak­ti­ven Play­ground-Umge­bun­gen effi­zi­en­ter Anwen­dun­gen erstellen.

Neueste Einführung von Generativer KI

Meta prä­sen­tier­te sei­ne neu­es­te Llama 4‑Plattform mit einem 400-Mil­li­ar­den-Para­me­ter-Sys­tem, das Text, Bil­der und Video gleich­zei­tig ver­ar­bei­tet. Die Ver­öf­fent­li­chung mar­kiert einen bedeu­ten­den Fort­schritt in der Open-Source-Tech­no­lo­gie mit erwei­ter­ten Mög­lich­kei­ten für Unternehmensanwendungen.

Die Archi­tek­tur ver­wen­det iRo­PE- und Chun­ked-Atten­ti­on-Mecha­nis­men, die Kon­text­län­gen von bis zu 10 Mil­lio­nen Token in ihrer Scout-Vari­an­te ermög­li­chen, wäh­rend das Stan­dard-Maverick-Modell 1 Mil­li­on Token ver­ar­bei­tet. Die­se Ver­bes­se­rung kommt beson­ders der Ana­ly­se von Rechts­do­ku­men­ten und medi­zi­ni­schen For­schungs­auf­ga­ben zugu­te. Das Mix­tu­re-of-Experts-Design des Modells ermög­licht eine effi­zi­en­te Berech­nung, indem nur rele­van­te Exper­ten pro Anfra­ge akti­viert werden.

Die am 29. April 2025 gestar­te­te API-Vor­schau führt Part­ner­schaf­ten mit Cere und Gro für fle­xi­ble Bereit­stel­lungs­op­tio­nen ein. Ent­wick­ler kön­nen nun auf Fine-Tuning-Tools für kun­den­spe­zi­fi­sche Anwen­dun­gen zugrei­fen und dabei die Daten­pri­vat­sphä­re wah­ren, da Meta Kun­den­in­for­ma­tio­nen von sei­ner Trai­nings­pipe­line ausschließt.

Die Platt­form demons­triert robus­te mul­ti­mo­da­le Fähig­kei­ten und ver­ar­bei­tet Bil­der zusam­men mit Text für kom­ple­xe tech­ni­sche Arbeits­ab­läu­fe. Ihre Doku­men­ten­ebe­nen-Ver­ar­bei­tung bewäl­tigt 256.000 Token im Basis­kon­text und unter­stützt detail­lier­te Ver­trags­ana­ly­sen und Handbuchinterpretationen.

Mit über einer Mil­li­ar­de Down­loads frü­he­rer Ver­sio­nen sieht sich Meta der Kon­kur­renz auf­stre­ben­der Anbie­ter wie Qwen und Deep­Seek gegen­über. Der Open-Eco­sys­tem-Ansatz des Unter­neh­mens in Ver­bin­dung mit Azu­re- und Hug­ging Face-Inte­gra­ti­on posi­tio­niert es durch effi­zi­en­te Rech­ner­ar­chi­tek­tur und opti­mier­te Bereit­stel­lungs­op­tio­nen für eine brei­te Unternehmensadoption.

Meta deu­tet eine kom­men­de grö­ße­re Vari­an­te an, mit dem Code­na­men Behe­mo­th, was auf kon­ti­nu­ier­li­che Inno­va­ti­on im Tech­no­lo­gie­seg­ment hinweist.

Quellenangabe

• https://ai.meta.com/blog/llamacon-llama-news/
• https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/
• https://developers.googleblog.com/en/llama-4-ga-maas-vertex-ai/
• https://www.constellationr.com/blog-news/insights/meta-launches-llama-api-meta-ai-app
• https://aws.amazon.com/blogs/aws/llama-4-models-from-meta-now-available-in-amazon-bedrock-serverless/
• https://zapier.com/blog/llama-meta/
• https://gpt-trainer.com/blog/llama+4+evolution+features+comparison
• https://www.outrightcrm.com/blog/meta-llama-4-ai-model/
• https://www.datacamp.com/blog/llama‑4
• https://techcrunch.com/2025/04/29/meta-previews-an-api-for-its-llama-ai-models/

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