Для чего именно предназначена Llama Guard 4 12B?

Эта модель специально обучена для классификации контента по категориям безопасности, позволяя определять, нарушает ли запрос или ответ установленные политики использования.

Работает ли модель с изображениями?

Да, Llama Guard 4 является мультимодальной моделью, что позволяет ей анализировать как текстовую информацию, так и визуальные образы на предмет нежелательного контента.

Можно ли использовать её через alltokens?

Да, модель доступна для интеграции через API alltokens, что упрощает внедрение инструментов модерации в существующие проекты.

Meta: Llama Guard 4 12B

Meta-llamaОбновлено: 30 апреля 2025 г.

Llama Guard 4 12B — это специализированная мультимодальная модель от Meta, предназначенная для классификации безопасности контента. Она эффективно анализирует как текстовые запросы, так и изображения, помогая фильтровать нежелательный контент в ИИ-приложениях через alltokens.

Использовать через API

Метрики

Вход

23 ₽/M

Выход

23 ₽/M

Контекст

164k tokens

Параметры

Релиз

30 апреля 2025 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstoptemperaturetop_ktop_p

Технический обзор

Llama Guard 4 — это мультимодальная предварительно обученная модель на базе Llama 4 Scout, дообученная для классификации безопасности контента. Как и предыдущие версии, она может использоваться для проверки как входных данных (классификация промптов), так и ответов языковых моделей (классификация ответов). Модель работает по принципу LLM: она генерирует текст, указывающий, является ли запрос или ответ безопасным или небезопасным. В случае обнаружения угроз модель также перечисляет нарушенные категории контента. Llama Guard 4 настроена для защиты от стандартных категорий угроз MLCommons и разработана для поддержки мультимодальных возможностей Llama 4. Модель объединяет функции предыдущих версий Llama Guard, обеспечивая модерацию контента на английском и нескольких других поддерживаемых языках. Она обладает расширенными возможностями для обработки смешанных промптов, содержащих текст и изображения, включая поддержку нескольких изображений одновременно. Кроме того, Llama Guard 4 интегрирована в API модерации alltokens, обеспечивая надежную классификацию безопасности для текстовых и визуальных данных.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Meta: Llama Guard 4 12BТекущая

Для чего

Контекст

164k

Цена ₽

23 / 23

Meta: Llama Guard 4 12BТекущая

164k

23 / 23

Модель

Mistral: Ministral 3 14B 2512

Для чего

Обладает схожим размером параметров и мультимодальными возможностями, но ориентирована на общие задачи, в то время как Llama Guard сфокусирована на безопасности.

Контекст

262k

Цена ₽

25 / 25

Mistral: Ministral 3 14B 2512

262k

25 / 25

Модель

ByteDance: UI-TARS 7B

Для чего

Обе модели поддерживают обработку визуальных данных и текста, позволяя сравнивать эффективность модерации в мультимодальных сценариях.

Контекст

128k

Цена ₽

13 / 25

ByteDance: UI-TARS 7B

128k

13 / 25

Когда выбирать

Необходима автоматическая модерация текстовых и визуальных входных данных
Требуется интеграция специализированного слоя безопасности для защиты LLM
Нужна поддержка длинного контекста до 163 тысяч токенов для анализа объемных документов

Когда не выбирать

Требуется генерация креативного контента или написание программного кода
Необходима модель для ведения сложных ролевых диалогов
Задача подразумевает глубокий логический анализ без привязки к классификации безопасности