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Meta: Llama Guard 4 12B

meta-llama/llama-guard-4-12b

टेक्स्टइनपुट: image · text164K30 अप्रैल 2025 को जोड़ा गया

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Meta: Llama Guard 4 12B एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 60% कम है।
1,63,840 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.000945 है।

Meta: Llama Guard 4 12B के बारे में

मेटा: Llama Guard 4 12B, Meta का एक कंटेंट सेफ्टी क्लासिफिकेशन मॉडल है। यह Llama 4 Scout से लिया गया है, जो एक मल्टीमॉडल प्रीट्रेन्ड मॉडल है, और फिर इसे कंटेंट सेफ्टी क्लासिफिकेशन के लिए विशेष रूप से फाइन ट्यून किया गया है। Meta ने इसे 30 अप्रैल 2025 को रिलीज़ किया, और यह api14 पर टेक्स्ट श्रेणी से संबंधित है। यदि आपने पहले के Llama Guard संस्करणों का उपयोग किया है, तो यह कंटेंट को वर्गीकृत करने के समान सामान्य विचार का पालन करता है, लेकिन यह एक नए मल्टीमॉडल आधार पर बनाया गया है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट और इमेज दोनों स्वीकार करता है और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट लौटाता है। इसका मतलब है कि आप एक प्रॉम्प्ट, एक इमेज, या दोनों का संयोजन भेज सकते हैं और टेक्स्ट रूप में एक क्लासिफिकेशन परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। इसमें 163,840 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो है, जो लंबी बातचीत, लंबे दस्तावेज़ों या एक ही अनुरोध में उनके साथ आने वाले टेक्स्ट के साथ कई इमेज रखने के लिए पर्याप्त बड़ी है। अधिकतम आउटपुट 16,384 टोकन है, और नॉलेज कटऑफ 31 अगस्त 2024 है।

व्यावहारिक उपयोग सीधे उन क्षमताओं से आते हैं। आप Llama Guard 4 12B को किसी अन्य मॉडल के सामने या पीछे रख सकते हैं ताकि यह जांचा जा सके कि उपयोगकर्ता इनपुट या जनरेट किया गया आउटपुट सुरक्षित है या नहीं। चूंकि यह टेक्स्ट के साथ-साथ इमेज को भी संभालता है, इसलिए इसका उपयोग विज़ुअल कंटेंट को वर्गीकृत करने के लिए भी किया जा सकता है, उदाहरण के लिए उपयोगकर्ता द्वारा अपलोड की गई इमेज को मॉडरेट करना या मल्टीमॉडल पाइपलाइन में इमेज और टेक्स्ट जोड़े की जांच करना। लंबे कॉन्टेक्स्ट का समर्थन इसे केवल एकल छोटे संदेशों के बजाय पूरे चैट थ्रेड या लंबे दस्तावेज़ों की समीक्षा के लिए व्यवहार्य बनाता है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "meta-llama/llama-guard-4-12b" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर frequency_penalty, logit_bias, max_tokens, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop, temperature, top_k और top_p हैं। यदि आपके पास पहले से ही OpenAI चैट कंप्लीशन्स प्रारूप के अनुसार लिखा गया कोड है, तो आप इसे api14 पर इंगित कर सकते हैं और अनुरोध भेजना शुरू करने के लिए मॉडल आईडी बदल सकते हैं।

एक बात ध्यान में रखने योग्य है कि मॉडल किस लिए है। इसे कंटेंट सेफ्टी क्लासिफिकेशन के लिए फाइन ट्यून किया गया है, न कि सामान्य बातचीत, रचनात्मक लेखन या तर्क कार्यों के लिए। यदि आपको प्रश्नों का उत्तर देने, कोड लिखने या उपयोगकर्ताओं के साथ संवाद करने के लिए एक मॉडल चाहिए, तो एक सामान्य प्रयोजन वाला मॉडल बेहतर फिट होगा। Llama Guard 4 12B को उन मॉडलों के प्रतिस्थापन के रूप में उपयोग करने के बजाय उनके साथ रहने वाले एक समर्पित क्लासिफायर के रूप में मानना सबसे अच्छा है।

Meta: Llama Guard 4 12B API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "meta-llama/llama-guard-4-12b" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "meta-llama/llama-guard-4-12b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyseedstoptemperaturetop_ktop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 1,63,840
अधिकतम आउटपुट: 16,384
इनपुट: image, text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2024-08-31

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Meta: Llama Guard 4 12B: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Meta: Llama Guard 4 12B API की कीमत कितनी है?: Meta: Llama Guard 4 12B की कीमत इनपुट $0.63 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Meta: Llama Guard 4 12B की context window कितनी है?: Meta: Llama Guard 4 12B हर request में 1,63,840 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 16,384 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Meta: Llama Guard 4 12B क्या कर सकता है?: Meta: Llama Guard 4 12B image, text स्वीकार करता है और text लौटाता है।
अपने कोड से Meta: Llama Guard 4 12B कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "meta-llama/llama-guard-4-12b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Meta: Llama Guard 4 12B के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Qwen: Qwen3 14B, Qwen: Qwen3 32B, Xiaomi: MiMo-V2.5। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Meta: Llama Guard 4 12B कम्युनिटी

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