Meta: Llama Guard 4 12B

Meta: O Llama Guard 4 12B é um modelo de classificação de segurança de conteúdo da Meta. Ele é derivado do Llama 4 Scout, um modelo pré-treinado multimodal, e depois ajustado especificamente para classificação de segurança de conteúdo. A Meta o lançou em 30 de abril de 2025, e ele pertence à categoria de texto no api14. Se você já usou versões anteriores do Llama Guard, esta segue a mesma ideia geral de classificar conteúdo, mas é construída sobre uma base multimodal mais recente.

O modelo aceita tanto texto quanto imagens como entrada e retorna texto como saída. Isso significa que você pode enviar um prompt, uma imagem, ou uma combinação dos dois e receber um resultado de classificação em forma de texto. Ele tem uma janela de contexto de 163.840 tokens, o que é grande o suficiente para conter conversas longas, documentos extensos ou várias imagens junto com o texto que as acompanha em uma única requisição. A saída máxima é de 16.384 tokens, e o corte de conhecimento é 31 de agosto de 2024.

Os usos práticos decorrem diretamente dessas capacidades. Você pode colocar o Llama Guard 4 12B na frente ou atrás de outro modelo para verificar se a entrada do usuário ou a saída gerada é segura. Como ele lida com imagens além de texto, também pode ser usado para classificar conteúdo visual, por exemplo, moderando imagens enviadas por usuários ou verificando pares de imagem e texto em um pipeline multimodal. O suporte a contexto longo o torna viável para revisar threads de chat inteiras ou documentos longos, em vez de apenas mensagens curtas isoladas.

Você o chama através da API compatível com OpenAI do api14 usando o id de modelo "meta-llama/llama-guard-4-12b". Os parâmetros de requisição suportados são frequency_penalty, logit_bias, max_tokens, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop, temperature, top_k e top_p. Se você já tem código escrito para o formato de chat completions da OpenAI, pode apontá-lo para o api14 e mudar o id de modelo para começar a enviar requisições.

Uma coisa a ter em mente é para que serve o modelo. Ele é ajustado para classificação de segurança de conteúdo, não para conversação geral, escrita criativa ou tarefas de raciocínio. Se você precisa de um modelo para responder perguntas, escrever código ou manter um diálogo com usuários, um modelo de propósito geral se encaixará melhor. O Llama Guard 4 12B é melhor tratado como um classificador dedicado que fica ao lado desses modelos, em vez de um substituto para eles.