LLM EU
Izbornik
Modeli

Llama Guard 4 12B

Meta

Samo u katalogu Otvoreni utezi

Posljednji pregled:

Suverenost i hosting

Samo katalog

Ovaj model je u katalogu za referencu. Još nije hostan na LLM EU i nijedan endpoint prvog lica ga ovdje ne poslužuje. Zahtjevi za njega idu izravno pružatelju, pod uvjetima tog pružatelja.

Sažetak

Prihvaća tekst i slike te odgovara tekstom. Llama Guard 4 12B je vizualno-jezični model otvorene težine tvrtke Meta s 12B parametara, objavljen pod llama4 (prilagođeno, označeno kao "ostalo"). Objavljena konfiguracija ne bilježi kontekstni prozor, pa ga ova kartica ne sadrži. Spremište je stvoreno u travnju 2025. i zrcaljeno je na Hugging Faceu. Kontrolna točka je podešena za instrukcije i isporučuje predložak za chat. Kartica je samo za katalog: LLM EU ne pokreće ovaj model. Izdavač navodi 1 jezik, od kojih je 1 među jezicima na kojima Europska unija objavljuje.

Specifikacije

Pružatelj
Meta (US)
Kontekstni prozor
Nije provjereno: pružatelj nije dokumentirao ovu tvrdnju.
Parametri
12B
Modaliteti
text, vision
Licenca
other · licence
Otvoreni utezi
yes
Datum izdanja
23. tra 2025.
Zadaci
Osjetljivi podaci, Vizija, Korisnička podrška

Jezici

Jako: en

Zadovoljavajuće: —

Jako

  • en

Zadovoljavajuće

    Nije provjereno: pružatelj nije dokumentirao ovu tvrdnju. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

    Kada ga koristiti

    Prednosti

    • open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
    • at 12B parameters it fits on a single accelerator
    • the model page lists en
    • instruction-tuned checkpoint with a chat template in the repository

    Ograničenja

    • catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
    • no evaluation has been run by LLM EU
    • the llama4 (other) licence is a custom agreement whose commercial terms were not established from its published text, so commercial serving is not permitted until a human clears it; the router must not route to it
    • the published configuration records no context window, so the card carries none
    • at 12B parameters, self-hosting needs a single accelerator with enough memory for the weights
    • vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model
    • a classifier, not a chat model: it labels prompts and responses against a safety taxonomy instead of answering them