Meta Notebook Llama
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Meta Llama é a família de modelos de IA de pesos abertos da Meta, com os multimodais Llama 4 Scout e Maverick. Você baixa os pesos e roda no seu próprio hardware ou em um provedor terceirizado.
Sobre Meta Notebook Llama
About
O que é o Meta Llama
Meta Llama é uma família de modelos de linguagem cujos pesos qualquer pessoa pode baixar e executar. A linha começou em 2023 e hoje cobre o Llama 4 Scout, o Llama 4 Maverick e os modelos de texto anteriores, como Llama 3.3 70B e Llama 3.1 405B. A Meta treina, publica os pesos e deixa a operação com você.
Essa divisão é a proposta inteira. Um modelo de IA de pesos abertos coloca o arquivo do modelo na sua infraestrutura. Você escolhe a GPU, a quantização, o tamanho do contexto e o prompt de sistema. Nada do seu tráfego sai da sua rede a menos que você envie.
O preço disso é trabalho operacional. Não existe painel para acessar nem contador por token. Você provisiona hardware, sobe um servidor de inferência, acompanha memória e cuida das atualizações. A Meta ainda encerrou sua API hospedada do Llama em 6 de julho de 2026, então o acesso gerenciado hoje vem de provedores como Together AI, Fireworks ou da sua própria conta de nuvem.
Como começar
- Peça acesso e aceite a licença no llama.com ou na página do Meta Llama no Hugging Face. A aprovação costuma sair rápido, e você precisa de uma conta no Hugging Face com o mesmo e-mail.
- Escolha o modelo pelo hardware, não pela tabela de rankings. O Scout cabe em uma GPU de 80 GB com quantização de 4 bits. O Maverick exige várias GPUs. O Llama 3.3 70B fica no meio.
- Monte um servidor de inferência. O vLLM é a escolha comum para vazão, o llama.cpp e o Ollama para notebooks e máquinas pequenas, e o TensorRT-LLM se todo o seu stack for Nvidia.
- Teste com os seus próprios prompts antes de confiar no resultado. Vinte tarefas reais da sua carga dizem mais do que qualquer benchmark público.
- Ajuste ou publique. Adaptadores LoRA cobrem quase todo ajuste de domínio. Se preferir evitar as GPUs, aponte seu cliente para um endpoint de terceiros que sirva os mesmos pesos.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Meta Notebook Llama.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Engenheiros de machine learning e times de plataforma
- Pesquisadores e estudantes
- Times com regras de residência de dados
Tarefas
- Ajuste fino com dados internos
- Revisão de documentos longos
- Leitura de capturas e formulários
Cenários
- Classificação de alto volume e constante
- Prototipagem antes de fechar com uma API fechada
- Implantação onde uma API hospedada nos EUA é incômoda
Principais recursos
Pesos abertos para baixar hoje
Cada checkpoint atual do Llama é um arquivo que você baixa do llama.com ou do Hugging Face depois de aceitar a licença comunitária do Llama 4. Sem limite de assentos, sem cota de requisições e sem fila de espera para produção. Você copia para quantos servidores tiver.
Llama 4 Scout e sua janela de 10 milhões de tokens
O Scout soma 109 bilhões de parâmetros totais com 17 bilhões ativos, distribuídos em 16 especialistas, e a Meta indica contexto de até 10 milhões de tokens. Cabe um repositório de código inteiro ou um ano de tickets de suporte. A precisão nessa distância cai, então verificar continua necessário.
Llama 4 Maverick para raciocínio pesado
O Maverick traz 400 bilhões de parâmetros totais com 17 bilhões ativos em 128 especialistas, e é o mais forte dos dois em código, raciocínio e multilíngue nos números que a Meta publica. Servir custa mais, porque o modelo completo precisa caber na memória mesmo com apenas uma fração ativa por token.
Compreensão de imagens nativa
O Llama 4 foi treinado como modelo multimodal, não como um modelo de texto com adaptador de visão colado por cima. Você mistura capturas, fotos e diagramas no prompt e pede uma resposta escrita. A saída é só texto, o que cai bem em extração e revisão.
Modelos de texto menores ainda disponíveis
A linha anterior não sumiu. O Llama 3.3 70B trabalha com texto em contexto de 128K e roda em um nó de 8 GPUs ou em duas placas de 80 GB com quantização. O Llama 3.1 8B segue como escolha prática para dispositivos na borda e lotes baratos.
Caminhos de ajuste fino e quantização
LoRA, QLoRA e ajuste completo funcionam com ferramentas padrão. Existem builds para llama.cpp em GGUF, para vLLM em AWQ e GPTQ, e para os motores otimizados da Nvidia. Na prática você quantiza primeiro e ajusta depois, porque a memória é o gargalo.
Prós e contras
Prós
- Os pesos não custam nada, então a única conta é de computação. Com boa utilização, sai mais barato do que o preço por token de qualquer modelo de fronteira.
- Seus prompts, documentos e logs não saem da sua rede, o que simplifica auditorias de conformidade.
- Seis anos de ferramentas giram em torno do formato Llama, do vLLM ao Ollama e a qualquer biblioteca de ajuste fino que valha a pena.
- Os dois tamanhos do Llama 4 cobrem trabalhos diferentes, então você serve um modelo barato para volume e um maior para pedidos difíceis.
Contras
- O Maverick realmente pede várias GPUs de muita memória, e essa conta chega antes do primeiro usuário.
- A API própria da Meta acabou, e provedores terceirizados cortam modelos com pouco aviso, então você precisa de rota alternativa e versão fixada.
- A licença comunitária do Llama 4 não é uma licença de código aberto aprovada pela OSI. Empresas acima de 700 milhões de usuários mensais precisam de termos separados, e regras de atribuição valem para o que você publicar.
Perguntas frequentes
Meta Llama é uma família de modelos de propósito geral que você mesmo executa. Times usam para assistentes de chat, revisão de documentos, ajuda com código, classificação e extração de dados a partir de imagens. O ponto em comum é uma carga de trabalho que você quer dentro da sua própria infraestrutura.
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