Llama Guard 4 12B

Fiche modèle · Meta · llama-guard-4-12b

Llama Guard 4 is a natively multimodal safety classifier with 12 billion parameters trained jointly on text and multiple images. Llama Guard 4 is a dense architecture pruned from the Llama 4 Scout pre-trained model and fine-tuned for content safety classification. Similar to previous versions, it can be used to classify content in both LLM inputs (prompt classification) and in LLM responses (response classification). It itself acts as an LLM: it generates text in its output that indicates whether a given prompt or response is safe or unsafe, and if unsafe, it also lists the content categories violated.

Identité

OrganisationMeta
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2025-04-28
Licencellama 4 community license agreement
Licence commercialenon
Licence open sourcenon
Poids ouvertsoui
Auto-hébergement (DGX Spark)oui — ≤ 107 Md (Q8/FP8)
Modalitésimage|text
Fenêtre de contexte—
KV cache / token (Q8)—
Paramètres totaux12 B
Paramètres actifs (session)12 B
Source des paramètres actifsweb : https://dev.meta.ai/llama/docs/model-cards-and-prompt-formats/llama-guard-4
Curation des paramètres actifs2026-11-04
Prix par session0.22 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)1.81 $ (est.)
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance—
Créé le2026-09-08T16:06:18.126061Z
Mis à jour le2026-11-04T06:05:14.630208Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/llama-guard-4-12b

Prix par fournisseur

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — auto-hébergement DGX Spark (≤ 107 Md).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

FournisseurSourceSouverainetéEntrée (/M tok)Sortie (/M tok)QuantificationContexteLatence (s)Débit (tok/s)Statut
DeepInfrallm-statsnon0.18 $0.18 $————active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Aucune donnée.

Scores par benchmark

Aucune donnée.

Classements

Aucune donnée.

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04