Modelos Llama
Os pontos fortes de cada modelo Llama da Meta, quais estão disponíveis no nosso chat e como a família se compara a outros modelos de IA.

Llama é a família de grandes modelos de linguagem que a Meta vem lançando desde 2023. O grande diferencial é que os pesos dos modelos são públicos: qualquer pessoa pode baixá-los, executá-los em hardware próprio ou criar produtos com base neles sob a licença da Meta. Estas páginas explicam cada modelo em linguagem simples, para que você saiba no que cada um se destaca e quando usá-lo. Se você é novo no assunto, comece por o que é o Llama.
Modelos que você pode usar em nosso chat
Quatro modelos Llama respondem no chat do Llama.Online, disponibilizados por um provedor de inferência em nuvem:
- Llama 4 Maverick, o padrão: um modelo de mistura de especialistas (MoE) de abril de 2025 que processa texto e imagens.
- Llama 4 Scout: também processa imagens e aceita as entradas mais longas, ideal para documentos extensos.
- Llama 3.3 70B: um modelo versátil apenas para texto, lançado em dezembro de 2024.
- Llama 3.1 8B: leve e rápido, para tarefas simples.
Outros modelos Llama
Algumas páginas abordam modelos que não estão no nosso chat, mas são importantes para quem usa o Llama: o Llama 3.2, com modelos de texto compactos para celulares e modelos de visão, e o Llama Guard 4, um modelo de segurança que verifica prompts e respostas. A linha do tempo da história do Llama acompanha cada lançamento, desde o primeiro Llama até o Llama 4.
O Llama 4 Maverick e o Scout continuam sendo os modelos mais recentes a carregar o nome Llama. Em 2026, a Meta começou a lançar novos modelos sob uma marca diferente, Muse, incluindo o Muse Spark e os modelos de pesos abertos Muse Glimmer e Muse Spark Open. Eles são separados da família Llama e não estão disponíveis no nosso chat.
Comparações e guias práticos
Quer saber como o Llama se compara aos concorrentes? Leia Llama vs ChatGPT, Llama vs DeepSeek ou Llama 4 Maverick vs Scout. Para usar o Llama fora do nosso site, veja como executar o Llama localmente, como acessá-lo via API e o que a licença do Llama permite.
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