Qu’est-ce que Llama Guard 4 ?
Llama Guard 4 est un classifieur de sécurité de 12 milliards de paramètres de Meta, publié en avril 2025 avec les modèles Llama 4. C'est le dernier Llama Guard : Meta n'a publié aucun modèle Llama depuis avril 2025 et a basculé sa gamme principale vers les modèles Muse en avril 2026. Il remplace deux modèles précédents, Llama Guard 3 8B pour le texte et Llama Guard 3 11B Vision pour les images, par un seul qui gère les deux, y compris les prompts à plusieurs images.
Meta l'a construit en élaguant le Llama 4 Scout préentraîné jusqu'à un modèle dense, en ne gardant que l'expert partagé de chaque couche, puis en l'affinant sur des données de sécurité, à raison d'environ trois parts de texte pour une part d'images. Il examine soit le prompt d'un utilisateur, soit la réponse d'un modèle, et écrit "safe" ou "unsafe" suivi des catégories enfreintes. Celles-ci suivent la liste de risques de MLCommons, de S1 à S13 (des crimes violents aux élections), plus S14 pour l'abus d'interpréteur de code dans le texte.
Les poids sont en accès restreint sur Hugging Face sous la Llama 4 Community License et ont été téléchargés 90,071 fois le mois dernier. DeepInfra l'héberge via OpenRouter à $0.18 par million de tokens en entrée comme en sortie ; Groq a fermé son endpoint le 5 mars 2026 en renvoyant vers gpt-oss-safeguard-20b.
Combien coûte Llama Guard 4 ?
| Offre | Prix | Ce qui est inclus |
|---|---|---|
| Weights | Free | 12B, BF16, Llama 4 Community License |
| DeepInfra | $0.18 per 1M tokens in and out | $0.144 en offre flex |
Poids gratuits sous la Llama 4 Community License (accès restreint sur Hugging Face). Hébergé chez DeepInfra via OpenRouter à $0.18 en entrée et $0.18 en sortie par 1M tokens ($0.144 en offre flex).
Comparer ce prix à celui des autres modèles
Llama Guard 4 vaut-il le coup ?
La force de Llama Guard 4 est de tout couvrir avec un seul modèle. Il lit ensemble du texte et plusieurs images, étiquette prompts et réponses et utilise les catégories de MLCommons que beaucoup d'équipes de sécurité emploient déjà dans leurs rapports. L'évaluation de Meta, sur un jeu de test interne, donne un taux de détection de 69 % sur les réponses en anglais pour 11 % de faux positifs, 4 points de mieux que Llama Guard 3, et de 61 % sur les prompts à plusieurs images, 20 points de mieux, car l'ancien modèle de vision ne voyait qu'une image.
Ces chiffres sont modestes, et ce sont ceux de Meta. Sur une image seule, la détection tombe à 41 % et dans les sept langues autres que l'anglais à 43 %, si bien que la majorité des contenus dangereux passe dans ces cas. Meta ne publie aucune comparaison avec des classifieurs concurrents, au motif que leurs politiques diffèrent. La fiche prévient aussi que les catégories qui exigent des faits à jour, comme la diffamation, la propriété intellectuelle et les élections, demandent plus qu'un classifieur entraîné sur des données figées, et qu'il a surtout été testé avec trois images.
La conception est figée. Guard 4 vérifie ses 14 catégories ; on ne peut pas lui fournir une nouvelle politique rédigée et attendre qu'il raisonne dessus, ce que fait gpt-oss-safeguard. C'est aussi un LLM, et la fiche renvoie donc à Prompt Guard 2 pour les attaques par injection visant le classifieur.
En exploitation, il est léger : environ 24GB de poids BF16 sur un GPU, ou environ 15GB et 11GB pour les versions FP8 et 4 bits de Red Hat. La licence apporte les conditions de Llama 4, et sa politique d'utilisation refuse les droits multimodaux aux entreprises établies dans l'UE, ce qui pèse pour un modèle dont la raison d'être est la modération d'images. Le passage de Groq à gpt-oss-safeguard-20b en mars 2026 indique assez bien où est partie la demande hébergée.
Là où il fait la différence
Un ingénieur trust and safety d'une application de rencontre avec messages photo
Signaler les messages qui combinent texte et plusieurs images avant qu'ils n'arrivent au destinataire
Envoyez le texte du message et les photos jointes à Guard 4 en un seul appel, puis agissez selon les codes S renvoyés. Pour 10 millions de vérifications par mois d'environ 500 tokens chacune, DeepInfra facture environ $900 en entrée, plus très peu pour les quelques tokens de sortie.
Une équipe plateforme qui fait tourner Llama 4 Scout ou Maverick derrière un assistant de code
Bloquer les réponses qui tentent de détourner l'interpréteur de code
Passez les réponses du modèle dans Guard 4 avec S14, abus d'interpréteur de code, activé ; il partage le tokenizer et l'encodeur de vision de Llama 4. Associez-le à Prompt Guard 2 sur les entrées, comme le conseille Meta, car Guard 4 lui-même peut subir une injection de prompt.
Une responsable conformité qui rend compte de la modération selon la taxonomie MLCommons
Produire des décomptes par catégorie des prompts dangereux pour une revue trimestrielle
Journalisez les catégories que Guard 4 indique pour chaque prompt dangereux ; les étiquettes correspondent une à une aux risques MLCommons. Faites relire par des humains un échantillon d'éléments signalés et acceptés, puisque la détection de Meta lui-même en anglais est de 69 %.
Avant de vous engager
- Mise en route
- Acceptez la licence Llama 4 sur Hugging Face, chargez meta-llama/Llama-Guard-4-12B avec Hugging Face Transformers et passez la conversation par son modèle de chat ; ou appelez-le sur OpenRouter sans téléchargement.
- Intégrations
- Hugging Face Transformers ; DeepInfra via OpenRouter ; versions quantifiées FP8 et 4 bits de Red Hat ; la fiche de Meta l'associe à Prompt Guard 2 contre les attaques par injection.
- Données et confidentialité
- Auto-hébergé, le contenu reste sur votre matériel. Llama 4 Community License : une licence Meta est requise au-delà de 700 millions d'utilisateurs mensuels, la mention "Built with Llama" est obligatoire et la politique d'utilisation exclut les personnes et entreprises établies dans l'UE des droits sur les modèles multimodaux.
- Coût à grande échelle
- 10 millions de vérifications par mois à 500 tokens coûtent environ $900 chez DeepInfra. En auto-hébergement, le modèle BF16 de 24GB tourne sur un seul GPU de classe 40GB ou plus ; la version 4 bits d'environ 11GB tient sur une carte de 16GB.
- Limites
- Sortie texte safe ou unsafe avec catégories, sans score calibré ; 14 catégories fixes ; anglais plus 7 langues ; surtout testé avec 3 images ; faible sur les catégories qui dépendent des faits ; endpoint Groq fermé le 5 mars 2026.
Les points forts
- Un seul modèle pour le texte, une image ou plusieurs images
- Catégories standard MLCommons S1 à S13 plus abus d'interpréteur de code
- Détection multi-images en hausse de 20 points sur Llama Guard 3 (Meta)
- Environ 24GB en BF16 ; $0.18 par 1M tokens en hébergé
Les points faibles
- 41 % de détection sur une image seule et 43 % en texte non anglais (Meta)
- Catégories fixes ; ne peut pas suivre une politique rédigée sur mesure
- Aucune comparaison publiée avec d'autres classifieurs
- Entreprises établies dans l'UE exclues des droits multimodaux de la licence
Idéal pour
Les équipes hors UE qui veulent un contrôle auto-hébergé unique du texte et des images selon les catégories de risque de MLCommons, en amont ou en aval d'un modèle de chat existant.
Alternatives à Llama Guard 4
Llama Guard 4 : questions fréquentes
- Llama Guard 4 vaut-il le coup ?
- Guard 4 est le choix simple pour filtrer texte et images selon une liste standard de préjudices, à condition d'accepter qu'il laisse passer environ un tiers des réponses dangereuses en anglais sur le propre test de Meta. Nous lui donnons 3.6 sur 5.
- Combien coûte Llama Guard 4 ?
- Poids gratuits sous la Llama 4 Community License (accès restreint sur Hugging Face). Hébergé chez DeepInfra via OpenRouter à $0.18 en entrée et $0.18 en sortie par 1M tokens ($0.144 en offre flex).
- Quels sont les inconvénients de Llama Guard 4 ?
- 41 % de détection sur une image seule et 43 % en texte non anglais (Meta); catégories fixes ; ne peut pas suivre une politique rédigée sur mesure; aucune comparaison publiée avec d'autres classifieurs; entreprises établies dans l'UE exclues des droits multimodaux de la licence.
- À qui s’adresse Llama Guard 4 ?
- Les équipes hors UE qui veulent un contrôle auto-hébergé unique du texte et des images selon les catégories de risque de MLCommons, en amont ou en aval d'un modèle de chat existant.
- Combien coûte Llama Guard 4 pour une équipe ou en production ?
- 10 millions de vérifications par mois à 500 tokens coûtent environ $900 chez DeepInfra. En auto-hébergement, le modèle BF16 de 24GB tourne sur un seul GPU de classe 40GB ou plus ; la version 4 bits d'environ 11GB tient sur une carte de 16GB.
- Llama Guard 4 est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- Auto-hébergé, le contenu reste sur votre matériel. Llama 4 Community License : une licence Meta est requise au-delà de 700 millions d'utilisateurs mensuels, la mention "Built with Llama" est obligatoire et la politique d'utilisation exclut les personnes et entreprises établies dans l'UE des droits sur les modèles multimodaux.
- Quelles sont les meilleures alternatives à Llama Guard 4 ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont gpt-oss-safeguard, Qwen3Guard, Granite Guardian 4.1 8B, Shieldstral 1.0 3B et Llama Prompt Guard 2.
Réponses vérifiées le 9 nov. 2026.