Deprecazione, date di spegnimento e guida di migrazione per Meta Llama 3.2, Llama 3.3 & Llama 4
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Sincronizzato il 2026-11-12 UTC · 12 varianti · 2 ecosistemi
Monitora le date UTC confermate di deprecazione e spegnimento di Meta Llama 3.2, Llama 3.3 & Llama 4 (Meta) su AWS Bedrock, Azure OpenAI. Verifica qui sotto l’upgrade meta.llama3-2-90b-instruct-v1:0 → meta.llama4-maverick-17b-instruct-v1:0, controlla intere config nell’Auditor di config o confronta i costi su DevToken.
Varianti tracciate
12
Primo EOL in arrivo
2026-11-19
Upgrade consigliato
meta.llama4-maverick-17b-instruct-v1:0
Ecosistemi coperti
AWS Bedrock, Azure OpenAI
1. Verifica rapida sostituzione snippet .env e SDK
Modifica o incolla qui sotto l’assegnazione .env, la rotta LiteLLM o l’identificatore SDK per controllare lo stato EOL a 3 livelli e copiare un diff di sostituzione pronto all’uso localmente nel browser.
Anteprima diff di sostituzione (meta.llama3-2-90b-instruct-v1:0 → meta.llama4-maverick-17b-instruct-v1:0)
# BEDROCK_MODEL_ID: meta.llama3-2-90b-instruct-v1:0 -> meta.llama4-maverick-17b-instruct-v1:0 [RETIRED · EOL 2026-07-07]
- BEDROCK_MODEL_ID="meta.llama3-2-90b-instruct-v1:0"
+ BEDROCK_MODEL_ID="meta.llama4-maverick-17b-instruct-v1:0"
# AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT: Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8 -> meta.llama4-maverick-17b-instruct-v1:0 [DEPRECATED · EOL 2026-11-19]
- AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT="Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8"
+ AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT="meta.llama4-maverick-17b-instruct-v1:0"2. Matrice del ciclo di vita multi-ecosistema di Meta Llama 3.2, Llama 3.3 & Llama 4 (12)
Le API dirette dei vendor e le piattaforme cloud ritirano gli snapshot datati secondo calendari indipendenti. Verifica l’ID esatto del modello, lo stadio dichiarato dal vendor e la data UTC di spegnimento del tuo ambiente.
| ID modello | Provider | Stato calcolato | Dismissione confermata (UTC) | Ciclo vendor | Sostituto e migrazione | Fonte |
|---|---|---|---|---|---|---|
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8 |
Azure OpenAI | DEPRECATO (7g) | 2026-11-19tra 7g | GA | Doc ↗ | |
Llama-3.3-70B-Instruct |
Azure OpenAI | DEPRECATO (80g) | 2027-01-31tra 80g | GA | Doc ↗ | |
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct |
Azure OpenAI | DEPRECATO (80g) | 2027-01-31tra 80g | GA | Doc ↗ | |
meta.llama3-3-70b-instruct-v1:0 |
AWS Bedrock(Meta) | DEPRECATO (138g) | 2027-03-30tra 138g | LegacyDepr.: 2026-09-30us-east-1, us-east-2, us-west-2 | Doc ↗ | |
meta.llama4-maverick-17b-instruct-v1:0 |
AWS Bedrock(Meta) | DEPRECATO (138g) | 2027-03-30tra 138g | LegacyDepr.: 2026-09-30us-east-1, us-east-2, us-west-1, us-west-2 | Doc ↗ | |
meta.llama4-scout-17b-instruct-v1:0 |
AWS Bedrock(Meta) | DEPRECATO (138g) | 2027-03-30tra 138g | LegacyDepr.: 2026-09-30us-east-1, us-east-2, us-west-1, us-west-2 | Doc ↗ | |
meta.llama3-2-11b-instruct-v1:0 |
AWS Bedrock(Meta) | DISMESSO | 2026-07-07128g fa | EOLDepr.: 2026-01-07us-east-1, us-east-2, us-west-2 | Doc ↗ | |
meta.llama3-2-1b-instruct-v1:0 |
AWS Bedrock(Meta) | DISMESSO | 2026-07-07128g fa | EOLDepr.: 2026-01-07eu-central-1, eu-west-1, eu-west-3, us-east-1, us-east-2, us-west-2 | Doc ↗ | |
meta.llama3-2-3b-instruct-v1:0 |
AWS Bedrock(Meta) | DISMESSO | 2026-07-07128g fa | EOLDepr.: 2026-01-07eu-central-1, eu-west-1, eu-west-3, us-east-1, us-east-2, us-west-2 | Doc ↗ | |
meta.llama3-2-90b-instruct-v1:0 |
AWS Bedrock(Meta) | DISMESSO | 2026-07-07128g fa | EOLDepr.: 2026-01-07us-east-1, us-east-2, us-west-2 | Doc ↗ | |
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct |
Azure OpenAI | DISMESSO | 2026-06-13152g fa | Retired | Doc ↗ | |
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct |
Azure OpenAI | DISMESSO | 2026-06-13152g fa | Retired | Doc ↗ |
L’ambito regionale di AWS Bedrock copre 7 regioni tracciate (eu-central-1, eu-west-1, eu-west-3, us-east-1, us-east-2, us-west-1); verifica i prefissi di inferenza regionali (us., eu., apac., global.) prima del cutover.
3. Checklist di migrazione in produzione (meta.llama3-2-90b-instruct-v1:0 → meta.llama4-maverick-17b-instruct-v1:0)
Segui questa sequenza deterministica di ingegneria prima di ritirare gli snapshot fissati nei servizi di produzione e nei client SDK:
- Censire gli ID modello fissati: Cerca nei repository e nei manifest le variabili
BEDROCK_MODEL_ID, le rotte LiteLLMbedrock/e gli snapshot datati della famiglia Meta Llama 3.2, Llama 3.3 & Llama 4 (6 deprecati, 6 dismessi, 0 attivi). - Valutare qualità e tariffe token del sostituto: Verifica schemi di output strutturato, chiamate a strumenti e latenza su
meta.llama4-maverick-17b-instruct-v1:0, quindi confronta le tariffe di input, output e cache su DevToken. - Attivare protezioni CI senza chiave: Collega feed RSS, Atom, iCal e CI Guard alle verifiche delle pull request affinché gli identificatori Meta Llama 3.2, Llama 3.3 & Llama 4 dismessi o deprecati non rientrino in produzione.
4. Guide di migrazione correlate per Meta ed ecosistemi
Confronta famiglie di modelli affini oppure ispeziona i calendari completi di ciascun ecosistema che ospita questa famiglia:
Mistral Large, Small, Ministral & Codestral
DEPRECATO (27g)Cohere Command R, Command R+ & Command A
DEPRECATO (95g)GPT-4o mini
DEPRECATO (63g)GPT-4o
DEPRECATO (63g)5. FAQ su deprecazione e upgrade di Meta Llama 3.2, Llama 3.3 & Llama 4
Il modello Meta Llama 3.2, Llama 3.3 & Llama 4 è deprecato o dismesso su AWS Bedrock, Azure OpenAI?
LLMEOL traccia 12 varianti di Meta Llama 3.2, Llama 3.3 & Llama 4 su AWS Bedrock, Azure OpenAI: 6 deprecate con spegnimento programmato, 6 dismesse dopo la data EOL UTC e 0 attive senza data di spegnimento annunciata. Consulta la matrice multi-ecosistema qui sopra per le date esatte.
Qual è il modello sostitutivo consigliato per migrare da meta.llama3-2-90b-instruct-v1:0?
Il principale modello di upgrade consigliato per meta.llama3-2-90b-instruct-v1:0 è meta.llama4-maverick-17b-instruct-v1:0. Testa sempre formato dei prompt, limite massimo di token in uscita e schemi degli strumenti su meta.llama4-maverick-17b-instruct-v1:0, e confronta i prezzi dei token su DevToken prima di spostare il traffico di produzione.
Come posso sostituire meta.llama3-2-90b-instruct-v1:0 in sicurezza nei file .env e nelle config LiteLLM?
Incolla la variabile BEDROCK_MODEL_ID o il blocco modello di LiteLLM nel verificatore rapido di questa pagina per generare un diff esatto, oppure apri l’auditor locale completo per analizzare manifest multi-servizio senza upload di rete.