Fournisseurs de modèles linguistiques de grande envergure (LLM) en cloud

Courte liste de fournisseurs de LLM

Sommaire

L’utilisation des LLM n’est pas très coûteuse, il pourrait ne pas être nécessaire d’acheter de nouveaux GPU impressionnants. Voici une liste si fournisseurs de LLM dans le cloud avec les LLM qu’ils hébergent.

Porte du magasin dans le cloud

Fournisseurs de LLM - Original

Modèles LLM d’Anthropic

Anthropic a développé une famille de modèles de langage avancés (LLMs) sous la marque “Claude”. Ces modèles sont conçus pour une large gamme d’applications, mettant l’accent sur la sécurité, la fiabilité et l’interprétabilité.

Variantes principales des modèles Claude

Modèle Forces Cas d’utilisation
Haiku Vitesse, efficacité Tâches en temps réel, légères
Sonnet Capacité et performance équilibrées Applications généralistes
Opus Raisonnement avancé, multimodal Tâches complexes, à haut risque

Tous les modèles de la famille Claude 3 peuvent traiter à la fois du texte et des images, avec Opus qui démontre particulièrement de bonnes performances dans les tâches multimodales.

Fondations techniques

  • Architecture : Les modèles Claude sont des générateurs pré-entraînés à base de transformateurs (GPTs), entraînés pour prédire le mot suivant dans de grands volumes de texte et ensuite affinés pour des comportements spécifiques.
  • Méthodes d’entraînement : Anthropic utilise une approche unique appelée Constitutionnal AI, qui guide les modèles pour être utiles et inoffensifs en les faisant auto-évaluer et réviser les réponses selon un ensemble de principes (une “constitution”). Ce processus est davantage raffiné à l’aide de l’apprentissage renforcé à partir des retours d’IA (RLAIF), où les retours générés par l’IA sont utilisés pour aligner les sorties du modèle avec la constitution.

Interprétabilité et sécurité

Anthropic investit massivement dans la recherche d’interprétabilité pour comprendre comment ses modèles représentent les concepts et prennent des décisions. Des techniques comme l’“apprentissage de dictionnaire” aident à cartographier les activations des neurones internes vers des caractéristiques interprétables par les humains, permettant aux chercheurs de tracer comment le modèle traite l’information et prend des décisions. Cette transparence vise à garantir que les modèles se comportent comme prévu et à identifier les risques ou les biais potentiels.

Applications entreprises et pratiques

Les modèles Claude sont déployés dans divers scénarios d’entreprise, notamment :

  • Automatisation du service client
  • Opérations (extraction d’informations, synthèse)
  • Analyse de documents juridiques
  • Traitement des réclamations d’assurance
  • Assistance à la programmation (génération, débogage, explication de code)

Ces modèles sont disponibles via des plateformes telles qu’Amazon Bedrock, les rendant accessibles pour l’intégration dans les flux de travail d’entreprise.

Recherche et développement

Anthropic continue d’avancer dans la science de l’alignement de l’IA, de la sécurité et de la transparence, visant à construire des modèles qui ne sont pas seulement puissants, mais aussi fiables et alignés avec les valeurs humaines.

En résumé, les modèles Claude d’Anthropic représentent une approche de pointe dans le développement des LLM, combinant des capacités d’avant-garde avec une forte attention portée à la sécurité, à l’interprétabilité et à l’utilisation pratique en entreprise.

Modèles LLM d’OpenAI (2025)

OpenAI propose une gamme complète de grands modèles de langage (LLMs), avec les générations les plus récentes mettant l’accent sur le multimodal, le contexte étendu et les capacités spécialisées pour la programmation et les tâches d’entreprise. Les modèles principaux disponibles à partir de mai 2025 sont présentés ci-dessous.

Principaux modèles LLM d’OpenAI

Modèle Date de sortie Multimodal Fenêtre de contexte Spécialisation Disponibilité API/ChatGPT Fine-tuning Benchmarks/Caractéristiques notables
GPT-3 Juin 2020 Non 2K tokens Génération de texte API uniquement Oui MMLU ~43%
GPT-3.5 Novembre 2022 Non 4K–16K tokens Chat, tâches de texte ChatGPT Gratuit/API Oui MMLU 70%, HumanEval ~48%
GPT-4 Mars 2023 Texte+Image 8K–32K tokens Raisonnement avancé ChatGPT Plus/API Oui MMLU 86,4%, HumanEval ~87%
GPT-4o (“Omni”) Mai 2024 Texte+Image+Audio 128K tokens Multimodal, rapide, scalable ChatGPT Plus/API Oui MMLU 88,7%, HumanEval ~87,8%
GPT-4o Mini Juillet 2024 Texte+Image+Audio 128K tokens Économique, rapide API Oui MMLU 82%, HumanEval 75,6%
GPT-4,5 Février 2025* Texte+Image 128K tokens Intermédiaire, précision améliorée API (prévisualisation, dépréciée) Non MMLU ~90,8%
GPT-4,1 Avril 2025 Texte+Image 1M tokens Programmation, contexte long API uniquement Prévu MMLU 90,2%, SWE-Bench 54,6%
GPT-4,1 Mini Avril 2025 Texte+Image 1M tokens Performance/cout équilibré API uniquement Prévu MMLU 87,5%
GPT-4,1 Nano Avril 2025 Texte+Image 1M tokens Économique, ultra-rapide API uniquement Prévu MMLU 80,1%

*GPT-4,5 était une prévisualisation courte, maintenant dépréciée au profit de GPT-4,1.

Points forts des modèles

  • GPT-4o (“Omni”) : Intègre l’entrée/sortie texte, vision et audio, offrant des réponses en temps quasi réel et une fenêtre de contexte de 128K tokens. Il est le modèle par défaut pour ChatGPT Plus et API, excellent pour les tâches multilingues et multimodales.
  • GPT-4,1 : Se concentre sur la programmation, l’exécution d’instructions et un contexte extrêmement long (jusqu’à 1 million de tokens). Il est uniquement disponible via l’API à partir de mai 2025, avec un fine-tuning prévu mais pas encore disponible.
  • Variantes Mini et Nano : Offrent des options économiques et optimisées en latence pour les applications en temps réel ou à grande échelle, sacrifiant un peu de précision pour la vitesse et le coût.
  • Fine-tuning : Disponible pour la plupart des modèles, sauf les plus récents (par exemple, GPT-4,1 à partir de mai 2025), permettant aux entreprises de personnaliser les modèles pour des domaines ou des tâches spécifiques.
  • Benchmarks : Les modèles plus récents dépassent systématiquement les anciens sur les tests standards (MMLU, HumanEval, SWE-Bench), avec GPT-4,1 établissant de nouveaux records en programmation et en compréhension de contexte long.

Gamme d’applications

  • Génération de texte & chat : GPT-3,5, GPT-4, GPT-4o
  • Tâches multimodales : GPT-4V, GPT-4o, GPT-4,1
  • Programmation & outils de développement : GPT-4,1, GPT-4,1 Mini
  • Automatisation d’entreprise : Tous, avec un support de fine-tuning
  • Applications en temps réel, économiques : Variantes Mini/Nano

L’écosystème des LLM d’OpenAI en 2025 est hautement diversifié, avec des modèles adaptés à tout, de simples chats à des raisonnements multimodaux avancés et des déploiements d’entreprise à grande échelle. Les modèles les plus récents (GPT-4o, GPT-4,1) repoussent les limites en termes de longueur de contexte, de vitesse et d’intégration multimodale, tandis que les variantes Mini et Nano répondent aux besoins de coût et de latence pour les usages en production.

Modèles LLM de MistralAI (2025)

MistralAI a rapidement élargi sa gamme de grands modèles de langage (LLMs), offrant à la fois des solutions open source et commerciales qui mettent l’accent sur les capacités multilingues, multimodales et axées sur la programmation. Voici un aperçu de leurs principaux modèles et de leurs caractéristiques distinctives.

Nom du modèle Type Paramètres Spécialisation Date de sortie
Mistral Large 2 LLM 123B Multilingue, raisonnement Juillet 2024
Mistral Medium 3 LLM Classe frontière Programmation, STEM Mai 2025
Pixtral Large LLM multimodal 124B Texte + Vision Novembre 2024
Codestral LLM de programmation Propriétaire Génération de code Janvier 2025
Mistral Saba LLM Propriétaire Langues du Moyen-Orient, Asie du Sud. Février 2025
Ministral 3B/8B LLM de périphérie 3B/8B Périphériques/téléphones Octobre 2024
Mistral Small 3.1 LLM petit Propriétaire Multimodal, efficace Mars 2025
Devstral Small LLM de programmation Propriétaire Utilisation d’outils de programmation, multi-fichier Mai 2025
Mistral 7B Open Source 7B Généraliste 2023–2024
Codestral Mamba Open Source Propriétaire Programmation, architecture mamba 2 Juillet 2024
Mathstral 7B Open Source 7B Mathématiques Juillet 2024

Modèles principaux et commerciaux

  • Mistral Large 2 : Le modèle phare à partir de 2025, doté de 123 milliards de paramètres et d’une fenêtre de contexte de 128K tokens. Il prend en charge une douzaine de langues et plus de 80 langages de programmation, excélant dans le raisonnement avancé et les tâches multilingues.
  • Mistral Medium 3 : Sorti en mai 2025, ce modèle équilibre efficacité et performance, particulièrement fort dans la programmation et les tâches liées aux STEM.
  • Pixtral Large : Un modèle multimodal (texte et vision) de 124 milliards de paramètres, sorti en novembre 2024, conçu pour les tâches nécessitant à la fois la compréhension linguistique et visuelle.
  • Codestral : Spécialisé dans la génération de code et l’ingénierie logicielle, avec la dernière version sortie en janvier 2025. Codestral est optimisé pour les tâches de programmation à faible latence et à haute fréquence.
  • Mistral Saba : Axé sur les langues du Moyen-Orient et de l’Asie du Sud, sorti en février 2025.
  • Mistral OCR : Un service de reconnaissance optique des caractères lancé en mars 2025, permettant l’extraction de texte et d’images à partir de PDF pour un traitement ultérieur par l’IA.

Modèles de périphérie et petits

  • Les Ministraux (Ministral 3B, 8B) : Une famille de modèles optimisés pour les périphériques, équilibrant performance et efficacité pour le déploiement sur les téléphones et le matériel à ressources limitées.
  • Mistral Small : Un petit modèle multimodal de pointe, avec la version 3.1 sortie en mars 2025, conçu pour l’efficacité et les cas d’utilisation de périphérie.
  • Devstral Small : Un modèle de pointe de programmation axé sur l’utilisation d’outils, l’exploration de codebases et l’édition multi-fichier, sorti en mai 2025.

Modèles open source et spécialisés

  • Mistral 7B : L’un des modèles open source les plus populaires, largement adopté et affiné par la communauté.
  • Codestral Mamba : Le premier modèle open source “mamba 2”, sorti en juillet 2024.
  • Mistral NeMo : Un modèle open source puissant, sorti en juillet 2024.
  • Mathstral 7B : Un modèle open source spécialisé en mathématiques, sorti en juillet 2024.
  • Pixtral (12B) : Un petit modèle multimodal pour à la fois le texte et la compréhension visuelle, sorti en septembre 2024.

Services d’accompagnement

  • Mistral Embed : Fournit des représentations sémantiques de pointe du texte pour les tâches ultérieures.
  • Mistral Moderation : Détecte le contenu nuisible dans le texte, permettant un déploiement sûr.

Les modèles de MistralAI sont accessibles via l’API et les publications open source, avec une forte attention portée aux applications multilingues, multimodales et axées sur la programmation. Leur approche open source et leurs partenariats ont favorisé une innovation rapide et une adoption large à travers l’écosystème de l’IA.

Modèles LLM de Meta (2025)

La famille de modèles de langage (LLM) de Meta, connue sous le nom de Llama (Large Language Model Meta AI), est l’une des plus importantes écosystèmes d’IA open source et de recherche. La dernière génération, Llama 4, marque une avancée majeure en termes de capacité, d’échelle et de modalité.

Modèle Paramètres Modalité Architecture Fenêtre de contexte Statut
Llama 4 Scout 17B (16 experts) Multimodal MoE Non spécifiée Sorti
Llama 4 Maverick 17B (128 experts) Multimodal MoE Non spécifiée Sorti
Llama 4 Behemoth Non sorti Multimodal MoE Non spécifiée En cours d’entraînement
Llama 3.1 405B Texte Dense 128 000 Sorti
Llama 2 7B, 13B, 70B Texte Dense Plus courte Sorti

Nouveaux modèles Llama 4

  • Llama 4 Scout :

    • 17 milliards de paramètres actifs, 16 experts, architecture de mélange d’experts (MoE)
    • Multimodal natif (texte et vision), poids ouverts
    • S’adapte sur une seule carte H100 (avec quantification Int4)
    • Conçu pour l’efficacité et l’accessibilité générale

  • Llama 4 Maverick :

    • 17 milliards de paramètres actifs, 128 experts, architecture MoE
    • Multimodal natif, poids ouverts
    • S’adapte sur une seule machine H100
    • Plus grande diversité d’experts pour un raisonnement amélioré

  • Llama 4 Behemoth (prévisualisation) :

    • Pas encore sorti, sert de modèle “maître” pour la série Llama 4
    • Surpasse GPT-4,5, Claude Sonnet 3,7 et Gemini 2,0 Pro sur les benchmarks STEM (par exemple, MATH-500, GPQA Diamond)
    • Représente le modèle LLM le plus puissant de Meta à ce jour

Caractéristiques clés de Llama 4 :

  • Premiers modèles open source multimodaux natifs (texte et images)
  • Support de longueur de contexte sans précédent (détails non spécifiés, mais conçu pour les tâches longues)
  • Construits à l’aide d’architectures avancées de mélange d’experts pour l’efficacité et l’évolutivité

Série Llama 3

  • Llama 3.1 :

    • 405 milliards de paramètres
    • Fenêtre de contexte de 128 000 tokens
    • Entraîné sur plus de 15 trillions de tokens
    • Supporte plusieurs langues (huit ajoutées dans la dernière version)
    • Le plus grand modèle open source sorti à ce jour

  • Llama 3.2 et 3.3 :

    • Améliorations et déploiements successifs, y compris des cas d’utilisation spécialisés (par exemple, Llama 3.2 déployé sur la Station spatiale internationale)

  • Llama 2 :

    • Génération précédente, disponible en versions de 7B, 13B et 70B paramètres
    • Utilisé largement pour la recherche et la production

Open source et écosystème

  • Meta maintient un fort engagement envers l’IA open source, fournissant des modèles et des bibliothèques aux développeurs et chercheurs.
  • Les modèles Llama alimentent de nombreuses fonctionnalités IA à travers les plateformes de Meta et sont largement adoptés dans la communauté IA plus large.

En résumé :
Les modèles Llama de Meta se sont développés en devenant certains des LLM les plus avancés, ouverts et multimodaux du monde, avec Llama 4 Scout et Maverick en tête en termes d’efficacité et de capacité, et Llama 3.1 établissant des records en termes d’échelle open source et de longueur de contexte. L’écosystème est conçu pour une large accessibilité, la recherche et l’intégration dans divers cas d’utilisation.

Modèles LLM de Qwen (2025)

Qwen est la famille de modèles de langage (LLMs) d’Alibaba, connue pour leur disponibilité open source, leurs solides capacités multilingues et de programmation, ainsi que leur itération rapide. La série Qwen comprend maintenant plusieurs générations majeures, chacune ayant des forces et des innovations distinctes.

Génération Types de modèles Paramètres Caractéristiques clés Open source
Qwen3 Dense, MoE 0,6B–235B Raisonnement hybride, multilingue, agent Oui
Qwen2.5 Dense, MoE, VL 0,5B–72B Programmation, math, 128K context, VL Oui
QwQ-32B Dense 32B Math/prog, 32K context Oui
Qwen-VL Vision-langue 2B–72B Entrées texte + image Oui
Qwen-Max MoE Propriétaire Tâches complexes, multi-étapes Non

Générations les plus récentes et modèles phares

  • Qwen3 (avril 2025)

    • Représente les LLM les plus avancés d’Alibaba à ce jour, avec des améliorations majeures en raisonnement, exécution d’instructions, utilisation d’outils et performance multilingue.
    • Disponible en architectures denses et Mixture-of-Experts (MoE), avec des tailles de paramètres allant de 0,6B à 235B.
    • Introduit des “modèles de raisonnement hybrides” capables de basculer entre le “mode de réflexion” (pour le raisonnement complexe, mathématique et de programmation) et le “mode non réfléchi” (pour des conversations rapides et générales).
    • Performance supérieure en écriture créative, dialogues multi-tours et tâches basées sur des agents, avec un support pour plus de 100 langues et dialectes.
    • Les poids ouverts sont disponibles pour de nombreuses variantes, rendant Qwen3 très accessible aux développeurs et chercheurs.

  • Qwen2.5 (janvier 2025)

    • Sorti dans une large gamme de tailles (0,5B à 72B paramètres), adapté à la fois aux applications mobiles et d’entreprise.
    • Entraîné sur un jeu de données de 18 trillions de tokens, avec une fenêtre de contexte jusqu’à 128 000 tokens.
    • Mises à jour majeures en programmation, raisonnement mathématique, fluidité multilingue et efficacité.
    • Des modèles spécialisés comme Qwen2.5-Math ciblent les tâches avancées de mathématiques.
    • Qwen2.5-Max est un grand modèle MoE, pré-entraîné sur plus de 20 trillions de tokens et affiné avec SFT et RLHF, excellent pour les tâches complexes et multi-étapes.

  • QwQ-32B (mars 2025)

    • Se concentre sur le raisonnement mathématique et la programmation, rivalisant avec des modèles bien plus grands en performance tout en étant computationnellement efficace.
    • 32B paramètres, fenêtre de contexte de 32K tokens, open-sourcé sous la licence Apache 2.0.

Modèles multimodaux et spécialisés

  • Série Qwen-VL

    • Modèles vision-langue (VL) qui intègrent un transformateur de vision avec le LLM, supportant les entrées texte et image.
    • Qwen2-VL et Qwen2.5-VL offrent des tailles de paramètres allant de 2B à 72B, avec la plupart des variantes open-sourcées.

  • Qwen-Max

    • Fournit une performance d’inférence de pointe pour les tâches de raisonnement complexes et multi-étapes, disponible via l’API et les plateformes en ligne.

Disponibilité des modèles et écosystème

  • Les modèles Qwen sont open-sourcés sous la licence Apache 2.0 (sauf pour certaines des plus grandes variantes) et sont accessibles via Alibaba Cloud, Hugging Face, GitHub et ModelScope.
  • La famille Qwen est largement adoptée à travers les industries, notamment dans l’électronique grand public, le jeu vidéo et l’IA d’entreprise, avec plus de 90 000 utilisateurs d’entreprise.

Caractéristiques clés de la famille Qwen

  • Maîtrise multilingue : Supporte plus de 100 langues, excelle dans la traduction et les tâches interlinguistiques.
  • Programmation et mathématiques : Performance de pointe en génération de code, débogage et raisonnement mathématique, avec des modèles spécialisés pour ces domaines.
  • Contexte étendu : Fenêtres de contexte jusqu’à 128 000 tokens pour des tâches détaillées et longues.
  • Raisonnement hybride : Capacité à basculer entre les modes pour une performance optimale dans les tâches complexes et générales.
  • Leadership open source : Beaucoup de modèles sont entièrement open-sourcés, favorisant une adoption rapide par la communauté et la recherche.

En résumé :
Les modèles Qwen sont à l’avant-garde du développement des LLM open source, avec Qwen3 et Qwen2.5 offrant des capacités de raisonnement, multilingues et de programmation de pointe, une couverture étendue des tailles de modèles et une forte adoption industrielle. Leur raisonnement hybride, grandes fenêtres de contexte et disponibilité open source en font un choix de premier plan pour les applications de recherche et d’entreprise.

Fournisseurs de LLM - Revendeurs

Modèles LLM d’Amazon AWS Bedrock (2025)

Amazon Bedrock est une plateforme gérée, sans serveur, qui fournit un accès à une large sélection de modèles de langage (LLMs) et de modèles de base (FMs) de premier plan, à la fois d’Amazon et des principales entreprises d’IA. Elle est conçue pour simplifier l’intégration, la personnalisation et le déploiement de l’IA générative dans les applications d’entreprise.

Fournisseurs et familles de modèles pris en charge

Amazon Bedrock propose l’une des plus larges sélections de LLM disponibles, incluant des modèles de :

  • Amazon (série Nova)
  • Anthropic (Claude)
  • AI21 Labs (Jurassic)
  • Cohere
  • Meta (Llama)
  • Mistral AI
  • DeepSeek (DeepSeek-R1)
  • Stability AI
  • Writer
  • Luma
  • Poolside (prochainement disponible)
  • TwelveLabs (prochainement disponible)

Cette diversité permet aux organisations de mélanger et de combiner des modèles selon leurs besoins spécifiques, avec la flexibilité de mettre à niveau ou de changer de modèles avec des modifications de code minimales.

Les modèles d’Amazon : Nova

  • Amazon Nova est la dernière génération des modèles de base d’Amazon, conçue pour une haute performance, une efficacité et une intégration d’entreprise.
  • Les modèles Nova supportent les entrées texte, image et vidéo, et excellent dans la génération augmentée par recherche (RAG) en ancrant les réponses dans les données propres de l’entreprise.
  • Ils sont optimisés pour les applications agentes, permettant des tâches complexes à plusieurs étapes qui interagissent avec les API et les systèmes organisationnels.
  • Nova supporte le fine-tuning personnalisé et la distillation, permettant aux clients de créer des modèles privés et adaptés basés sur leurs propres ensembles de données étiquetés.

Modèles tiers et spécialisés

  • DeepSeek-R1 : Un LLM de haute performance, entièrement géré, pour le raisonnement avancé, la programmation et les tâches multilingues, désormais disponible sur Bedrock.
  • Meta Llama, Anthropic Claude, AI21 Jurassic, Mistral, Cohere et autres : Chacun apporte des forces uniques en langage, programmation, raisonnement ou multimodalité, couvrant une large gamme d’applications d’entreprise et de recherche.
  • Marché : Le Marché Bedrock propose plus de 100 modèles populaires, émergents et spécialisés accessibles via des points de terminaison gérés.

Personnalisation et adaptation

  • Fine-tuning : Bedrock permet un fine-tuning privé des modèles avec vos propres données, créant une copie sécurisée et personnalisée pour votre organisation. Vos données ne sont pas utilisées pour re-entraîner le modèle de base.
  • Génération augmentée par recherche (RAG) : Les bases de connaissances de Bedrock permettent d’enrichir les réponses des modèles avec des données contextuelles et à jour de l’entreprise, automatisant le workflow RAG pour les données structurées et non structurées.
  • Distillation : Transférer des connaissances à partir de grands modèles enseignants vers des modèles étudiants plus petits et efficaces pour un déploiement économique.

Évaluation des modèles

  • LLM-as-a-Judge : Bedrock propose un outil d’évaluation des modèles où vous pouvez benchmark et comparer les modèles (y compris ceux en dehors de Bedrock) en utilisant des LLM comme évaluateurs. Cela aide à sélectionner le meilleur modèle pour des critères spécifiques de qualité et d’IA responsable.

Déploiement et sécurité

  • Sans serveur et scalable : Bedrock gère l’infrastructure, le scaling et la sécurité, permettant aux organisations de se concentrer sur la logique d’application.
  • Sécurité et conformité : Les données sont chiffrées en transit et au repos, avec la conformité aux normes ISO, SOC, HIPAA, CSA et GDPR.

En résumé :
Amazon Bedrock fournit une plateforme unifiée et sécurisée pour accéder, personnaliser et déployer une vaste gamme de LLM de premier plan, y compris les modèles Nova d’Amazon et les meilleurs modèles FMs tiers, en soutenant le fine-tuning, le RAG et les outils d’évaluation avancés pour les applications d’IA génératives d’entreprise.

Modèles LLM de Groq (2025)

Groq n’est pas un développeur de LLM, mais un fournisseur de matériel et d’inference en nuage spécialisé dans le déploiement ultra-rapide et à faible latence des meilleurs grands modèles de langage (LLMs) à l’aide de sa technologie proprietary Language Processing Unit (LPU). GroqCloud™ permet aux développeurs d’exécuter une variété de modèles LLM d’avant-garde, disponibles librement, à une vitesse et une efficacité sans précédent.

LLMs pris en charge sur GroqCloud

À partir de 2025, GroqCloud propose une inférence de haute performance pour une liste croissante des meilleurs LLM, notamment :

  • Meta Llama 3 (8B, 70B)
  • Mistral Mixtral 8x7B SMoE
  • Google Gemma 7B
  • DeepSeek
  • Qwen
  • Whisper (reconnaissance vocale)
  • Codestral, Mamba, NeMo et autres

GroqCloud est régulièrement mis à jour pour supporter de nouveaux et populaires modèles open source et de recherche, en faisant une plateforme versatile pour les développeurs et les entreprises.

Caractéristiques et avantages clés

  • Latence ultra-basse : L’inférence du moteur LPU de Groq livre des réponses en temps réel, avec des benchmarks montrant des avantages significatifs de vitesse par rapport à l’inférence traditionnelle basée sur GPU.
  • Compatibilité avec l’API d’OpenAI : Les développeurs peuvent passer d’OpenAI ou d’autres fournisseurs à Groq en changeant simplement quelques lignes de code, grâce à la compatibilité API.
  • Évolutivité : L’infrastructure de Groq est optimisée à la fois pour les déploiements à petite et grande échelle, supportant tout, des développeurs individuels aux applications d’entreprise.
  • Coût-efficacité : Groq propose des tarifs compétitifs et transparents pour l’inférence LLM, avec des options gratuites, payantes à la demande et des niveaux d’entreprise.
  • Disponibilité régionale : GroqCloud opère à l’échelle mondiale, avec des centres de données majeurs tels que celui de Dammam, en Arabie saoudite, soutenant la demande mondiale.

Exemples de modèles et tarifs (à partir de 2025)

Modèle Fenêtre de contexte Tarification (par million de tokens) Cas d’utilisation
Llama 3 70B 8K $0,59 (entrée) / $0,79 (sortie) LLM généraliste
Llama 3 8B 8K $0,05 (entrée) / $0,10 (sortie) Tâches légères
Mixtral 8x7B SMoE 32K $0,27 (entrée/sortie) Multilingue, programmation
Gemma 7B Instruct — $0,10 (entrée/sortie) Suivi d’instructions

Écosystème et intégration

  • Groq alimente des plateformes comme Orq.ai, permettant aux équipes de construire, déployer et échelonner des applications basées sur des LLM avec des performances et fiabilité en temps réel.
  • Migration facile d’autres fournisseurs grâce à la compatibilité API et à un large support des modèles.

En résumé :
Groq ne crée pas ses propres LLM, mais fournit une inférence de pointe, ultra-rapide pour une large gamme de meilleurs modèles open source et de recherche (par exemple, Llama, Mixtral, Gemma, DeepSeek, Qwen) via GroqCloud. Son matériel LPU et sa plateforme cloud sont appréciés pour leur vitesse, leur évolutivité, leur efficacité coût et leur intégration conviviale.

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