Fornitori di LLM Cloud

Breve elenco dei fornitori di LLM

Indice

L’utilizzo degli LLM non è molto costoso, potrebbe non esserci bisogno di acquistare nuovi GPU fantastici. Ecco un elenco se fornitori di LLM in cloud con gli LLM che ospitano.

Negozio porta in cloud

Fornitori di LLM - Originale

Modelli LLM di Anthropic

Anthropic ha sviluppato una famiglia di avanzati modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sotto il marchio “Claude”. Questi modelli sono progettati per una vasta gamma di applicazioni, con enfasi sulla sicurezza, affidabilità e interpretabilità.

Varianti principali del modello Claude

Modello Punti di forza Caso d’uso
Haiku Velocità, efficienza Compiti in tempo reale, leggeri
Sonnet Capacità e prestazioni bilanciate Applicazioni generali
Opus Ragionamento avanzato, multimodale Compiti complessi, ad alto rischio

Tutti i modelli della famiglia Claude 3 possono elaborare sia testo che immagini, con Opus che dimostra un’ottima prestanza nei compiti multimodali.

Fondamenti tecnici

  • Architettura: I modelli Claude sono generativi pre-addestrati transformers (GPTs), addestrati per prevedere la parola successiva in grandi volumi di testo e poi sottoposti a fine-tuning per comportamenti specifici.
  • Metodi di addestramento: Anthropic utilizza un approccio unico chiamato Constitutional AI, che guida i modelli a essere utili e inoffensivi facendoli autovalutare e rivedere le risposte in base a un insieme di principi (una “costituzione”). Questo processo viene ulteriormente raffinato utilizzando l’apprendimento rinforzato tramite feedback di AI (RLAIF), dove il feedback generato da un’AI viene utilizzato per allineare le uscite del modello con la costituzione.

Interpretabilità e sicurezza

Anthropic investe molto nell’interpretabilità per comprendere come i suoi modelli rappresentano i concetti e prendono decisioni. Tecniche come “dictionary learning” aiutano a mappare le attivazioni dei neuroni interni a caratteristiche interpretabili dagli umani, permettendo ai ricercatori di tracciare come il modello elabora le informazioni e prende decisioni. Questa trasparenza è intesa per garantire che i modelli si comportino come previsto e per identificare potenziali rischi o bias.

Applicazioni aziendali e pratiche

I modelli Claude vengono distribuiti in vari scenari aziendali, tra cui:

  • Automazione del servizio clienti
  • Operazioni (estrazione di informazioni, sintesi)
  • Analisi di documenti legali
  • Elaborazione di reclami assicurativi
  • Assistenza alla programmazione (generazione, debug, spiegazione del codice)

Questi modelli sono disponibili attraverso piattaforme come Amazon Bedrock, rendendoli accessibili per l’integrazione nei flussi di lavoro aziendali.

Ricerca e sviluppo

Anthropic continua a sviluppare la scienza dell’alignment dell’AI, della sicurezza e della trasparenza, mirando a costruire modelli non solo potenti, ma anche affidabili e allineati con i valori umani.

In sintesi, i modelli Claude di Anthropic rappresentano un approccio leader nello sviluppo degli LLM, combinando capacità all’avanguardia con una forte attenzione alla sicurezza, all’interpretabilità e all’uso aziendale pratico.

Modelli LLM di OpenAI (2025)

OpenAI offre una gamma completa di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), con le generazioni più recenti che enfatizzano la multimodalità, il contesto esteso e le capacità specializzate per la programmazione e i compiti aziendali. I modelli principali disponibili a maggio 2025 sono riportati di seguito.

LLM principali di OpenAI

Modello Data di rilascio Multimodale Finestra del contesto Specializzazione Disponibilità API/ChatGPT Fine-tuning Benchmark/Caratteristiche notevoli
GPT-3 Giu 2020 No 2K token Generazione di testo Solo API Sì MMLU ~43%
GPT-3.5 Nov 2022 No 4K–16K token Chat, compiti di testo ChatGPT Free/API Sì MMLU 70%, HumanEval ~48%
GPT-4 Mar 2023 Testo+Immagine 8K–32K token Ragionamento avanzato ChatGPT Plus/API Sì MMLU 86.4%, HumanEval ~87%
GPT-4o (“Omni”) Mag 2024 Testo+Immagine+Audio 128K token Multimodale, veloce, scalabile ChatGPT Plus/API Sì MMLU 88.7%, HumanEval ~87.8%
GPT-4o Mini Lug 2024 Testo+Immagine+Audio 128K token Economico, veloce API Sì MMLU 82%, HumanEval 75.6%
GPT-4.5 Feb 2025* Testo+Immagine 128K token Intermedio, migliorata precisione API (anteprima, deprecata) No MMLU ~90.8%
GPT-4.1 Apr 2025 Testo+Immagine 1M token Programmazione, contesto lungo Solo API Pianificato MMLU 90.2%, SWE-Bench 54.6%
GPT-4.1 Mini Apr 2025 Testo+Immagine 1M token Prestazioni/costo bilanciato Solo API Pianificato MMLU 87.5%
GPT-4.1 Nano Apr 2025 Testo+Immagine 1M token Economica, ultra-veloce Solo API Pianificato MMLU 80.1%

*GPT-4.5 è stata una breve anteprima, ora deprecata a favore di GPT-4.1.

Punti di forza dei modelli

  • GPT-4o (“Omni”): Integra input/output di testo, visione e audio, offrendo risposte quasi in tempo reale e una finestra del contesto di 128K token. È il modello predefinito per ChatGPT Plus e API, eccellente in compiti multilingue e multimodali.
  • GPT-4.1: Si concentra sulla programmazione, sull’obbedienza alle istruzioni e su un contesto estremamente lungo (fino a 1 milione di token). È disponibile solo tramite API a maggio 2025, con la fine-tuning pianificata ma non ancora disponibile.
  • Varianti Mini e Nano: Offrono opzioni economiche e ottimizzate per la latenza per applicazioni in tempo reale o su larga scala, sacrificando un po’ di precisione per velocità e costo.
  • Fine-tuning: Disponibile per la maggior parte dei modelli, tranne i più recenti (ad esempio, GPT-4.1 a maggio 2025), permettendo alle aziende di personalizzare i modelli per specifici domini o compiti.
  • Benchmark: I modelli più recenti superano costantemente i modelli più vecchi nei test standard (MMLU, HumanEval, SWE-Bench), con GPT-4.1 che stabilisce nuovi record in programmazione e comprensione di contesti lunghi.

Spettro di utilizzo

  • Generazione di testo e chat: GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o
  • Compiti multimodali: GPT-4V, GPT-4o, GPT-4.1
  • Programmazione e strumenti per sviluppatori: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini
  • Automazione aziendale: Tutti, con supporto per la fine-tuning
  • Applicazioni in tempo reale, economiche: Varianti Mini/Nano

L’ecosistema degli LLM di OpenAI nel 2025 è altamente diversificato, con modelli adatti a tutto, dal semplice chat all’approfondito ragionamento multimodale e all’implementazione su larga scala aziendale. I modelli più recenti (GPT-4o, GPT-4.1) spingono i limiti in termini di lunghezza del contesto, velocità e integrazione multimodale, mentre le varianti Mini e Nano affrontano costi e latenza per l’uso in produzione.

Modelli LLM di MistralAI (2025)

MistralAI ha rapidamente espanso la sua gamma di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), offrendo soluzioni open-source e commerciali che enfatizzano le capacità multilingue, multimodali e orientate alla programmazione. Di seguito è riportato un riepilogo dei loro principali modelli e delle loro caratteristiche distinte.

Nome del modello Tipo Parametri Specializzazione Data di rilascio
Mistral Large 2 LLM 123B Multilingue, ragionamento Luglio 2024
Mistral Medium 3 LLM Frontier-class Programmazione, STEM Maggio 2025
Pixtral Large LLM multimodale 124B Testo + Visione Novembre 2024
Codestral LLM per la programmazione Proprietario Generazione di codice Gennaio 2025
Mistral Saba LLM Proprietario Lingue del Medio Oriente e dell’Asia meridionale. Febbraio 2025
Ministral 3B/8B LLM per dispositivi di bordo 3B/8B Dispositivi di bordo/telefoni Ottobre 2024
Mistral Small 3.1 LLM piccolo Proprietario Multimodale, efficiente Marzo 2025
Devstral Small LLM per la programmazione Proprietario Utilizzo degli strumenti di programmazione, multi-file Maggio 2025
Mistral 7B Open Source 7B General-purpose 2023–2024
Codestral Mamba Open Source Proprietario Programmazione, architettura mamba 2 Luglio 2024
Mathstral 7B Open Source 7B Matematica Luglio 2024

Modelli principali e commerciali

  • Mistral Large 2: Il modello principale del 2025, con 123 miliardi di parametri e una finestra del contesto di 128K token. Supporta decine di lingue e oltre 80 linguaggi di programmazione, eccellente in ragionamento avanzato e compiti multilingue.
  • Mistral Medium 3: Rilasciato a maggio 2025, questo modello bilancia efficienza e prestazioni, particolarmente forte in programmazione e compiti STEM.
  • Pixtral Large: Un modello multimodale (testo e visione) con 124 miliardi di parametri, rilasciato a novembre 2024, progettato per compiti che richiedono comprensione del linguaggio e delle immagini.
  • Codestral: Specializzato nella generazione di codice e ingegneria del software, con la versione più recente rilasciata a gennaio 2025. Codestral è ottimizzato per codifica a bassa latenza e ad alta frequenza.
  • Mistral Saba: Focalizzato sulle lingue del Medio Oriente e dell’Asia meridionale, rilasciato a febbraio 2025.
  • Mistral OCR: Un servizio di riconoscimento ottico dei caratteri lanciato a marzo 2025, che consente l’estrazione di testo e immagini da PDF per il successivo elaborazione AI.

Modelli per dispositivi di bordo e piccoli

  • Les Ministraux (Ministral 3B, 8B): Una famiglia di modelli ottimizzati per dispositivi di bordo, bilanciando prestazioni ed efficienza per l’implementazione su telefoni e hardware con risorse limitate.
  • Mistral Small: Un modello multimodale di piccole dimensioni, con la versione 3.1 rilasciata a marzo 2025, progettato per efficienza e casi d’uso per dispositivi di bordo.
  • Devstral Small: Un modello di programmazione all’avanguardia focalizzato sull’utilizzo degli strumenti, sull’esplorazione del codice e sull’editing multi-file, rilasciato a maggio 2025.

Modelli open-source e specializzati

  • Mistral 7B: Uno dei modelli open-source più popolari, ampiamente adottato e fine-tuned dalla comunità.
  • Codestral Mamba: Il primo modello open-source “mamba 2”, rilasciato a luglio 2024.
  • Mistral NeMo: Un potente modello open-source, rilasciato a luglio 2024.
  • Mathstral 7B: Un modello open-source specializzato in matematica, rilasciato a luglio 2024.
  • Pixtral (12B): Un modello multimodale più piccolo per comprensione del testo e delle immagini, rilasciato a settembre 2024.

Servizi di supporto

  • Mistral Embed: Fornisce rappresentazioni semantiche di testo all’avanguardia per compiti successivi.
  • Mistral Moderation: Rileva contenuti dannosi nel testo, supportando un deploy sicuro.

I modelli di MistralAI sono accessibili tramite API e rilasci open-source, con un forte focus su applicazioni multilingue, multimodali e orientate alla programmazione. L’approccio open-source e le partnership hanno favorito un rapido innovazione e un’ampia adozione nell’ecosistema AI.

Modelli LLM di Meta (2025)

La famiglia di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) di Meta, nota come Llama (Large Language Model Meta AI), è uno degli ecosistemi più importanti di AI open-source e orientati alla ricerca. La generazione più recente, Llama 4, segna un balzo significativo in termini di capacità, scala e modality.

Modello Parametri Modality Architettura Finestra del contesto Stato
Llama 4 Scout 17B (16 esperti) Multimodale MoE Non specificato Rilasciato
Llama 4 Maverick 17B (128 esperti) Multimodale MoE Non specificato Rilasciato
Llama 4 Behemoth Non rilasciato Multimodale MoE Non specificato In addestramento
Llama 3.1 405B Testo Dense 128.000 Rilasciato
Llama 2 7B, 13B, 70B Testo Dense Più breve Rilasciato

Modelli più recenti di Llama 4

  • Llama 4 Scout:

    • 17 miliardi di parametri attivi, 16 esperti, architettura a mix di esperti (MoE)
    • Nativamente multimodale (testo e visione), open-weight
    • Si adatta a un singolo H100 GPU (con quantizzazione Int4)
    • Progettato per efficienza e accessibilità generale

  • Llama 4 Maverick:

    • 17 miliardi di parametri attivi, 128 esperti, architettura MoE
    • Nativamente multimodale, open-weight
    • Si adatta a un singolo host H100
    • Maggiore diversità di esperti per un miglior ragionamento

  • Llama 4 Behemoth (anteprima):

    • Non ancora rilasciato, serve come modello “insegnante” per la serie Llama 4
    • Superiore a GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 e Gemini 2.0 Pro nei benchmark STEM (ad esempio, MATH-500, GPQA Diamond)
    • Rappresenta il modello LLM più potente di Meta finora

Caratteristiche principali di Llama 4:

  • Primi modelli open-weight nativamente multimodali (testo e immagini)
  • Supporto senza precedenti per la lunghezza del contesto (dettagli non specificati, ma progettati per compiti a lungo termine)
  • Costruiti utilizzando architetture avanzate a mix di esperti per efficienza e scalabilità

Serie Llama 3

  • Llama 3.1:

    • 405 miliardi di parametri
    • Finestra del contesto di 128.000 token
    • Addestrato su oltre 15 trilioni di token
    • Supporta molte lingue (otto aggiunte nella versione più recente)
    • Il modello open-source più grande rilasciato finora

  • Llama 3.2 e 3.3:

    • Miglioramenti e distribuzioni successive, tra cui casi d’uso specializzati (ad esempio, Llama 3.2 distribuito sulla Stazione Spaziale Internazionale)

  • Llama 2:

    • Generazione precedente, disponibile in versioni da 7B, 13B e 70B parametri
    • Ancora ampiamente utilizzato per la ricerca e la produzione

Open Source e Ecosistema

  • Meta mantiene un forte impegno per l’AI open-source, fornendo modelli e librerie per sviluppatori e ricercatori.
  • I modelli Llama alimentano molte funzionalità AI su tutte le piattaforme di Meta e sono ampiamente adottati nella comunità AI più ampia.

In sintesi:
I modelli Llama di Meta si sono evoluti in alcuni dei più avanzati, open e multimodali LLM al mondo, con Llama 4 Scout e Maverick che guidano la strada nell’efficienza e nelle capacità, e Llama 3.1 che stabilisce record per la scala open-source e la lunghezza del contesto. L’ecosistema è progettato per un’ampia accessibilità, ricerca e integrazione in diversi casi d’uso.

Modelli LLM di Qwen (2025)

Qwen è la famiglia di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) di Alibaba, notevole per la disponibilità open-source, forti capacità multilingue e di programmazione, e iterazione rapida. La serie Qwen ora include diverse generazioni principali, ciascuna con caratteristiche e innovazioni distinte.

Generazione Tipi di modello Parametri Caratteristiche principali Open Source
Qwen3 Dense, MoE 0.6B–235B Ragionamento ibrido, multilingue, agente Sì
Qwen2.5 Dense, MoE, VL 0.5B–72B Programmazione, matematica, 128K contesto, VL Sì
QwQ-32B Dense 32B Focalizzato su matematica e programmazione, 32K contesto Sì
Qwen-VL Vision-Language 2B–72B Input di testo + immagini Sì
Qwen-Max MoE Proprietario Complessi, multi-step ragionamento No

Generazioni più recenti e modelli principali

  • Qwen3 (Aprile 2025)

    • Rappresenta i modelli LLM più avanzati di Alibaba finora, con miglioramenti significativi in ragionamento, obbedienza alle istruzioni, utilizzo degli strumenti e prestazioni multilingue.
    • Disponibile in entrambe le architetture dense e Mixture-of-Experts (MoE), con dimensioni dei parametri che vanno da 0.6B a 235B.
    • Introduce “modelli di ragionamento ibrido” che possono passare tra “modalità di pensiero” (per complessi ragionamenti, matematica e codice) e “modalità non di pensiero” (per chat veloci e generali).
    • Prestazioni superiori nella scrittura creativa, dialoghi multi-turno e compiti basati su agenti, con supporto per oltre 100 lingue e dialetti.
    • Disponibili pesi aperti per molte varianti, rendendo Qwen3 altamente accessibile per sviluppatori e ricercatori.

  • Qwen2.5 (Gennaio 2025)

    • Rilasciato in una vasta gamma di dimensioni (da 0.5B a 72B parametri), adatto sia per applicazioni mobili che aziendali.
    • Addestrato su un dataset di 18 trilioni di token, con una finestra del contesto fino a 128.000 token.
    • Migliori aggiornamenti in programmazione, ragionamento matematico, fluidezza multilingue ed efficienza.
    • Modelli specializzati come Qwen2.5-Math mirano a compiti avanzati di matematica.
    • Qwen2.5-Max è un modello MoE di grandi dimensioni, addestrato su oltre 20 trilioni di token e fine-tuned con SFT e RLHF, eccellente in compiti complessi e multi-step.

  • QwQ-32B (Marzo 2025)

    • Si concentra su ragionamento matematico e programmazione, rivaliando modelli molto più grandi in prestazioni ma computazionalmente efficienti.
    • Dimensione dei parametri 32B, finestra del contesto 32K token, open-sourced sotto Apache 2.0.

Modelli multimodali e specializzati

  • Serie Qwen-VL

    • Modelli vision-language (VL) che integrano un transformer per la visione con l’LLM, supportando input di testo e immagini.
    • Qwen2-VL e Qwen2.5-VL offrono dimensioni dei parametri da 2B a 72B, con la maggior parte delle varianti open-sourced.

  • Qwen-Max

    • Fornisce prestazioni di inferenza top per complessi e multi-step ragionamenti, disponibile tramite API e piattaforme online.

Disponibilità dei modelli e ecosistema

  • I modelli Qwen sono open-sourced sotto la licenza Apache 2.0 (tranne alcune varianti più grandi) e sono accessibili tramite Alibaba Cloud, Hugging Face, GitHub e ModelScope.
  • La famiglia Qwen è ampiamente adottata in diversi settori, tra cui elettronica consumer, gaming e AI aziendale, con oltre 90.000 utenti aziendali.

Caratteristiche principali della famiglia Qwen

  • Mastery multilingue: Supporta più di 100 lingue, eccellente in traduzione e compiti cross-lingue.
  • Programmazione e matematica: Prestazioni leader nella generazione di codice, debug e ragionamento matematico, con modelli specializzati per questi domini.
  • Contesto esteso: Finestra del contesto fino a 128.000 token per compiti dettagliati e a lungo termine.
  • Ragionamento ibrido: Capacità di passare tra le modalità per prestazioni ottimali in compiti complessi e generali.
  • Leadership open-source: Molti modelli sono completamente open-sourced, favorendo un’ampia adozione comunitaria e la ricerca.

In sintesi:
I modelli Qwen sono all’avanguardia nello sviluppo open-source degli LLM, con Qwen3 e Qwen2.5 che offrono ragionamento all’avanguardia, capacità multilingue e di programmazione, ampia copertura delle dimensioni dei modelli e forte adozione industriale. La loro capacità di ragionamento ibrido, grandi finestre del contesto e disponibilità open li rendono una scelta leader per applicazioni di ricerca e aziendali.

Fornitori di LLM - Rivenditori

Modelli LLM di Amazon AWS Bedrock (2025)

Amazon Bedrock è una piattaforma serverless completamente gestita che fornisce accesso a una vasta selezione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e modelli di base (FMs) da Amazon e da importanti aziende di AI. È progettata per semplificare l’integrazione, la personalizzazione e il deployment dell’AI generativa in applicazioni aziendali.

Fornitori e famiglie di modelli supportati

Amazon Bedrock offre una delle selezioni più ampie di LLM disponibili, tra cui modelli da:

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

Questa diversità permette alle organizzazioni di mescolare e abbinare i modelli per i propri bisogni specifici, con la flessibilità di aggiornare o passare a modelli diversi con pochi cambiamenti di codice.

I propri modelli di Amazon: Nova

  • Amazon Nova è la generazione più recente dei modelli di base di Amazon, progettata per alte prestazioni, efficienza e integrazione aziendale.
  • I modelli Nova supportano input di testo, immagini e video, e eccellono in Retrieval Augmented Generation (RAG) fondendo le risposte su dati proprietari dell’azienda.
  • Sono ottimizzati per applicazioni agentiche, abilitando compiti complessi e multi-step che interagiscono con API e sistemi organizzativi.
  • Nova supporta la fine-tuning e la distillazione personalizzata, permettendo ai clienti di creare modelli privati e personalizzati basati sui propri dataset etichettati.

Modelli di terze parti e specializzati

  • DeepSeek-R1: Un LLM ad alte prestazioni, completamente gestito, per compiti avanzati di ragionamento, programmazione e multilingue, ora disponibile su Bedrock.
  • Meta Llama, Anthropic Claude, AI21 Jurassic, Mistral, Cohere e altri: Ogni modello porta forti punti di forza in linguaggio, programmazione, ragionamento o multimodalità, coprendo una vasta gamma di casi d’uso aziendali e di ricerca.
  • Mercato: Il Bedrock Marketplace offre oltre 100 modelli popolari, emergenti e specializzati accessibili tramite endpoint gestiti.

Personalizzazione e adattamento

  • Fine-tuning: Bedrock abilita il fine-tuning privato dei modelli con i propri dati, creando una copia personalizzata e sicura per l’organizzazione. I dati non vengono utilizzati per riallineare il modello base.
  • Retrieval Augmented Generation (RAG): I Knowledge Bases di Bedrock permettono di arricchire le risposte del modello con dati contestuali e aggiornati dell’azienda, automatizzando il workflow RAG per dati strutturati e non strutturati.
  • Distillazione: Trasferisci conoscenza da grandi modelli insegnanti a modelli studenti più piccoli ed efficienti per un deployment economico.

Valutazione dei modelli

  • LLM come giudice: Bedrock offre uno strumento di valutazione dei modelli dove puoi benchmarkare e confrontare i modelli (inclusi quelli al di fuori di Bedrock) utilizzando LLM come valutatori. Questo aiuta a selezionare il miglior modello per specifici criteri di qualità e AI responsabile.

Deployment e sicurezza

  • Serverless e scalabile: Bedrock gestisce l’infrastruttura, la scalabilità e la sicurezza, permettendo alle organizzazioni di concentrarsi sulla logica dell’applicazione.
  • Sicurezza e conformità: I dati sono crittografati in transito e a riposo, con conformità a standard ISO, SOC, HIPAA, CSA e GDPR.

In sintesi:
Amazon Bedrock fornisce una piattaforma unificata e sicura per accedere, personalizzare e deployare una vasta gamma di LLM di punta, tra cui i propri modelli Nova e i migliori FMs di terze parti, supportando fine-tuning, RAG e strumenti avanzati di valutazione per applicazioni di AI generativa a livello aziendale.

Modelli LLM di Groq (2025)

Groq non è un sviluppatore di LLM, ma un fornitore di hardware e inferenza cloud specializzato nell’implementazione ultra-veloce e a bassa latenza di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) utilizzando la sua tecnologia proprietaria Language Processing Unit (LPU). GroqCloud™ permette agli sviluppatori di eseguire una varietà di modelli LLM di punta, disponibili in modo aperto, a velocità e efficienza senza precedenti.

LLM supportati da GroqCloud

A partire dal 2025, GroqCloud offre un’alta performance di inferenza per una crescente lista di top LLM, tra cui:

  • Meta Llama 3 (8B, 70B)
  • Mistral Mixtral 8x7B SMoE
  • Google Gemma 7B
  • DeepSeek
  • Qwen
  • Whisper (speech-to-text)
  • Codestral, Mamba, NeMo e altri

GroqCloud viene regolarmente aggiornato per supportare nuovi e popolari modelli open-source e di ricerca, rendendolo una piattaforma versatile per sviluppatori e aziende.

Caratteristiche e vantaggi principali

  • Ultra-bassa latenza: L’engine di inferenza basato sulla LPU di Groq fornisce risposte in tempo reale, con benchmark che mostrano vantaggi significativi di velocità rispetto all’inferenza basata su GPU tradizionale.
  • Compatibilità con l’API di OpenAI: Gli sviluppatori possono passare da OpenAI o da altri fornitori a Groq cambiando solo poche righe di codice, grazie alla compatibilità dell’API.
  • Scalabilità: L’infrastruttura di Groq è ottimizzata per deployment su piccola e grande scala, supportando tutto, dal singolo sviluppatore alle applicazioni aziendali di livello avanzato.
  • Costo-efficienza: Groq offre prezzi competitivi e trasparenti per l’inferenza LLM, con opzioni gratuite, pay-as-you-go e per aziende.
  • Disponibilità regionale: GroqCloud opera a livello globale, con centri dati principali come quello a Dammam, in Arabia Saudita, che supportano la domanda mondiale.

Esempi di modelli e prezzi (a partire dal 2025)

Modello Finestra del contesto Prezzo (per milione di token) Caso d’uso
Llama 3 70B 8K $0.59 (input) / $0.79 (output) LLM generale-purpose
Llama 3 8B 8K $0.05 (input) / $0端 (output) Compiti leggeri
Mixtral 8x7B SMoE 32K $0.27 (input/output) Multilingue, programmazione
Gemma 7B Instruct — $0.10 (input/output) Obbedienza alle istruzioni

Ecosistema e integrazione

  • Groq alimenta piattaforme come Orq.ai, permettendo ai team di costruire, deployare e scalare applicazioni basate su LLM con prestazioni e affidabilità in tempo reale.
  • Facile migrazione da altri fornitori grazie alla compatibilità dell’API e al supporto esteso dei modelli.

In sintesi:
Groq non crea i propri LLM ma fornisce un’implementazione di punta, ultra-veloce per una vasta gamma di top LLM open-source e di ricerca (ad esempio, Llama, Mixtral, Gemma, DeepSeek, Qwen) tramite GroqCloud. Il suo hardware LPU e la piattaforma cloud sono apprezzati per velocità, scalabilità, efficienza dei costi e integrazione amichevole per gli sviluppatori.