LLM의 최고의 제공업체는 어디인가요?

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LLM 제공업체 짧은 목록

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LLM을 사용하는 것은 매우 비용이 많이 들지 않으며, 새롭고 멋진 GPU를 구매할 필요가 있을 수도 있습니다.
다음은 클라우드에서 제공하는 LLM 공급업체 목록입니다: LLM 공급업체 및 그들이 호스팅하는 LLM.

클라우드의 가게 문

LLM 공급업체 - 원본

Anthropic LLM 모델

Anthropic은 “Claude” 브랜드 하에 고급 대규모 언어 모델(LLM)의 가족을 개발했습니다. 이러한 모델은 다양한 응용 분야에 적합하도록 설계되었으며, 안전성, 신뢰성, 해석 가능성에 중점을 두고 있습니다.

Claude 모델 주요 변종

모델	강점	사용 사례
Haiku	속도, 효율성	실시간, 가벼운 작업
Sonnet	균형 잡힌 능력 및 성능	일반적인 응용 프로그램
Opus	고급 추론, 다중 모달	복잡하고 고위험 작업

Claude 3 가족의 모든 모델은 텍스트와 이미지를 처리할 수 있으며, Opus는 특히 다중 모달 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.

기술 기반

구조: Claude 모델은 대규모 텍스트를 기반으로 다음 단어를 예측하는 생성형 사전 훈련된 트랜스포머(GPTs)로 훈련되어 있으며, 특정 행동에 맞게 세부 조정됩니다.
훈련 방법: Anthropic은 모델이 유용하고 해로운 방향으로 스스로 비판하고 원칙(“헌법”)에 따라 응답을 수정하도록 유도하는 Constitutional AI라는 독특한 접근법을 사용합니다. 이 과정은 AI 피드백을 기반으로 한 강화 학습(RLAIF)을 통해 더욱 세련되어집니다. AI가 생성한 피드백은 모델의 출력이 헌법과 일치하도록 조정하는 데 사용됩니다.

해석 가능성 및 안전성

Anthropic은 모델이 개념을 어떻게 표현하고 결정을 내리는지 이해하기 위해 해석 가능성 연구에 많은 투자를 하고 있습니다. “사전 학습"과 같은 기술은 내부 뉴런 활성화를 인간이 해석할 수 있는 특징으로 매핑하여 연구자들이 모델이 정보를 처리하고 결정을 내리는 방식을 추적할 수 있도록 합니다. 이러한 투명성은 모델이 예상대로 작동하도록 보장하고 잠재적인 위험 또는 편향을 식별하는 데 목적이 있습니다.

기업 및 실용적 응용

Claude 모델은 다음과 같은 다양한 기업 시나리오에 배포됩니다:

고객 서비스 자동화
운영 (정보 추출, 요약)
법률 문서 분석
보험 청구 처리
코딩 지원 (생성, 디버깅, 코드 설명)

이러한 모델은 Amazon Bedrock과 같은 플랫폼을 통해 제공되어 기업 워크플로에 통합할 수 있습니다.

연구 및 개발

Anthropic은 AI 정렬, 안전성 및 투명성의 과학을 지속적으로 발전시키고 있으며, 강력하면서도 인간 가치와 일치하는 신뢰할 수 있는 모델을 구축하는 것을 목표로 합니다.

요약하자면, Anthropic의 Claude 모델은 LLM 개발에서 선도적인 접근법을 나타내며, 최첨단 기능과 안전성, 해석 가능성, 실용적 기업 사용에 대한 강한 집중을 결합하고 있습니다.

OpenAI LLM 모델 (2025)

OpenAI는 다중 모달, 확장된 컨텍스트, 코딩 및 기업 작업에 특화된 최신 세대의 대규모 언어 모델(LLM)을 제공합니다. 2025년 5월 현재 주요 모델은 다음과 같습니다.

OpenAI 주요 LLM

모델	출시일	다중 모달	컨텍스트 창	전문 분야	API/ChatGPT 제공	미세 조정	주요 벤치마크/기능
GPT-3	2020년 6월	아니오	2K 토큰	텍스트 생성	API만	예	MMLU ~43%
GPT-3.5	2022년 11월	아니오	4K–16K 토큰	채팅, 텍스트 작업	ChatGPT 무료/API	예	MMLU 70%, HumanEval ~48%
GPT-4	2023년 3월	텍스트+이미지	8K–32K 토큰	고급 추론	ChatGPT Plus/API	예	MMLU 86.4%, HumanEval ~87%
GPT-4o (“Omni”)	2024년 5월	텍스트+이미지+음성	128K 토큰	다중 모달, 빠름, 확장 가능	ChatGPT Plus/API	예	MMLU 88.7%, HumanEval ~87.8%
GPT-4o Mini	2024년 7월	텍스트+이미지+음성	128K 토큰	비용 효율적, 빠름	API	예	MMLU 82%, HumanEval 75.6%
GPT-4.5	2025년 2월*	텍스트+이미지	128K 토큰	중간, 정확도 향상	API (미리보기, 사용 중지)	아니오	MMLU ~90.8%
GPT-4.1	2025년 4월	텍스트+이미지	1M 토큰	코딩, 장문 컨텍스트	API만	계획 중	MMLU 90.2%, SWE-Bench 54.6%
GPT-4.1 Mini	2025년 4월	텍스트+이미지	1M 토큰	균형 잡힌 성능/비용	API만	계획 중	MMLU 87.5%
GPT-4.1 Nano	2025년 4월	텍스트+이미지	1M 토큰	경제적, 초고속	API만	계획 중	MMLU 80.1%

*GPT-4.5는 짧은 미리보기였으며, 2025년 5월 현재 GPT-4.1으로 대체되었습니다.

모델 주요 특징

GPT-4o (“Omni”): 텍스트, 시각, 음성 입력/출력을 통합하여 거의 실시간 응답과 128K 토큰 컨텍스트 창을 제공합니다. 2025년 5월 현재 ChatGPT Plus 및 API의 기본 모델이며, 다국어 및 다중 모달 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.
GPT-4.1: 코딩, 지시사항 준수, 매우 긴 컨텍스트(최대 100만 토큰)에 초점을 맞추고 있습니다. 2025년 5월 현재 API 전용이며, 미세 조정은 계획 중이지만 아직 제공되지 않았습니다.
Mini 및 Nano 변종: 실시간 또는 대규모 응용 프로그램에 대해 비용 효율적이고 지연 최적화된 옵션을 제공하며, 정확도를 속도와 가격으로 희생합니다.
미세 조정: 2025년 5월 현재 가장 최신 모델(GPT-4.1 등)을 제외한 대부분의 모델에 가능하며, 기업이 특정 도메인 또는 작업에 맞게 모델을 맞춤화할 수 있도록 합니다.
벤치마크: 새로운 모델은 표준 테스트(MMLU, HumanEval, SWE-Bench)에서 이전 모델보다 꾸준히 우수한 성능을 보이며, GPT-4.1은 코딩 및 장문 이해에서 새로운 기록을 세웠습니다.

사용 사례 범위

텍스트 생성 및 채팅: GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o
다중 모달 작업: GPT-4V, GPT-4o, GPT-4.1
코딩 및 개발자 도구: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini
기업 자동화: 모든 모델, 미세 조정 지원
실시간, 비용 효율적 응용: Mini/Nano 변종

2025년 OpenAI의 LLM 생태계는 단순한 채팅에서 고급 다중 모달 추론 및 대규모 기업 배포에 이르기까지 다양한 모델로 구성되어 있습니다. 최신 모델(GPT-4o, GPT-4.1)은 컨텍스트 길이, 속도, 다중 모달 통합에서 경계를 확장하고 있으며, Mini 및 Nano 변종은 생산 사용에 대한 비용 및 지연 문제를 해결합니다.

MistralAI LLM 모델 (2025)

MistralAI는 대규모 언어 모델(LLM) 포트폴리오를 신속하게 확장하며, 오픈소스 및 상업용 솔루션을 제공합니다. 이들은 다국어, 다중 모달, 코드 중심 기능에 중점을 두고 있습니다. 아래는 주요 모델 및 그 특징에 대한 개요입니다.

모델 이름	유형	파라미터	전문 분야	출시일
Mistral Large 2	LLM	123B	다국어, 추론	2024년 7월
Mistral Medium 3	LLM	Frontier-class	코딩, STEM	2025년 5월
Pixtral Large	Multimodal LLM	124B	텍스트 + 시각	2024년 11월
Codestral	Code LLM	Proprietary	코드 생성	2025년 1월
Mistral Saba	LLM	Proprietary	중동, 남아시아 언어.	2025년 2월
Ministral 3B/8B	Edge LLM	3B/8B	Edge/phones	2024년 10월
Mistral Small 3.1	Small LLM	Proprietary	다중 모달, 효율적	2025년 3월
Devstral Small	Code LLM	Proprietary	코드 도구 사용, 다파일	2025년 5월
Mistral 7B	Open Source	7B	일반 목적	2023–2024
Codestral Mamba	Open Source	Proprietary	코드, mamba 2 아키텍처	2024년 7월
Mathstral 7B	Open Source	7B	수학	2024년 7월

프리미어 및 상업 모델

Mistral Large 2: 2025년 현재의 주요 모델로, 1230억 파라미터와 128K 토큰 컨텍스트 창을 갖추고 있습니다. 수십 개의 언어와 80개 이상의 코딩 언어를 지원하며, 고급 추론 및 다국어 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.
Mistral Medium 3: 2025년 5월에 출시된 이 모델은 효율성과 성능을 균형 있게 유지하며, 특히 코딩 및 STEM 관련 작업에서 강점을 보입니다.
Pixtral Large: 2024년 11월에 출시된 1240억 파라미터의 다중 모달 모델(텍스트 및 시각)로, 언어 및 이미지 이해가 필요한 작업에 설계되었습니다.
Codestral: 코드 생성 및 소프트웨어 엔지니어링에 특화된 모델로, 2025년 1월에 최신 버전이 출시되었습니다. Codestral은 저지연, 고주파 코딩 작업에 최적화되어 있습니다.
Mistral Saba: 중동 및 남아시아 언어에 초점을 맞춘 모델로, 2025년 2월에 출시되었습니다.
Mistral OCR: 2025년 3월에 출시된 광학 문자 인식 서비스로, PDF에서 텍스트 및 이미지를 추출하여 후속 AI 처리에 사용할 수 있습니다.

엣지 및 소형 모델

Les Ministraux (Ministral 3B, 8B): 에지 장치에 최적화된 모델 가족으로, 휴대폰 및 자원 제한된 하드웨어에 배포하기 위해 성능과 효율성을 균형 있게 유지합니다.
Mistral Small: 효율성과 에지 사용 사례에 최적화된 주요 소형 다중 모달 모델로, 2025년 3월에 v3.1이 출시되었습니다.
Devstral Small: 도구 사용, 코드베이스 탐색, 다파일 편집에 초점을 맞춘 최첨단 코딩 모델로, 2025년 5월에 출시되었습니다.

오픈소스 및 전문 모델

Mistral 7B: 가장 인기 있는 오픈소스 모델 중 하나로, 커뮤니티에 의해 광범위하게 채택되고 미세 조정되었습니다.
Codestral Mamba: 2024년 7월에 출시된 첫 번째 오픈소스 “mamba 2” 모델입니다.
Mistral NeMo: 2024년 7월에 출시된 강력한 오픈소스 모델입니다.
Mathstral 7B: 2024년 7월에 출시된 수학에 특화된 오픈소스 모델입니다.
Pixtral (12B): 텍스트 및 이미지 이해에 사용되는 더 작은 다중 모달 모델로, 2024년 9월에 출시되었습니다.

지원 서비스

Mistral Embed: 후속 작업에 사용할 수 있는 최첨단 의미 텍스트 표현을 제공합니다.
Mistral Moderation: 텍스트에서 해로운 콘텐츠를 감지하여 안전한 배포를 지원합니다.

MistralAI의 모델은 API 및 오픈소스 출시를 통해 접근할 수 있으며, 다국어, 다중 모달, 코드 중심 응용 프로그램에 강한 집중을 두고 있습니다. 그들의 오픈소스 접근법과 파트너십은 AI 생태계에서 빠른 혁신과 광범위한 채택을 촉진했습니다.

Meta LLM 모델 (2025)

Meta의 대규모 언어 모델(LLM) 가족은 Llama(대규모 언어 모델 Meta AI)로 알려져 있으며, 가장 주목할 만한 오픈소스 및 연구 중심 AI 생태계 중 하나입니다. 최신 세대인 Llama 4는 능력, 규모, 모달성에서 큰 발전을 이루었습니다.

모델	파라미터	모달성	아키텍처	컨텍스트 창	상태
Llama 4 Scout	17B (16 전문가)	다중 모달	MoE	미지정	출시됨
Llama 4 Maverick	17B (128 전문가)	다중 모달	MoE	미지정	출시됨
Llama 4 Behemoth	미출시	다중 모달	MoE	미지정	훈련 중
Llama 3.1	405B	텍스트	밀집형	128,000	출시됨
Llama 2	7B, 13B, 70B	텍스트	밀집형	짧음	출시됨

최신 Llama 4 모델

Llama 4 Scout:
- 170억 개의 활성 파라미터, 16 전문가, 혼합 전문가(MoE) 아키텍처
- 원생으로 다중 모달(텍스트 및 시각), 오픈 웨이트
- Int4 양자화를 통해 단일 H100 GPU에 맞춤
- 효율성과 광범위한 접근성을 위해 설계됨
Llama 4 Maverick:
- 170억 개의 활성 파라미터, 128 전문가, MoE 아키텍처
- 원생으로 다중 모달, 오픈 웨이트
- 단일 H100 호스트에 맞춤
- 전문가의 다양성을 통해 향상된 추론
Llama 4 Behemoth (미리보기):
- 아직 출시되지 않았으며, Llama 4 시리즈의 “교사” 모델로 작용
- STEM 벤치마크(MATH-500, GPQA Diamond)에서 GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7, Gemini 2.0 Pro를 초과
- Meta의 가장 강력한 LLM

Llama 4의 주요 기능:

처음으로 원생으로 다중 모달(텍스트 및 이미지) 모델
이전에 지정되지 않은 이례적인 컨텍스트 길이 지원(장문 작업을 위해 설계됨)
효율성 및 확장성을 위해 고급 혼합 전문가 아키텍처를 사용하여 구축됨

Llama 3 시리즈

Llama 3.1:
- 4050억 파라미터
- 128,000 토큰 컨텍스트 창
- 15조 토큰 이상으로 훈련됨
- 여러 언어 지원(최신 버전에서는 8개 추가됨)
- 지금까지 출시된 가장 큰 오픈소스 모델
Llama 3.2 및 3.3:
- 연속적인 개선 및 배포, 특수 사용 사례 포함(예: Llama 3.2는 국제우주정거장에 배포됨)
Llama 2:
- 이전 세대, 7B, 13B, 70B 파라미터 버전 제공
- 여전히 연구 및 생산에 널리 사용됨

오픈소스 및 생태계

Meta는 개발자 및 연구자에게 모델 및 라이브러리를 제공하는 데 강한 약속을 유지하고 있습니다.
Llama 모델은 Meta 플랫폼의 많은 AI 기능을 구동하며, 광범위한 AI 커뮤니티에서 널리 채택되고 있습니다.

요약:
Meta의 Llama 모델은 세계에서 가장 진보하고, 오픈, 다중 모달 LLM 중 일부로 진화했으며, Llama 4 Scout 및 Maverick은 효율성과 능력에서 선도하고 있으며, Llama 3.1은 오픈소스 규모 및 컨텍스트 길이에서 기록을 세웠습니다. 이 생태계는 다양한 사용 사례에 대한 광범위한 접근성, 연구 및 통합을 위해 설계되었습니다.

Qwen LLM 모델 (2025)

Qwen은 알리바바의 대규모 언어 모델(LLM) 가족으로, 오픈소스 제공, 강력한 다국어 및 코딩 능력, 그리고 빠른 반복이 특징입니다. Qwen 시리즈는 이제 여러 주요 세대를 포함하며, 각각은 고유한 강점과 혁신을 가지고 있습니다.

세대	모델 유형	파라미터	주요 기능	오픈소스
Qwen3	밀집형, MoE	0.6B–235B	혼합 추론, 다국어, 에이전트	예
Qwen2.5	밀집형, MoE, VL	0.5B–72B	코딩, 수학, 128K 컨텍스트, VL	예
QwQ-32B	밀집형	32B	수학/코딩 중심, 32K 컨텍스트	예
Qwen-VL	시각-언어	2B–72B	텍스트 + 이미지 입력	예
Qwen-Max	MoE	Proprietary	복잡한, 다단계 추론	아니오

최신 세대 및 주요 모델

Qwen3 (2025년 4월)
- 알리바바의 가장 최신 LLM로, 추론, 지시사항 준수, 도구 사용, 다국어 성능에서 주요 개선이 이루어졌습니다.
- 밀집형 및 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처로 제공되며, 파라미터 크기는 0.6B에서 235B까지 다양합니다.
- “혼합 추론 모델"을 도입하여 복잡한 추론, 수학, 코딩을 위한 “사고 모드"와 일반적인 채팅을 위한 “비사고 모드” 간 전환 가능합니다.
- 창작 글쓰기, 다단계 대화, 에이전트 기반 작업에서 우수한 성능을 보이며, 100개 이상의 언어 및 방언을 지원합니다.
- 많은 변종의 오픈 웨이트가 제공되어 Qwen3는 개발자 및 연구자에게 매우 접근성이 높습니다.
Qwen2.5 (2025년 1월)
- 0.5B에서 72B 파라미터까지 다양한 크기로 제공되어 모바일 및 기업 응용에 적합합니다.
- 18조 토큰 데이터셋으로 훈련되어 있으며, 컨텍스트 창은 최대 128,000 토큰입니다.
- 코딩, 수학 추론, 다국어 유창성, 효율성에서 주요 업그레이드가 이루어졌습니다.
- Qwen2.5-Math와 같은 전문 모델은 고급 수학 작업에 특화되어 있습니다.
- Qwen2.5-Max는 20조 토큰 이상으로 사전 훈련되고 SFT 및 RLHF로 미세 조정되어 복잡하고 다단계 작업에서 우수한 성능을 보입니다.
QwQ-32B (2025년 3월)
- 수학 추론 및 코딩에 초점을 맞추며, 더 큰 모델과 비슷한 성능을 보이면서 계산적으로 효율적입니다.
- 32B 파라미터 크기, 32K 토큰 컨텍스트 창, Apache 2.0 하에 오픈소스화되었습니다.

다중 모달 및 전문 모델

Qwen-VL 시리즈
- 시각-언어 모델(VL)로, LLM과 시각 트랜스포머를 통합하여 텍스트 및 이미지 입력을 지원합니다.
- Qwen2-VL 및 Qwen2.5-VL은 2B에서 72B 파라미터 크기로 제공되며, 대부분의 변종은 오픈소스화되었습니다.
Qwen-Max
- 복잡하고 다단계 추론에 대한 최상의 추론 성능을 제공하며, API 및 온라인 플랫폼을 통해 제공됩니다.

모델 제공 및 생태계

Qwen 모델은 일부 최대 변종을 제외하고 Apache 2.0 라이선스 하에 오픈소스화되어 있으며, 알리바바 클라우드, Hugging Face, GitHub, ModelScope를 통해 접근할 수 있습니다.
Qwen 가족은 소비자 전자기기, 게임, 기업 AI 등 다양한 산업에서 널리 채택되어 있으며, 9만 개 이상의 기업 사용자가 있습니다.

Qwen 가족의 주요 기능

다국어 마스터리: 100개 이상의 언어를 지원하며, 번역 및 교차 언어 작업에서 우수합니다.
코딩 및 수학: 코드 생성, 디버깅, 수학 추론에서 선도적인 성능을 보이며, 이 분야에 특화된 모델이 제공됩니다.
확장된 컨텍스트: 128,000 토큰 컨텍스트 창으로, 상세하고 장문 작업에 적합합니다.
혼합 추론: 복잡한 작업과 일반 목적 작업에서 최적의 성능을 위해 모드 간 전환 가능합니다.
오픈소스 리더십: 많은 모델이 완전히 오픈소스화되어 있으며, 커뮤니티 채택 및 연구를 촉진합니다.

요약:
Qwen 모델은 오픈소스 LLM 개발의 최전선에 있으며, Qwen3 및 Qwen2.5는 최첨단 추론, 다국어, 코딩 능력, 광범위한 모델 크기 범위, 강력한 산업 채택을 제공합니다. 그들의 혼합 추론, 대규모 컨텍스트 창, 오픈소스 제공은 연구 및 기업 응용에 있어 선호되는 선택입니다.

LLM 제공업체 - 중개업체

Amazon AWS Bedrock LLM 모델 (2025)

Amazon Bedrock은 Amazon 및 주요 AI 회사에서 제공하는 다양한 대규모 언어 모델(LLM)과 기초 모델(FM)에 접근할 수 있는 완전히 관리되는 서버리스 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 기업 애플리케이션에 생성형 AI를 통합, 맞춤화 및 배포하는 것을 간소화하도록 설계되었습니다.

지원되는 모델 제공업체 및 모델 가족

Amazon Bedrock은 다음과 같은 회사에서 제공하는 모델을 포함하여 가장 넓은 범위의 LLM을 제공합니다:

Amazon (Nova 시리즈)
Anthropic (Claude)
AI21 Labs (Jurassic)
Cohere
Meta (Llama)
Mistral AI
DeepSeek (DeepSeek-R1)
Stability AI
Writer
Luma
Poolside (곧 출시)
TwelveLabs (곧 출시)

이러한 다양성은 조직이 특정 요구에 맞게 모델을 혼합 및 매칭할 수 있도록 하며, 최소한의 코드 변경으로 모델을 업그레이드하거나 교체할 수 있는 유연성을 제공합니다.

Amazon 자체 모델: Nova

Amazon Nova는 고성능, 효율성 및 기업 통합을 위해 설계된 Amazon의 최신 세대 기초 모델입니다.
Nova 모델은 텍스트, 이미지 및 비디오 입력을 지원하며, 회사 고유 데이터를 기반으로 응답을 지정하여 Retrieval Augmented Generation(RAG)에서 우수한 성능을 발휘합니다.
이 모델은 에이전트 애플리케이션에 최적화되어 있으며, 조직의 API 및 시스템과 상호작용하는 복잡하고 다단계 작업을 가능하게 합니다.
Nova는 사용자 정의 미세 조정 및 증류를 지원하여 고객이 자체 라벨 데이터셋을 기반으로 사적인 맞춤형 모델을 생성할 수 있도록 합니다.

제3자 및 전문 모델

DeepSeek-R1: 고성능, 완전히 관리되는 LLM으로, 고급 추론, 코딩 및 다국어 작업에 사용할 수 있으며, 현재 Bedrock에서 제공되고 있습니다.
Meta Llama, Anthropic Claude, AI21 Jurassic, Mistral, Cohere 및 기타 모델: 각각은 언어, 코딩, 추론 또는 다모달성에서 독특한 강점을 제공하며, 다양한 기업 및 연구 용도를 커버합니다.
마켓플레이스: Bedrock 마켓플레이스는 관리되는 엔드포인트를 통해 접근 가능한 인기 있는, 새로운, 전문적인 FMs가 100개 이상 제공됩니다.

맞춤화 및 적응

미세 조정: Bedrock은 사용자 데이터를 사용하여 모델을 사적으로 미세 조정할 수 있도록 하여, 조직에 맞춘 보안된 맞춤형 복사본을 생성합니다. 사용자 데이터는 기초 모델을 재교육하는 데 사용되지 않습니다.
Retrieval Augmented Generation (RAG): Bedrock의 지식 기반은 구조화된 데이터 및 비구조화된 데이터에 대해 RAG 워크플로우를 자동화하여 모델 응답을 맥락적이고 최신의 회사 데이터로 풍부하게 만들 수 있도록 합니다.
증류: 대규모 교사 모델에서 작은, 효율적인 학생 모델로 지식을 전달하여 비용 효율적인 배포가 가능합니다.

모델 평가

LLM-as-a-Judge: Bedrock은 LLM을 평가자로 사용하여 모델(Bedrock 외부의 모델 포함)을 벤치마킹하고 비교할 수 있는 모델 평가 도구를 제공합니다. 이는 특정 품질 및 책임 있는 AI 기준에 따라 최적의 모델을 선택하는 데 도움이 됩니다.

배포 및 보안

서버리스 및 확장성: Bedrock은 인프라, 확장 및 보안을 처리하여 조직이 애플리케이션 논리에 집중할 수 있도록 합니다.
보안 및 준수: 데이터는 전송 중 및 저장 시 암호화되며, ISO, SOC, HIPAA, CSA, GDPR 표준에 대한 준수를 지원합니다.

요약:
Amazon Bedrock은 Amazon의 자체 Nova 모델 및 최고 수준의 제3자 FMs를 포함한 다양한 LLM에 접근, 맞춤화 및 배포할 수 있는 통합적이고 보안된 플랫폼을 제공합니다. 미세 조정, RAG 및 고급 평가 도구를 지원하여 기업용 생성형 AI 애플리케이션을 지원합니다.

Groq LLM 모델 (2025)

Groq 자체는 LLM 개발자가 아니며, 자체 특허 Language Processing Unit (LPU) 기술을 사용하여 주요 대규모 언어 모델(LLM)을 초고속, 저지연으로 배포하는 하드웨어 및 클라우드 추론 제공업체입니다. GroqCloud™는 개발자가 최신, 공개된 LLM을 이전에 없었던 속도와 효율성으로 실행할 수 있도록 합니다.

GroqCloud에서 지원되는 LLM

2025년 현재, GroqCloud는 다음과 같은 주요 LLM의 고성능 추론을 지원합니다:

Meta Llama 3 (8B, 70B)
Mistral Mixtral 8x7B SMoE
Google Gemma 7B
DeepSeek
Qwen
Whisper (음성 인식)
Codestral, Mamba, NeMo 및 기타 모델

GroqCloud는 새로운 및 인기 있는 오픈소스 및 연구 모델을 지속적으로 지원하여 개발자 및 기업에 유연한 플랫폼을 제공합니다.

주요 기능 및 장점

초저지연: Groq의 LPU 기반 추론 엔진은 실시간 응답을 제공하며, 기존 GPU 기반 추론보다 속도에서 큰 우위를 보입니다.
OpenAI API 호환성: 개발자는 API 호환성 덕분에 OpenAI 또는 다른 제공업체에서 Groq로 전환하기 위해 몇 줄의 코드만 변경하면 됩니다.
확장성: Groq의 인프라는 소규모 및 대규모 배포 모두에 최적화되어 있으며, 개인 개발자부터 기업용 애플리케이션까지 지원합니다.
비용 효율성: Groq는 LLM 추론에 대해 경쟁력 있는, 투명한 가격을 제공하며, 무료, 사용량 기반, 기업용 등 다양한 옵션이 있습니다.
지역별 가용성: GroqCloud는 전 세계적으로 운영되며, 사우디 아라비아의 담맘에 위치한 주요 데이터센터를 포함하여 전 세계 수요를 지원합니다.

예시 모델 및 가격 (2025년 기준)

모델	컨텍스트 창	가격 (백만 토큰당)	사용 사례
Llama 3 70B	8K	$0.59 (입력) / $0.79 (출력)	일반용 LLM
Llama 3 8B	8K	$0.05 (입력) / $0.10 (출력)	경량 작업
Mixtral 8x7B SMoE	32K	$0.27 (입력/출력)	다국어, 코딩
Gemma 7B Instruct	—	$0.10 (입력/출력)	지시사항 준수

생태계 및 통합

Groq은 Orq.ai 같은 플랫폼을 지원하여 팀이 실시간 성능과 신뢰성을 갖춘 LLM 기반 애플리케이션을 구축, 배포 및 확장할 수 있도록 합니다.
다른 제공업체로의 쉽게 이전이 가능하며, API 호환성과 광범위한 모델 지원 덕분입니다.

요약:
Groq은 자체 LLM을 생성하지 않지만, GroqCloud를 통해 다양한 주요 오픈소스 및 연구 LLM (예: Llama, Mixtral, Gemma, DeepSeek, Qwen)에 대한 산업 최고 수준의 초고속 추론을 제공합니다. 그의 LPU 하드웨어 및 클라우드 플랫폼은 속도, 확장성, 비용 효율성 및 개발자 친화적 통합에 있어 높이 평가되고 있습니다.