Cloud LLM-aanbieders

Korte lijst van LLM-anbieders

Inhoud

Het gebruik van LLMs is niet erg duur, er is mogelijk geen behoefte om een nieuwe geweldige GPU te kopen.
Hier is een lijst met LLM providers in de cloud met LLMs die ze hosten.

Winkeldeur in de cloud

LLM providers - Origineel

Anthropic LLM Modellen

Anthropic heeft een familie van geavanceerde grote taalmodellen (LLMs) ontwikkeld onder de merknaam “Claude”. Deze modellen zijn ontworpen voor een breed scala aan toepassingen, met nadruk op veiligheid, betrouwbaarheid en interpreteerbaarheid.

Belangrijke varianten van het Claude-model

Model Sterktes Toepassingen
Haiku Snelheid, efficiëntie Real-time, lichte taken
Sonnet Gebalanceerde vermogen & prestaties Algemene toepassingen
Opus Geavanceerd redeneren, multimodaal Complexe, hoge risico taken

Alle modellen in de Claude 3 familie kunnen zowel tekst als beelden verwerken, met Opus die in multimodale taken in het bijzonder sterke prestaties laat zien.

Technische grondslagen

  • Architectuur: Claude modellen zijn generatieve vooraf getrainde transformatoren (GPTs), getraind om het volgende woord in grote hoeveelheden tekst te voorspellen en vervolgens gefine-tuned voor specifieke gedragingen.
  • Trainingsmethoden: Anthropic gebruikt een unieke aanpak genaamd Constitutional AI, die modellen leidt om nuttig en onschadelijk te zijn door hen te laten zelfkritisch zijn en antwoorden te herschrijven op basis van een reeks principes (een “verklaring”). Dit proces wordt verder verfijnd met versterkend leren via AI feedback (RLAIF), waarbij AI gegenereerde feedback gebruikt wordt om de uitvoer van het model te alignen met de verklaring.

Interpreteerbaarheid en veiligheid

Anthropic investeert zwaar in onderzoek naar interpreteerbaarheid om te begrijpen hoe zijn modellen concepten vertegenwoordigen en beslissingen nemen. Technieken zoals “dictionary learning” helpen bij het kaarten van interne zenuwactivaties naar menselijk interpreteerbare kenmerken, waardoor onderzoekers kunnen traceren hoe het model informatie verwerkt en beslissingen neemt. Deze transparantie is bedoeld om ervoor te zorgen dat modellen zoals bedoeld werken en om potentiele risico’s of vooroordelen te identificeren.

Ondernemings- en praktische toepassingen

Claude modellen worden ingezet in verschillende ondernemingsscenario’s, waaronder:

  • Klantenservice automatisering
  • Operaties (informatie-extractie, samenvatten)
  • Juridische documentanalyse
  • Verzekeringenclaimsverwerking
  • Codehulp (generatie, debuggen, code uitleg)

Deze modellen zijn beschikbaar via platforms zoals Amazon Bedrock, waardoor ze toegankelijk zijn voor integratie in bedrijfsprocessen.

Onderzoek en ontwikkeling

Anthropic blijft de wetenschap van AI alignement, veiligheid en transparantie verder ontwikkelen, met als doel modellen te bouwen die niet alleen krachtig zijn, maar ook betrouwbaar en in lijn met menselijke waarden.

In samenvatting vertegenwoordigen Anthropics Claude modellen een leidende aanpak in LLM-ontwikkeling, waarbij state-of-the-art mogelijkheden worden gecombineerd met een sterke focus op veiligheid, interpreteerbaarheid en praktische ondernemingsgebruik.

OpenAI LLM Modellen (2025)

OpenAI biedt een uitgebreid pakket van grote taalmodellen (LLMs), waarbij de nieuwste generaties nadruk leggen op multimodaliteit, uitgebreide context en gespecialiseerde mogelijkheden voor coding en ondernemingsgerelateerde taken. De belangrijkste modellen beschikbaar per mei 2025 worden hieronder uitgelegd.

Belangrijke OpenAI LLMs

Model Release Datum Multimodaal Contextvenster Specialisatie API/ChatGPT Beschikbaarheid Fine-tuning Opvallende benchmarks/kenmerken
GPT-3 Jun 2020 Nee 2K tokens Tekstgeneratie API alleen Ja MMLU ~43%
GPT-3.5 Nov 2022 Nee 4K–16K tokens Chat, tekstaanvragen ChatGPT Gratis/API Ja MMLU 70%, HumanEval ~48%
GPT-4 Mar 2023 Tekst+Beeld 8K–32K tokens Geavanceerd redeneren ChatGPT Plus/API Ja MMLU 86.4%, HumanEval ~87%
GPT-4o (“Omni”) Mei 2024 Tekst+Beeld+Audio 128K tokens Multimodaal, snel, schaalbaar ChatGPT Plus/API Ja MMLU 88.7%, HumanEval ~87.8%
GPT-4o Mini Jul 2024 Tekst+Beeld+Audio 128K tokens Kostenefficiënt, snel API Ja MMLU 82%, HumanEval 75.6%
GPT-4.5 Feb 2025* Tekst+Beeld 128K tokens Tussentijdse, verbeterde nauwkeurigheid API (preview, verouderd) Nee MMLU ~90.8%
GPT-4.1 Apr 2025 Tekst+Beeld 1M tokens Coding, lange context API alleen Gepland MMLU 90.2%, SWE-Bench 54.6%
GPT-4.1 Mini Apr 2025 Tekst+Beeld 1M tokens Gebalanceerde prestaties/kosten API alleen Gepland MMLU 87.5%
GPT-4.1 Nano Apr 2025 Tekst+Beeld 1M tokens Economisch, supersnel API alleen Gepland MMLU 80.1%

*GPT-4.5 was een korte voorvertoning, nu verouderd in voordeel van GPT-4.1.

Model Highlights

  • GPT-4o (“Omni”): Integreert tekst, visie en audio invoer/uitvoer, biedt bijna real-time antwoorden en een contextvenster van 128K tokens. Het is momenteel de standaard voor ChatGPT Plus en API, uitstekend in multilingual en multimodale taken.
  • GPT-4.1: Gericht op coding, instructievolgen en extreem lange context (tot 1 miljoen tokens). Het is API-only per mei 2025, met fine-tuning gepland maar nog niet beschikbaar.
  • Mini en Nano Varianten: Bieden kostenefficiënte, latency-geoptimaliseerde opties voor real-time of grote schaaltoepassingen, met een afweging van nauwkeurigheid voor snelheid en prijs.
  • Fine-tuning: Beschikbaar voor de meeste modellen, behalve de nieuwste (bijvoorbeeld GPT-4.1 per mei 2025), waardoor bedrijven modellen kunnen aanpassen voor specifieke domeinen of taken.
  • Benchmarks: Nieuwere modellen presteren consistent beter op standaardtests (MMLU, HumanEval, SWE-Bench), met GPT-4.1 nieuwe records opzetten in coding en lange contextbegrip.

Toepassingspectrum

  • Tekstgeneratie & Chat: GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o
  • Multimodale taken: GPT-4V, GPT-4o, GPT-4.1
  • Coding & Developer Tools: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini
  • Ondernemingsautomatisering: Alle, met ondersteuning voor fine-tuning
  • Real-time, kostenefficiënte toepassingen: Mini/Nano varianten

OpenAI’s LLM-ecosysteem in 2025 is zeer gevarieerd, met modellen afgestemd op alles van eenvoudige chat tot geavanceerde multimodale redenering en grote schaalondernemingsimplementatie. De nieuwste modellen (GPT-4o, GPT-4.1) duwen de grenzen in contextlengte, snelheid en multimodale integratie, terwijl Mini en Nano varianten kosten en latentie aanpakken voor productiegebruik.

MistralAI LLM Modellen (2025)

MistralAI heeft snel zijn portefeuille van grote taalmodellen (LLMs) uitgebreid, met zowel open-source als commerciële oplossingen die nadruk leggen op multilingualiteit, multimodaliteit en codegerichtheid. Hieronder volgt een overzicht van hun belangrijkste modellen en hun kenmerken.

Modelnaam Type Parameters Specialisatie Release Datum
Mistral Large 2 LLM 123B Multilingual, redeneren Juli 2024
Mistral Medium 3 LLM Frontier-class Coding, STEM Mei 2025
Pixtral Large Multimodale LLM 124B Tekst + Visie Nov 2024
Codestral Code LLM Propriëair Codegeneratie Jan 2025
Mistral Saba LLM Propriëair Midden-Oosten, Zuid-Aziatische talen Feb 2025
Ministral 3B/8B Edge LLM 3B/8B Edge/telefoons Okt 2024
Mistral Small 3.1 Kleine LLM Propriëair Multimodaal, efficiënt Mrt 2025
Devstral Small Code LLM Propriëair Code toolgebruik, meervoudig bestand Mei 2025
Mistral 7B Open Source 7B Algemene doeleinden 2023–2024
Codestral Mamba Open Source Propriëair Code, mamba 2 architectuur Jul 2024
Mathstral 7B Open Source 7B Wiskunde Jul 2024

Premier & Commerciële Modellen

  • Mistral Large 2: Het flagshipmodel per 2025, met 123 miljard parameters en een contextvenster van 128K tokens. Het ondersteunt tientallen talen en meer dan 80 programmeertalen, uitstekend in geavanceerde redenering en multilingualiteit.
  • Mistral Medium 3: Uitgegeven in mei 2025, dit model balancert efficiëntie en prestaties, met name sterk in coding en STEM-gerelateerde taken.
  • Pixtral Large: Een multimodale model (tekst en visie) met 124 miljard parameters, uitgegeven in november 2024, ontworpen voor taken die zowel taal- als beeldbegrip vereisen.
  • Codestral: Gespecialiseerd in codegeneratie en softwareontwikkeling, met de nieuwste versie uitgegeven in januari 2025. Codestral is geoptimaliseerd voor lage latentie en hoge frequentie codingstaken.
  • Mistral Saba: Gericht op talen uit het Midden-Oosten en Zuid-Azië, uitgegeven in februari 2025.
  • Mistral OCR: Een optische karakterherkenningsservice gelanceerd in maart 2025, waarmee tekst en beelden kunnen worden geëxtraheerd uit PDFs voor downstream AI-verwerking.

Edge en Kleine Modellen

  • Les Ministraux (Ministral 3B, 8B): Een familie van modellen geoptimaliseerd voor edge-apparaten, balancerend prestaties en efficiëntie voor implementatie op telefoons en resourcebeperkte hardware.
  • Mistral Small: Een leidende kleine multimodale model, met v3.1 uitgegeven in maart 2025, ontworpen voor efficiëntie en edge-toepassingen.
  • Devstral Small: Een state-of-the-art code model gericht op toolgebruik, codebasisverkenning en meervoudig bestandsbewerking, uitgegeven mei 2025.

Open Source en Gespecialiseerde Modellen

  • Mistral 7B: Een van de populairste open-source modellen, breed aangenomen en gefine-tuned door de gemeenschap.
  • Codestral Mamba: De eerste open-source “mamba 2” model, uitgegeven juli 2024.
  • Mistral NeMo: Een krachtige open-source model, uitgegeven juli 2024.
  • Mathstral 7B: Een open-source model gespecialiseerd in wiskunde, uitgegeven juli 2024.
  • Pixtral (12B): Een kleinere multimodale model voor zowel tekst- als beeldbegrip, uitgegeven september 2024.

Ondersteunende Diensten

  • Mistral Embed: Biedt state-of-the-art semantische tekstrepresentaties voor downstream taken.
  • Mistral Moderation: Detecteert schadelijke inhoud in tekst, met ondersteuning voor veilige implementatie.

MistralAI’s modellen zijn toegankelijk via API en open-source releases, met een sterke focus op multilingualiteit, multimodaliteit en codegerichtheid. Hun open-source aanpak en samenwerkingen hebben snelle innovatie en brede adoptie bevorderd binnen het AI-ecosysteem.

Meta LLM Modellen (2025)

Meta’s grote taalmodel (LLM) familie, bekend als Llama (Large Language Model Meta AI), is een van de meest prominente open-source en onderzoeksdrijvende AI-ecosystemen. De nieuwste generatie, Llama 4, markeert een aanzienlijke sprong in vermogen, schaal en modality.

Model Parameters Modality Architectuur Contextvenster Status
Llama 4 Scout 17B (16 experts) Multimodaal MoE Niet gespecificeerd Uitgegeven
Llama 4 Maverick 17B (128 experts) Multimodaal MoE Niet gespecificeerd Uitgegeven
Llama 4 Behemoth Niet uitgegeven Multimodaal MoE Niet gespecificeerd In training
Llama 3.1 405B Tekst Dicht 128.000 Uitgegeven
Llama 2 7B, 13B, 70B Tekst Dicht Korter Uitgegeven

Nieuwste Llama 4 Modellen

  • Llama 4 Scout:

    • 17 miljard actieve parameters, 16 experts, mixture-of-experts (MoE) architectuur
    • Nativ multimodaal (tekst en visie), open-weight
    • Past op één H100 GPU (met Int4 kwantificatie)
    • Ontworpen voor efficiëntie en brede toegankelijkheid

  • Llama 4 Maverick:

    • 17 miljard actieve parameters, 128 experts, MoE architectuur
    • Nativ multimodaal, open-weight
    • Past op één H100 host
    • Grotere expertdiversiteit voor verbeterde redenering

  • Llama 4 Behemoth (preview):

    • Niet uitgegeven, fungeert als “leraar” model voor de Llama 4 reeks
    • Overschrijdt GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 en Gemini 2.0 Pro op STEM benchmarks (bijvoorbeeld MATH-500, GPQA Diamond)
    • Vertegenwoordigt Meta’s krachtigste LLM tot nu toe

Belangrijke kenmerken van Llama 4:

  • Eerste open-weight, nativ multimodale modellen (tekst en beelden)
  • Ongekende contextlengteondersteuning (details niet gespecificeerd, maar ontworpen voor lange taken)
  • Gebouwd met geavanceerde mixture-of-experts architectuur voor efficiëntie en schaalbaarheid

Llama 3 Reeks

  • Llama 3.1:

    • 405 miljard parameters
    • 128.000-token contextvenster
    • Getraind op meer dan 15 triljoen tokens
    • Ondersteunt meerdere talen (acht toegevoegd in de nieuwste versie)
    • Het grootste open-source model dat tot nu toe is vrijgegeven

  • Llama 3.2 en 3.3:

    • Opeenvolgende verbeteringen en implementaties, waaronder gespecialiseerde toepassingen (bijvoorbeeld Llama 3.2 geïmplementeerd op de Internationale Ruimtestation)

  • Llama 2:

    • Eerdere generatie, beschikbaar in 7B, 13B en 70B parameterversies
    • Nog steeds breed gebruikt voor onderzoek en productie

Open Source en Ecosysteem

  • Meta behoudt een sterke toewijding aan open-source AI, waarbij modellen en bibliotheken worden aangeboden voor ontwikkelaars en onderzoekers.
  • Llama modellen voeden veel AI-functies over Meta’s platforms en zijn breed aangenomen in de bredere AI-gemeenschap.

In samenvatting:
Meta’s Llama modellen zijn geëvolueerd tot enkele van de werelds meest geavanceerde, open en multimodale LLMs, met Llama 4 Scout en Maverick leidend in efficiëntie en vermogen, en Llama 3.1 records zetten voor open-source schaal en contextlengte. Het ecosysteem is ontworpen voor brede toegankelijkheid, onderzoek en integratie over diverse toepassingen.

Qwen LLM Modellen (2025)

Qwen is Alibabas familie van grote taalmodellen (LLMs), bekend om hun open-source beschikbaarheid, sterke multilingualiteit en codingcapaciteiten, en snelle iteratie. De Qwen reeks omvat nu verschillende belangrijke generaties, elk met unieke sterktes en innovaties.

Generatie Modeltypes Parameters Belangrijke kenmerken Open Source
Qwen3 Dicht, MoE 0.6B–235B Hybride redenering, multilingualiteit, agent Ja
Qwen2.5 Dicht, MoE, VL 0.5B–72B Coding, wiskunde, 128K context, VL Ja
QwQ-32B Dicht 32B Wiskunde/coding focus, 32K context Ja
Qwen-VL Vision-Language 2B–72B Tekst + beeld invoer Ja
Qwen-Max MoE Propriëair Complexe, meervoudige redenering Nee

Nieuwste generaties en flagshipmodellen

  • Qwen3 (April 2025)

    • Vertegenwoordigt Alibabas meest geavanceerde LLMs tot nu toe, met aanzienlijke verbeteringen in redenering, instructievolgen, toolgebruik en multilingualiteit.
    • Beschikbaar in zowel dichte als Mixture-of-Experts (MoE) architectuur, met parameters van 0.6B tot 235B.
    • Introduceert “hybride redeneringsmodellen” die kunnen schakelen tussen “denkmodus” (voor complexe redenering, wiskunde en code) en “niet-denkmodus” (voor snelle, algemene chat).
    • Uitstekende prestaties in creatief schrijven, meervoudige dialoog en agentgerelateerde taken, met ondersteuning voor meer dan 100 talen en dialecten.
    • Open weights zijn beschikbaar voor veel varianten, waardoor Qwen3 zeer toegankelijk is voor ontwikkelaars en onderzoekers.

  • Qwen2.5 (Januari 2025)

    • Uitgegeven in een brede reeks maten (0.5B tot 72B parameters), geschikt voor zowel mobiele als ondernemingsgerelateerde toepassingen.
    • Getraind op een dataset van 18 triljoen tokens, met een contextvenster tot 128.000 tokens.
    • Belangrijke upgrades in coding, wiskundige redenering, multilingualiteit en efficiëntie.
    • Gespecialiseerde modellen zoals Qwen2.5-Math richten zich op geavanceerde wiskundetaken.
    • Qwen2.5-Max is een grote schaal MoE model, getraind op meer dan 20 triljoen tokens en gefine-tuned met SFT en RLHF, uitstekend in complexe, meervoudige taken.

  • QwQ-32B (Maart 2025)

    • Gericht op wiskundige redenering en coding, concurrerend met veel grotere modellen in prestaties, maar berekeningsgevoelig.
    • 32B parametergrootte, 32K token contextvenster, open-sourced onder Apache 2.0.

Multimodale en gespecialiseerde modellen

  • Qwen-VL Reeks

    • Vision-language modellen (VL) die een visie transformer combineren met het LLM, ondersteunend tekst en beeldinvoer.
    • Qwen2-VL en Qwen2.5-VL bieden parametergrootte van 2B tot 72B, met de meeste varianten open-sourced.

  • Qwen-Max

    • Levert top inferentieprestaties voor complexe en meervoudige redenering, beschikbaar via API en online platforms.

Modelbeschikbaarheid en ecosysteem

  • Qwen modellen zijn open-sourced onder de Apache 2.0 licentie (behalve enkele van de grootste varianten) en zijn toegankelijk via Alibaba Cloud, Hugging Face, GitHub en ModelScope.
  • De Qwen familie is breed aangenomen in verschillende industrieën, waaronder consumentenelektronica, gaming en ondernemingsai, met meer dan 90.000 ondernemingsgebruikers.

Belangrijke kenmerken over de Qwen familie

  • Multilingualiteit: Ondersteunt meer dan 100 talen, uitstekend in vertaling en cross-linguaaltaken.
  • Coding en wiskunde: Leidende prestaties in codegeneratie, debuggen en wiskundige redenering, met gespecialiseerde modellen voor deze domeinen.
  • Uitgebreid contextvenster: Contextvensters tot 128.000 tokens voor gedetailleerde, lange taken.
  • Hybride redenering: Mogelijkheid om tussen modi te schakelen voor optimale prestaties in zowel complexe als algemene taken.
  • Open-source leiderschap: Veel modellen zijn volledig open-sourced, bevorderend snelle gemeenschapsadoptie en onderzoek.

In samenvatting:
Qwen modellen staan voorop in open-source LLM-ontwikkeling, met Qwen3 en Qwen2.5 state-of-the-art redenering, multilingualiteit en codingcapaciteiten, brede modelgrootte dekking en sterke industrieadoptie. Hun hybride redenering, grote contextvensters en open beschikbaarheid maken ze een leidende keuze voor zowel onderzoek en ondernemingsapplicaties.

LLM providers - Verkopers

Amazon AWS Bedrock LLM Modellen (2025)

Amazon Bedrock is een volledig beheerde, serverloze platform dat toegang biedt tot een breed scala aan leidinggevende grote taalmodellen (LLMs) en foundation modellen (FMs) van zowel Amazon als top AI-bedrijven. Het is ontworpen om de integratie, aanpassing en implementatie van generatieve AI in ondernemingsapplicaties te vereenvoudigen.

Ondersteunde modelproviders en families

Amazon Bedrock biedt een van de breedste selecties van LLMs beschikbaar, waaronder modellen van:

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

Deze diversiteit laat organisaties toe om modellen te mixen en te combineren voor hun specifieke behoeften, met de flexibiliteit om modellen te upgraden of te wisselen met minimale codeveranderingen.

Amazon’s eigen modellen: Nova

  • Amazon Nova is de nieuwste generatie van Amazon’s foundation modellen, ontworpen voor hoge prestaties, efficiëntie en ondernemingsintegratie.
  • Nova modellen ondersteunen tekst, beeld en video invoer, en excelleren in Retrieval Augmented Generation (RAG) door antwoorden te grondleggen op eigen bedrijfsgegevens.
  • Ze zijn geoptimaliseerd voor agente toepassingen, waardoor complexe, meervoudige taken mogelijk zijn die interactie hebben met organisatie-APIs en systemen.
  • Nova ondersteunt aangepaste fine-tuning en distillatie, waardoor klanten private, afgestemde modellen kunnen maken op basis van hun eigen gelabelde datasets.

Derde partijen en gespecialiseerde modellen

  • DeepSeek-R1: Een high-performance, volledig beheerde LLM voor geavanceerde redenering, coding en multilingualiteit, nu beschikbaar op Bedrock.
  • Meta Llama, Anthropic Claude, AI21 Jurassic, Mistral, Cohere en anderen: Elke bringt unieke sterktes in taal, coding, redenering of multimodaliteit, dekking een breed scala aan ondernemings- en onderzoekstaken.
  • Marktplaats: De Bedrock Marktplaats biedt meer dan 100 populaire, opkomende en gespecialiseerde FMs beschikbaar via beheerde endpoints.

Aanpassing en aanpassing

  • Fine-tuning: Bedrock stelt private fine-tuning van modellen met uw eigen data mogelijk, waardoor een beveiligde, aangepaste kopie voor uw organisatie wordt gecreëerd. Uw data wordt niet gebruikt om de basismodel te hertraineen.
  • Retrieval Augmented Generation (RAG): Bedrock’s Knowledge Bases laten u modelantwoorden verrijken met contextuele, up-to-date bedrijfsdata, automatiserend de RAG workflow voor zowel gestructureerde als ongestructureerde data.
  • Distillatie: Overdragen van kennis van grote leraar modellen naar kleinere, efficiënte leerlingen modellen voor kostenefficiënte implementatie.

Modelbeoordeling

  • LLM-as-a-Judge: Bedrock biedt een modelbeoordelingsgereedschap waarbij u modellen kunt testen en vergelijken (inclusief die buiten Bedrock) met LLMs als beoordelaars. Dit helpt bij het selecteren van het beste model voor specifieke kwaliteits- en verantwoordelijke AI-criteria.

Implementatie en beveiliging

  • Serverloos en schaalbaar: Bedrock zorgt voor infrastructuur, schaalbaarheid en beveiliging, waardoor organisaties zich kunnen richten op applicatie logica.
  • Beveiliging en naleving: Data is versleuteld tijdens overdracht en opslag, met naleving van ISO, SOC, HIPAA, CSA en GDPR standaarden.

In samenvatting:
Amazon Bedrock biedt een geïntegreerde, beveiligde platform om toegang te krijgen tot, aan te passen en te implementeren van een breed scala aan leidinggevende LLMs—waaronder Amazon’s eigen Nova modellen en topklasse derde partij FMs—ondersteunend fine-tuning, RAG en geavanceerde beoordelingsgereedschappen voor enterprise-grade generatieve AI-applicaties.

Groq LLM Modellen (2025)

Groq is geen LLM-ontwikkelaar zelf, maar een hardware- en cloudinferenceprovider die gespecialiseerd is in ultra-snelle, lage latentie implementatie van leidinggevende grote taalmodellen (LLMs) met behulp van zijn eigen Language Processing Unit (LPU) technologie. GroqCloud™ stelt ontwikkelaars in staat om een verscheidenheid aan state-of-the-art, openbaar beschikbare LLMs uit te voeren met ongekende snelheid en efficiëntie.

Ondersteunde LLMs op GroqCloud

Tot 2025 biedt GroqCloud high-performance inference voor een groeiende lijst van top LLMs, waaronder:

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

GroqCloud wordt regelmatig bijgewerkt om ondersteuning te bieden aan nieuwe en populaire open-source en onderzoeksmodellen, waardoor het een veelzijdig platform is voor ontwikkelaars en ondernemingen.

Belangrijke kenmerken en voordelen

  • Ultra-lage latentie: Groq’s LPU-based inference engine levert antwoorden in real-time, met benchmarks die aanzienlijke snelheidvoordelen tonen ten opzichte van traditionele GPU-based inference.
  • OpenAI API compatibiliteit: Ontwikkelaars kunnen van OpenAI of andere providers overwisselen naar Groq door slechts een paar regels code te wijzigen, dankzij API compatibiliteit.
  • Schaalbaarheid: Groq’s infrastructuur is geoptimaliseerd voor zowel kleine als grote schaalimplementaties, ondersteunend alles van individuele ontwikkelaars tot enterprise-grade applicaties.
  • Kostenefficiëntie: Groq biedt concurrerende, transparante prijzen voor LLM inference, met opties voor gratis, pay-as-you-go en enterprise niveaus.
  • Regionale beschikbaarheid: GroqCloud draait wereldwijd, met belangrijke datacenters zoals het in Dammam, Saoedi-Arabië, ondersteunend wereldwijde vraag.

Voorbeeldmodellen en prijzen (tot 2025)

Model Contextvenster Prijs (per miljoen tokens) Toepassingen
Llama 3 70B 8K $0.59 (input) / $0.79 (output) Algemene doeleinden LLM
Llama 3 8B 8K $0.05 (input) / $0线 (output) Lichte taken
Mixtral 8x7B SMoE 32K $0.27 (input/output) Multilingualiteit, coding
Gemma 7B Instruct — $0.10 (input/output) Instructievolgen

Ecosysteem en integratie

  • Groq voedt platforms zoals Orq.ai, waardoor teams LLM-gebaseerde applicaties kunnen bouwen, implementeren en schalen met real-time prestaties en betrouwbaarheid.
  • Eenvoudige migratie van andere providers dankzij API compatibiliteit en uitgebreide modelondersteuning.

In samenvatting:
Groq creëert geen eigen LLMs, maar biedt industriele leidinggevende, ultra-snelle inference voor een breed scala aan top open-source en onderzoek LLMs (bijvoorbeeld Llama, Mixtral, Gemma, DeepSeek, Qwen) via GroqCloud. Zijn LPU hardware en cloudplatform worden gewaardeerd voor snelheid, schaalbaarheid, kostenefficiëntie en ontwikkelaarsvriendelijke integratie.