Поставщики облачных LLM

Краткий список поставщиков LLM

Содержимое страницы

Использование языковых моделей не требует больших затрат, возможно, не потребуется покупать новый мощный GPU. Вот список провайдеров языковых моделей в облаке.

Чтобы увидеть, как эти облачные решения сравниваются с локальными и саморазвертываемыми настройками (Ollama, vLLM, Docker Model Runner и другие), ознакомьтесь с Хостинг языковых моделей: сравнение локальных, саморазвертываемых и облачных решений.

Дверь магазина в облаке

Поставщики LLM - Оригинал

Модели LLM Anthropic

Anthropic разработала семейство передовых больших языковых моделей (LLM) под брендом “Claude”. Эти модели предназначены для широкого спектра применений, с акцентом на безопасность, надежность и интерпретируемость.

Основные варианты моделей Claude

Модель Сильные стороны Области применения
Haiku Скорость, эффективность Реальное время, легковесные задачи
Sonnet Сбалансированная способность и производительность Универсальные приложения
Opus Продвинутое логическое мышление, мультимодальность Сложные, ответственные задачи

Все модели семейства Claude 3 могут обрабатывать как текст, так и изображения, причем Opus демонстрирует особенно сильную производительность в мультимодальных задачах.

Технические основы

  • Архитектура: Модели Claude — это генеративные предобученные трансформеры (GPT), обученные предсказывать следующее слово в больших объемах текста, а затем дообученные для конкретных поведений.
  • Методы обучения: Anthropic использует уникальный подход, называемый Конституциональным ИИ, который направляет модели на то, чтобы быть полезными и безвредными, заставляя их самоанализировать и пересматривать ответы на основе набора принципов (конституции). Этот процесс дополнительно уточняется с помощью усиления обучения с помощью обратной связи от ИИ (RLAIF), где обратная связь, сгенерированная ИИ, используется для согласования выходных данных модели с конституцией.

Интерпретируемость и безопасность

Anthropic активно инвестирует в исследования интерпретируемости, чтобы понять, как его модели представляют концепции и принимают решения. Техники, такие как “обучение словарями”, помогают сопоставлять внутренние активации нейронов с понятными человеку признаками, позволяя исследователям отслеживать, как модель обрабатывает информацию и принимает решения. Эта прозрачность направлена на обеспечение того, чтобы модели вели себя так, как задумано, и на выявление потенциальных рисков или предвзятостей.

Предприятия и практические применения

Модели Claude используются в различных корпоративных сценариях, включая:

  • Автоматизацию обслуживания клиентов
  • Операции (извлечение информации, резюмирование)
  • Анализ юридических документов
  • Обработка страховых претензий
  • Помощь в программировании (генерация, отладка, объяснение кода)

Эти модели доступны через платформы, такие как Amazon Bedrock, что делает их доступными для интеграции в бизнес-процессы.

Исследования и разработки

Anthropic продолжает продвигать науку о согласованности, безопасности и прозрачности ИИ, стремясь создать модели, которые не только мощные, но и надежные и согласованные с человеческими ценностями.

В итоге, модели Claude от Anthropic представляют собой ведущий подход в разработке LLM, сочетая передовые возможности с сильным акцентом на безопасность, интерпретируемость и практические корпоративные применения.

Модели LLM OpenAI (2025)

OpenAI предлагает комплексный набор больших языковых моделей (LLM), с последними поколениями, акцентирующими мультимодальность, расширенный контекст и специализированные возможности для программирования и корпоративных задач. Основные модели, доступные по состоянию на май 2025 года, представлены ниже.

Основные модели LLM OpenAI

Модель Дата выпуска Мультимодальность Окно контекста Специализация Доступность API/ChatGPT Тонкая настройка Заметные бенчмарки/особенности
GPT-3 Июн 2020 Нет 2K токенов Генерация текста Только API Да MMLU ~43%
GPT-3.5 Ноя 2022 Нет 4K–16K токенов Чат, текстовые задачи ChatGPT Free/API Да MMLU 70%, HumanEval ~48%
GPT-4 Мар 2023 Текст+Изображение 8K–32K токенов Продвинутое логическое мышление ChatGPT Plus/API Да MMLU 86.4%, HumanEval ~87%
GPT-4o (“Omni”) Май 2024 Текст+Изображение+Аудио 128K токенов Мультимодальность, скорость, масштабируемость ChatGPT Plus/API Да MMLU 88.7%, HumanEval ~87.8%
GPT-4o Mini Июл 2024 Текст+Изображение+Аудио 128K токенов Экономичность, скорость API Да MMLU 82%, HumanEval 75.6%
GPT-4.5 Фев 2025* Текст+Изображение 128K токенов Временный, повышенная точность API (предварительный просмотр, устаревший) Нет MMLU ~90.8%
GPT-4.1 Апр 2025 Текст+Изображение 1M токенов Программирование, длинный контекст Только API Планируется MMLU 90.2%, SWE-Bench 54.6%
GPT-4.1 Mini Апр 2025 Текст+Изображение 1M токенов Сбалансированная производительность/стоимость Только API Планируется MMLU 87.5%
GPT-4.1 Nano Апр 2025 Текст+Изображение 1M токенов Экономия, сверхбыстро Только API Планируется MMLU 80.1%

*GPT-4.5 был кратковременным предварительным просмотром, теперь устарел в пользу GPT-4.1.

Особенности моделей

  • GPT-4o (“Omni”): Интегрирует вход и выход текста, зрения и аудио, предлагая ответы почти в реальном времени и окно контекста 128K токенов. Это текущий стандарт для ChatGPT Plus и API, преуспевающий в мультиязычных и мультимодальных задачах.
  • GPT-4.1: Сфокусирован на программировании, выполнении инструкций и очень длинном контексте (до 1 миллиона токенов). Доступен только через API по состоянию на май 2025 года, тонкая настройка запланирована, но пока недоступна.
  • Варианты Mini и Nano: Предоставляют экономичные, оптимизированные по задержке варианты для задач в реальном времени или массового масштаба, жертвуя некоторой точностью ради скорости и цены.
  • Тонкая настройка: Доступна для большинства моделей, кроме самых последних (например, GPT-4.1 по состоянию на май 2025 года), позволяя бизнесам адаптировать модели для конкретных областей или задач.
  • Бенчмарки: Новые модели постоянно превосходят старые по стандартным тестам (MMLU, HumanEval, SWE-Bench), причем GPT-4.1 устанавливает новые рекорды в программировании и понимании длинного контекста.

Спектр применения

  • Генерация текста и чат: GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o
  • Мультимодальные задачи: GPT-4V, GPT-4o, GPT-4.1
  • Программирование и инструменты разработчиков: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini
  • Автоматизация предприятий: Все, с поддержкой тонкой настройки
  • Приложения в реальном времени, экономичные по стоимости: Варианты Mini/Nano

Экосистема LLM OpenAI в 2025 году высоко диверсифицирована, с моделями, адаптированными для всего: от простого чата до продвинутого мультимодального логического мышления и массового корпоративного развертывания. Последние модели (GPT-4o, GPT-4.1) расширяют границы в длине контекста, скорости и мультимодальной интеграции, в то время как варианты Mini и Nano решают вопросы стоимости и задержки для производственного использования.

Модели MistralAI LLM (2025)

MistralAI быстро расширила портфель своих больших языковых моделей (LLM), предлагая как открытые, так и коммерческие решения, которые делают акцент на мультиязычности, мультимодальности и кодировании. Ниже приведена обзор их основных моделей и их отличительных особенностей.

Название модели Тип Параметры Специализация Дата выпуска
Mistral Large 2 LLM 123B Мультиязычность, логика Июль 2024
Mistral Medium 3 LLM Frontier-class Кодирование, STEM Май 2025
Pixtral Large Мультимодальная LLM 124B Текст + Видение Ноябрь 2024
Codestral Кодовая LLM Proprietary Генерация кода Январь 2025
Mistral Saba LLM Proprietary Языки Ближнего Востока и Южной Азии Февраль 2025
Ministral 3B/8B Edge LLM 3B/8B Устройства с ограниченными ресурсами Октябрь 2024
Mistral Small 3.1 Малая LLM Proprietary Мультимодальность, эффективность Март 2025
Devstral Small Кодовая LLM Proprietary Использование инструментов, многофайловое редактирование Май 2025
Mistral 7B Открытый исходный код 7B Универсальное применение 2023–2024
Codestral Mamba Открытый исходный код Proprietary Код, архитектура mamba 2 Июль 2024
Mathstral 7B Открытый исходный код 7B Математика Июль 2024

Премиальные и коммерческие модели

  • Mistral Large 2: Флагманская модель на 2025 год, с 123 миллиардами параметров и окном контекста 128K токенов. Поддерживает десятки языков и более 80 языков программирования, преуспевает в сложных логических задачах и мультиязычных задачах.
  • Mistral Medium 3: Выпущена в мае 2025 года, эта модель балансирует эффективность и производительность, особенно сильна в кодировании и задачах, связанных с STEM.
  • Pixtral Large: Мультимодальная модель на 124 миллиарда параметров (текст и изображение), выпущенная в ноябре 2024 года, предназначена для задач, требующих понимания как языка, так и изображений.
  • Codestral: Специализирована на генерации кода и разработке программного обеспечения, последняя версия выпущена в январе 2025 года. Codestral оптимизирована для задач с низкой задержкой и высокой частотой кодирования.
  • Mistral Saba: Сфокусирована на языках Ближнего Востока и Южной Азии, выпущена в феврале 2025 года.
  • Mistral OCR: Сервис оптического распознавания текста, запущенный в марте 2025 года, позволяющий извлекать текст и изображения из PDF для последующей обработки ИИ.

Модели для периферийных устройств и малые модели

  • Les Ministraux (Ministral 3B, 8B): Семейство моделей, оптимизированных для периферийных устройств, балансирующих производительность и эффективность для развертывания на телефонах и устройствах с ограниченными ресурсами.
  • Mistral Small: Лидирующая малая мультимодальная модель, версия 3.1 выпущена в марте 2025 года, предназначена для эффективности и использования на периферийных устройствах.
  • Devstral Small: Передовая модель кодирования, фокусирующаяся на использовании инструментов, исследовании кодовой базы и многофайловом редактировании, выпущена в мае 2025 года.

Открытые и специализированные модели

  • Mistral 7B: Одна из самых популярных моделей с открытым исходным кодом, широко используемая и дорабатываемая сообществом.
  • Codestral Mamba: Первая модель с открытым исходным кодом “mamba 2”, выпущена в июле 2024 года.
  • Mistral NeMo: Мощная модель с открытым исходным кодом, выпущена в июле 2024 года.
  • Mathstral 7B: Модель с открытым исходным кодом, специализированная для математики, выпущена в июле 2024 года.
  • Pixtral (12B): Меньшая мультимодальная модель для понимания текста и изображений, выпущена в сентябре 2024 года.

Дополнительные сервисы

  • Mistral Embed: Предоставляет передовые семантические представления текста для последующих задач.
  • Mistral Moderation: Обнаруживает вредный контент в тексте, поддерживая безопасное развертывание.

Модели MistralAI доступны через API и открытые релизы, с сильным акцентом на мультиязычные, мультимодальные и кодировочные приложения. Их открытый подход и партнерства способствовали быстрому инновационному развитию и широкому внедрению в экосистему ИИ.

Модели Meta LLM (2025)

Семейство больших языковых моделей (LLM) Meta, известное как Llama (Large Language Model Meta AI), является одним из самых заметных открытых и исследовательских экосистем ИИ. Последнее поколение, Llama 4, представляет собой значительный скачок в возможностях, масштабе и модульности.

Модель Параметры Модульность Архитектура Окно контекста Статус
Llama 4 Scout 17B (16 экспертов) Мультимодальная MoE Не указано Выпущена
Llama 4 Maverick 17B (128 экспертов) Мультимодальная MoE Не указано Выпущена
Llama 4 Behemoth Не выпущена Мультимодальная MoE Не указано В обучении
Llama 3.1 405B Текст Плотная 128,000 Выпущена
Llama 2 7B, 13B, 70B Текст Плотная Короткое Выпущена

Последние модели Llama 4

  • Llama 4 Scout:

    • 17 миллиардов активных параметров, 16 экспертов, архитектура mixture-of-experts (MoE)
    • Нативно мультимодальная (текст и изображение), открытые веса
    • Подходит для одного GPU H100 (с квантованием Int4)
    • Разработана для эффективности и широкой доступности

  • Llama 4 Maverick:

    • 17 миллиардов активных параметров, 128 экспертов, архитектура MoE
    • Нативно мультимодальная, открытые веса
    • Подходит для одного хоста H100
    • Большее разнообразие экспертов для улучшенного логического мышления

  • Llama 4 Behemoth (предварительный просмотр):

    • Пока не выпущена, служит моделью “учителя” для серии Llama 4
    • Превосходит GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 и Gemini 2.0 Pro в тестах на STEM (например, MATH-500, GPQA Diamond)
    • Представляет собой самую мощную LLM Meta на сегодняшний день

Ключевые особенности Llama 4:

  • Первые модели с открытыми весами, нативно мультимодальные (текст и изображения)
  • Непревзойденная поддержка длины контекста (детали не указаны, но разработана для длинных задач)
  • Построены с использованием передовых архитектур mixture-of-experts для эффективности и масштабируемости

Серия Llama 3

  • Llama 3.1:

    • 405 миллиардов параметров
    • Окно контекста 128,000 токенов
    • Обучена на более чем 15 триллионах токенов
    • Поддерживает несколько языков (восьми добавлено в последней версии)
    • Самая большая модель с открытым исходным кодом, выпущенная на сегодняшний день

  • Llama 3.2 и 3.3:

    • Последовательные улучшения и развертывания, включая специализированные случаи использования (например, Llama 3.2 развернута на Международной космической станции)

  • Llama 2:

    • Ранее поколение, доступно в версиях с 7B, 13B и 70B параметрами
    • Все еще широко используется в исследованиях и производстве

Открытый исходный код и экосистема

  • Meta сохраняет сильную приверженность открытому исходному коду ИИ, предоставляя модели и библиотеки для разработчиков и исследователей.
  • Модели Llama обеспечивают работу многих функций ИИ на платформах Meta и широко используются в более широком сообществе ИИ.

В итоге: Модели Llama от Meta эволюционировали в одни из самых передовых, открытых и мультимодальных LLM в мире, с Llama 4 Scout и Maverick, лидирующими в эффективности и возможностях, а Llama 3.1 устанавливающими рекорды для открытого исходного кода масштаба и длины контекста. Экосистема разработана для широкой доступности, исследований и интеграции в разнообразные случаи использования.

Модели Qwen LLM (2025)

Qwen — это семейство больших языковых моделей (LLM) от Alibaba, известное своей открытой доступностью, мощными мультиязычными и кодировочными возможностями, а также быстрой итерацией. В серию Qwen входят несколько основных поколений, каждое из которых имеет свои уникальные преимущества и инновации.

Поколение Типы моделей Параметры Ключевые особенности Открытый исходный код
Qwen3 Плотные, MoE 0.6B–235B Гибридное рассуждение, мультиязычность, агент Да
Qwen2.5 Плотные, MoE, VL 0.5B–72B Кодирование, математика, 128K контекст, VL Да
QwQ-32B Плотные 32B Фокус на математике/кодировании, 32K контекст Да
Qwen-VL Визуально-языковые 2B–72B Текст + ввод изображений Да
Qwen-Max MoE Проприетарные Сложное, многоступенчатое рассуждение Нет

Последние поколения и флагманские модели

  • Qwen3 (апрель 2025)

    • Представляет собой самые передовые LLMs от Alibaba на сегодняшний день, с значительными улучшениями в рассуждении, выполнении инструкций, использовании инструментов и мультиязычной производительности.
    • Доступен в архитектурах плотных и Mixture-of-Experts (MoE), с размерами параметров от 0.6B до 235B.
    • Вводит «гибридные модели рассуждения», которые могут переключаться между «режимом мышления» (для сложного рассуждения, математики и кода) и «немыслительным режимом» (для быстрого, общего чата).
    • Превосходная производительность в творческом письме, многоповоротных диалогах и задачах на основе агентов, с поддержкой более 100 языков и диалектов.
    • Открытые веса доступны для многих вариантов, что делает Qwen3 высоко доступным для разработчиков и исследователей.

  • Qwen2.5 (январь 2025)

    • Выпущен в широком диапазоне размеров (от 0.5B до 72B параметров), подходящий как для мобильных, так и для корпоративных приложений.
    • Обучен на наборе данных объемом 18 триллионов токенов, с окном контекста до 128 000 токенов.
    • Значительные улучшения в кодировании, математическом рассуждении, мультиязычной беглости и эффективности.
    • Специализированные модели, такие как Qwen2.5-Math, направлены на решение сложных математических задач.
    • Qwen2.5-Max — это крупномасштабная модель MoE, предобученная на более чем 20 триллионах токенов и дообученная с SFT и RLHF, превосходящая в сложных, многоступенчатых задачах.

  • QwQ-32B (март 2025)

    • Сфокусирован на математическом рассуждении и кодировании, соперничая с гораздо более крупными моделями по производительности, при этом оставаясь вычислительно эффективным.
    • Размер параметров 32B, окно контекста 32K токенов, открытый исходный код по лицензии Apache 2.0.

Мультимодальные и специализированные модели

  • Серия Qwen-VL

    • Визуально-языковые модели (VL), которые интегрируют визуальный трансформер с LLM, поддерживающие текстовые и изображение ввода.
    • Qwen2-VL и Qwen2.5-VL предлагают размеры параметров от 2B до 72B, большинство вариантов имеют открытый исходный код.

  • Qwen-Max

    • Обеспечивает лучшую производительность инференса для сложных и многоступенчатых задач рассуждения, доступен через API и онлайн-платформы.

Доступность моделей и экосистема

  • Модели Qwen имеют открытый исходный код по лицензии Apache 2.0 (за исключением некоторых самых крупных вариантов) и доступны через Alibaba Cloud, Hugging Face, GitHub и ModelScope.
  • Семейство Qwen широко используется в различных отраслях, включая потребительскую электронику, игровую индустрию и корпоративный ИИ, с более чем 90 000 корпоративных пользователей.

Ключевые особенности семейства Qwen

  • Мультиязычное мастерство: Поддержка 100+ языков, превосходная производительность в переводе и межъязыковых задачах.
  • Кодирование и математика: Лидирующая производительность в генерации кода, отладке и математическом рассуждении, с специализированными моделями для этих областей.
  • Расширенный контекст: Окна контекста до 128 000 токенов для детальных, длинных задач.
  • Гибридное рассуждение: Возможность переключения между режимами для оптимальной производительности как в сложных, так и в общих задачах.
  • Лидерство в открытом исходном коде: Многие модели полностью имеют открытый исходный код, способствуя быстрому принятию и исследованиям сообществом.

В итоге: Модели Qwen находятся на переднем крае разработки открытых LLM, с Qwen3 и Qwen2.5, предлагающими передовые возможности рассуждения, мультиязычности и кодирования, широкий охват размеров моделей и сильное промышленное применение. Их гибридное рассуждение, большие окна контекста и открытая доступность делают их ведущим выбором как для исследовательских, так и для корпоративных приложений.

Поставщики LLM - Перепродавцы

Amazon AWS Bedrock LLM Models (2025)

Amazon Bedrock — это полностью управляемая, серверная платформа, предоставляющая доступ к широкому выбору ведущих больших языковых моделей (LLM) и фундаментальных моделей (FM) как от Amazon, так и от ведущих компаний в области ИИ. Она предназначена для упрощения интеграции, настройки и развертывания генеративного ИИ в корпоративных приложениях.

Поддерживаемые поставщики моделей и семейства

Amazon Bedrock предлагает один из самых широких выборов LLM, включая модели от:

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

Это разнообразие позволяет организациям комбинировать модели в соответствии с их конкретными потребностями, с возможностью обновления или замены моделей с минимальными изменениями кода.

Собственные модели Amazon: Nova

  • Amazon Nova — это последнее поколение фундаментальных моделей Amazon, предназначенных для высокой производительности, эффективности и корпоративной интеграции.
  • Модели Nova поддерживают текстовые, изображение и видеовходы и превосходят в Retrieval Augmented Generation (RAG), основывая ответы на проприетарных данных компании.
  • Они оптимизированы для агентских приложений, позволяя выполнять сложные многоступенчатые задачи, взаимодействующие с корпоративными API и системами.
  • Nova поддерживает пользовательскую тонкую настройку и дистилляцию, позволяя клиентам создавать частные, адаптированные модели на основе собственных помеченных наборов данных.

Модели третьих сторон и специализированные модели

  • DeepSeek-R1: Высокопроизводительная, полностью управляемая LLM для сложных задач рассуждения, кодирования и мультиязычных задач, теперь доступная на Bedrock.
  • Meta Llama, Anthropic Claude, AI21 Jurassic, Mistral, Cohere и другие: Каждая из них обладает уникальными преимуществами в области языка, кодирования, рассуждения или мультимодальности, охватывая широкий спектр корпоративных и исследовательских задач.
  • Marketplace: Bedrock Marketplace предлагает более 100 популярных, новых и специализированных FM, доступных через управляемые конечные точки.

Настройка и адаптация

  • Тонкая настройка: Bedrock позволяет частной тонкой настройке моделей с вашими собственными данными, создавая защищенную, адаптированную копию для вашей организации. Ваши данные не используются для повторного обучения базовой модели.
  • Retrieval Augmented Generation (RAG): Базы знаний Bedrock позволяют обогащать ответы моделей контекстными, актуальными данными компании, автоматизируя рабочий процесс RAG как для структурированных, так и для неструктурированных данных.
  • Дистилляция: Перенос знаний от больших учительских моделей к меньшим, эффективным ученическим моделям для экономичного развертывания.

Оценка моделей

  • LLM-as-a-Judge: Bedrock предлагает инструмент оценки моделей, где вы можете оценивать и сравнивать модели (включая те, которые находятся вне Bedrock) с использованием LLM в качестве оценщиков. Это помогает выбрать лучшую модель для конкретных критериев качества и ответственного ИИ.

Развертывание и безопасность

  • Серверное и масштабируемое: Bedrock управляет инфраструктурой, масштабируемостью и безопасностью, позволяя организациям сосредоточиться на логике приложений.
  • Безопасность и соответствие требованиям: Данные шифруются при передаче и в состоянии покоя, с соответствием стандартам ISO, SOC, HIPAA, CSA и GDPR.

В итоге: Amazon Bedrock предоставляет единую, защищенную платформу для доступа, настройки и развертывания широкого ассортимента ведущих LLM — включая собственные модели Nova Amazon и лучшие в своем классе FM третьих сторон — поддерживая тонкую настройку, RAG и продвинутые инструменты оценки для корпоративных приложений генеративного ИИ.

Groq LLM Models (2025)

Groq не является разработчиком LLM, но предоставляет аппаратное и облачное решение для вывода, специализирующееся на сверхбыстром, низкозадержном развертывании ведущих больших языковых моделей (LLM) с использованием собственной технологии Language Processing Unit (LPU). GroqCloud™ позволяет разработчикам запускать различные передовые, открытые LLM с невероятной скоростью и эффективностью.

Поддерживаемые LLM на GroqCloud

По состоянию на 2025 год, GroqCloud предлагает высокопроизводительный вывод для растущего списка ведущих LLM, включая:

  • Meta Llama 3 (8B, 70B)
  • Mistral Mixtral 8x7B SMoE
  • Google Gemma 7B
  • DeepSeek
  • Qwen
  • Whisper (речь в текст)
  • Codestral, Mamba, NeMo и другие

GroqCloud регулярно обновляется для поддержки новых и популярных открытых и исследовательских моделей, делая его универсальной платформой для разработчиков и предприятий.

Ключевые особенности и преимущества

  • Ультранизкая задержка: Движок вывода на основе LPU Groq обеспечивает ответы в реальном времени, с бенчмарками, показывающими значительные преимущества в скорости по сравнению с традиционным выводом на GPU.
  • Совместимость с API OpenAI: Разработчики могут перейти с OpenAI или других поставщиков на Groq, изменив всего несколько строк кода, благодаря совместимости API.
  • Масштабируемость: Инфраструктура Groq оптимизирована как для небольших, так и для крупномасштабных развертываний, поддерживая все — от отдельных разработчиков до корпоративных приложений.
  • Экономическая эффективность: Groq предлагает конкурентоспособные, прозрачные цены на вывод LLM, с вариантами бесплатного, оплаты по факту использования и корпоративных тарифов.
  • Региональная доступность: GroqCloud работает глобально, с крупными центрами обработки данных, такими как центр в Даммаме, Саудовская Аравия, поддерживающий мировой спрос.

Примеры моделей и цены (по состоянию на 2025 год)

Модель Контекстное окно Цена (за миллион токенов) Применение
Llama 3 70B 8K $0.59 (вход) / $0.79 (выход) Универсальная LLM
Llama 3 8B 8K $0.05 (вход) / $0.10 (выход) Легкие задачи
Mixtral 8x7B SMoE 32K $0.27 (вход/выход) Мультиязычные, кодирование
Gemma 7B Instruct — $0.10 (вход/выход) Следование инструкциям

Экосистема и интеграция

  • Groq питает платформы, такие как Orq.ai, позволяя командам создавать, развертывать и масштабировать приложения на основе LLM с реальной производительностью и надежностью.
  • Легкая миграция с других поставщиков благодаря совместимости API и широкой поддержке моделей.

В итоге: Groq не создает собственные LLM, но предоставляет ведущие в отрасли, сверхбыстрые выводы для широкого спектра ведущих открытых и исследовательских LLM (например, Llama, Mixtral, Gemma, DeepSeek, Qwen) через GroqCloud. Его аппаратное обеспечение LPU и облачная платформа ценятся за скорость, масштабируемость, экономическую эффективность и удобство для разработчиков. При выборе между облачными API, такими как Groq, и локальным или самоподдерживаемым выводом, наше руководство LLM Hosting: Local, Self-Hosted & Cloud Infrastructure Compared сравнивает стоимость, производительность и компромиссы инфраструктуры.

Полезные ссылки