Облачные провайдеры LLM

Краткий список поставщиков LLM

Содержимое страницы

Использование LLM не очень дорого, может быть, не нужно покупать новый крутой GPU. Вот список, если поставщики LLM в облаке с LLM, которые они хостят.

Дверь магазина в облаке

Поставщики LLM - Оригинал

Модели LLM Anthropic

Anthropic разработала семейство продвинутых больших языковых моделей (LLM) под брендом “Claude”. Эти модели предназначены для широкого спектра приложений, акцентируя внимание на безопасности, надежности и интерпретируемости.

Основные варианты модели Claude

Модель Сильные стороны Сценарии использования
Haiku Скорость, эффективность В реальном времени, легкие задачи
Sonnet Сбалансированная способность и производительность Общие приложения
Opus Расширенное рассуждение, мультимодальность Сложные, высокорисковые задачи

Все модели в семействе Claude 3 могут обрабатывать как текст, так и изображения, с особенно сильной производительностью в мультимодальных задачах Opus.

Технические основы

  • Архитектура: Модели Claude являются генеративными предобученными трансформерами (GPTs), обученными предсказывать следующее слово в больших объемах текста, а затем тонко настроенные для конкретных поведений.
  • Методы обучения: Anthropic использует уникальный подход, называемый Constitutional AI, который направляет модели быть полезными и безвредными, заставляя их самокритику и пересматривать ответы на основе набора принципов («конституции»). Этот процесс дополнительно уточняется с использованием усиленного обучения от обратной связи AI (RLAIF), где AI-генерированная обратная связь используется для выравнивания выводов модели с конституцией.

Интерпретируемость и безопасность

Anthropic инвестирует в исследование интерпретируемости, чтобы понять, как свои модели представляют концепции и принимают решения. Техники вроде «обучения словаря» помогают отображать внутренние активации нейронов на человечески интерпретируемые признаки, позволяя исследователям отслеживать, как модель обрабатывает информацию и принимает решения. Эта прозрачность предназначена для обеспечения того, чтобы модели ведут себя так, как задумано, и для выявления потенциальных рисков или предвзятостей.

Промышленные и практические применения

Модели Claude внедряются в различные промышленные сценарии, включая:

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

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

Исследования и разработка

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

В заключение, модели Claude Anthropic представляют собой ведущий подход в разработке LLM, сочетающий самые современные возможности с сильным акцентом на безопасность, интерпретируемость и практическое использование в промышленности.

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 задач в корпоративной среде. Основные модели, доступные на момент мая 2025 года, приведены ниже.

Основные модели OpenAI LLM

Модель Дата выпуска Мультимодальность Контекстное окно Специализация Доступность через API/ChatGPT Тонкая настройка Значимые тесты/Функции
GPT-3 Июнь 2020 Нет 2K токенов Генерация текста Только API Да MMLU ~43%
GPT-3.5 Ноябрь 2022 Нет 4K–16K токенов Чат, задачи с текстом ChatGPT Бесплатно/API Да MMLU 70%, HumanEval ~48%
GPT-4 Март 2023 Текст+Изображение 8K–32K токенов Расширенное рассуждение ChatGPT Plus/API Да MMLU 86.4%, HumanEval ~87%
GPT-4o (“Omni”) Май 2024 Текст+Изображение+Аудио 128K токенов Мультимодальность, быстрое, масштабируемое ChatGPT Plus/API Да MMLU 88.7%, HumanEval ~87.8%
GPT-4o Mini Июль 2024 Текст+Изображение+Аудио 128K токенов Экономичное, быстрое API Да MMLU 82%, HumanEval 75.6%
GPT-4.5 Февраль 2025* Текст+Изображение 128K токенов Промежуточное, улучшенная точность API (прототип, устаревший) Нет MMLU ~90.8%
GPT-4.1 Апрель 2025 Текст+Изображение 1M токенов Программирование, длинный контекст API только Планируется MMLU 90.2%, SWE-Bench 54.6%
GPT-4.1 Mini Апрель 2025 Текст+Изображение 1M токенов Сбалансированная производительность/стоимость API только Планируется MMLU 87.5%
GPT-4.1 Nano Апрель 2025 Текст+Изображение 1M токенов Экономия, сверхбыстрое API только Планируется MMLU 80.1%

*GPT-4.5 был краткосрочным прототипом, теперь устаревшим в пользу GPT-4.1.

Выделяющиеся модели

  • GPT-4o (“Omni”): Интегрирует текст, визуальные и аудио входы/выходы, предлагая почти реальное время отклики и контекстное окно 128K токенов. Это текущий дефолт для ChatGPT Plus и API, выдающийся в мультимодальных и мультиязычных задачах.
  • GPT-4.1: Фокусируется на программировании, следовании инструкциям и чрезвычайно длинном контексте (до 1 миллиона токенов). Он доступен только через API с мая 2025 года, с тонкой настройкой, планируемой, но пока недоступной.
  • Mini и Nano варианты: Предоставляют экономичные, оптимизированные по задержке варианты для реального времени или масштабных приложений, жертвуют некоторой точностью в пользу скорости и цены.
  • Тонкая настройка: Доступна для большинства моделей, кроме самых новых (например, GPT-4.1 на момент мая 2025 года), позволяя бизнесу настраивать модели для конкретных сфер или задач.
  • Тесты: Новые модели постоянно превосходят старые в стандартных тестах (MMLU, HumanEval, SWE-Bench), с GPT-4.1, устанавливающим новые рекорды в программировании и понимании длинного контекста.

Спектр использования

  • Генерация текста и чат: GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o
  • Мультимодальные задачи: GPT-4V, GPT-4o, GPT-4.1
  • Программирование и инструменты разработчика: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini
  • Автоматизация в корпоративной среде: Все, с поддержкой тонкой настройки
  • Реальное время, экономичные приложения: Mini/Nano варианты

Экосистема LLM OpenAI в 2025 году очень разнообразна, с моделями, адаптированными для всего от простого чата до продвинутых мультимодальных рассуждений и масштабной корпоративной развертке. Новые модели (GPT-4o, GPT-4.1) толкают границы в длине контекста, скорости и интеграции мультимодальности, в то время как Mini и Nano варианты решают вопросы стоимости и задержки для использования в производстве.

Модели LLM MistralAI (2025)

MistralAI быстро расширила свой портфель больших языковых моделей (LLM), предлагая как открытые, так и коммерческие решения, акцентируя внимание на мультимодальности, коде и межязыковых возможностях. Ниже приведен обзор их основных моделей и их отличительных чертах.

Название модели Тип Параметры Специализация Дата выпуска
Mistral Large 2 LLM 123B Мультимодальность, рассуждение Июль 2024
Mistral Medium 3 LLM Frontier-class Программирование, STEM Май 2025
Pixtral Large Мультимодальная LLM 124B Текст + Видение Ноябрь 2024
Codestral Code LLM Проприетарный Генерация кода Январь 2025
Mistral Saba LLM Проприетарный Языки Средиземноморья и Южной Азии Февраль 2025
Ministral 3B/8B Edge LLM 3B/8B Edge/телефоны Октябрь 2024
Mistral Small 3.1 Small LLM Проприетарный Мультимодальность, эффективность Март 2025
Devstral Small Code LLM Проприетарный Использование инструментов, многофайловое редактирование Май 2025
Mistral 7B Open Source 7B Общее назначение 2023–2024
Codestral Mamba Open Source Проприетарный Код, архитектура mamba 2 Июль 2024
Mathstral 7B Open Source 7B Математика Июль 2024

Премьерные и коммерческие модели

  • Mistral Large 2: Главная модель на 2025 год, с 123 миллиардами параметров и контекстным окном 128K токенов. Поддерживает десятки языков и более 80 языков программирования, выдающаяся в продвинутом рассуждении и мультимодальных задачах.
  • Mistral Medium 3: Выпущена в мае 2025 года, эта модель балансирует эффективность и производительность, особенно сильна в программировании и задачах, связанных с STEM.
  • Pixtral Large: Мультимодальная модель с 124 миллиардами параметров (текст и изображение), выпущенная в ноябре 2024 года, разработана для задач, требующих как понимания языка, так и изображения.
  • Codestral: Специализирована на генерации кода и программировании, с последней версией, выпущенной в январе 2025 года. Codestral оптимизирован для низкой задержки и высокочастотных задач программирования.
  • Mistral Saba: Фокусируется на языках Средиземноморья и Южной Азии, выпущен в феврале 2025 года.
  • Mistral OCR: Услуга оптического распознавания символов, запущенная в марте 2025 года, позволяющая извлекать текст и изображения из PDF для дальнейшей обработки ИИ.

Edge и маленькие модели

  • Les Ministraux (Ministral 3B, 8B): Семейство моделей, оптимизированных для устройств edge, балансируя производительность и эффективность для развертывания на телефонах и ресурсно-ограниченном железе.
  • Mistral Small: Ведущая маленькая мультимодальная модель, с v3.1, выпущенной в марте 2025 года, разработанная для эффективности и использования в edge.
  • Devstral Small: Состояние-наука модель программирования, фокусирующаяся на использовании инструментов, исследовании кодовой базы и многофайловом редактировании, выпущенная в мае 2025 года.

Open Source и специализированные модели

  • Mistral 7B: Одна из самых популярных open-source моделей, широко принятых и тонко настроенных сообществом.
  • Codestral Mamba: Первый open-source “mamba 2” модель, выпущенная в июле 2024 года.
  • Mistral NeMo: Мощная open-source модель, выпущенная в июле 2024 года.
  • Mathstral 7B: Open-source модель, специализированная на математике, выпущенная в июле 2024 года.
  • Pixtral (12B): Меньшая мультимодальная модель для понимания текста и изображения, выпущенная в сентябре 2024 года.

Поддерживающие услуги

  • Mistral Embed: Предоставляет современные семантические представления текста для задач downstream.
  • Mistral Moderation: Обнаруживает вредный контент в тексте, поддерживает безопасную развертку.

Модели MistralAI доступны через API и open-source выпуски, с сильным акцентом на мультимодальность, межязыковые и кодовые приложения. Их подход open-source и партнерства способствовали быстрому инновационному развитию и широкому внедрению в экосистеме ИИ.

Модели LLM Meta (2025)

Семейство больших языковых моделей (LLM) Meta, известное как Llama (Large Language Model Meta AI), является одним из самых известных open-source и исследовательских AI экосистем. Последнее поколение, Llama 4, представляет собой значительный скачок в возможностях, масштабе и мультимодальности.

Модель Параметры Мультимодальность Архитектура Контекстное окно Статус
Llama 4 Scout 17B (16 экспертов) Мультимодальность MoE Не указано Опубликовано
Llama 4 Maverick 17B (128 экспертов) Мультимодальность MoE Не указано Опубликовано
Llama 4 Behemoth Не опубликовано Мультимодальность MoE Не указано В обучении
Llama 3.1 405B Текст Dense 128,000 Опубликовано
Llama 2 7B, 13B, 70B Текст Dense Короткий Опубликовано

Самые последние модели Llama 4

  • Llama 4 Scout:

    • 17 миллиардов активных параметров, 16 экспертов, архитектура mixture-of-experts (MoE)
    • Нативно мультимодальная (текст и визуальные), open-weight
    • Умещается на один H100 GPU (с Int4 квантованием)
    • Разработано для эффективности и широкого доступа

  • Llama 4 Maverick:

    • 17 миллиардов активных параметров, 128 экспертов, архитектура MoE
    • Нативно мультимодальная, open-weight
    • Умещается на один H100 хост
    • Более разнообразные эксперты для улучшенного рассуждения

  • Llama 4 Behemoth (превью):

    • Ещё не опубликован, служит как «учитель» для серии Llama 4
    • Превосходит GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 и Gemini 2.0 Pro на STEM-тестах (например, MATH-500, GPQA Diamond)
    • Представляет собой наиболее мощную LLM Meta на сегодняшний день

Основные особенности Llama 4:

  • Первые open-weight, нативно мультимодальные модели (текст и изображения)
  • Неограниченная поддержка контекста (подробности не указаны, но предназначены для задач с длинным форматом)
  • Построены с использованием продвинутых архитектур mixture-of-experts для эффективности и масштабируемости

Серия Llama 3

  • Llama 3.1:

    • 405 миллиардов параметров
    • Контекстное окно 128,000 токенов
    • Обучено на более чем 15 триллионов токенов
    • Поддерживает несколько языков (восемь добавлено в последней версии)
    • Самая большая open-source модель, выпущенная на сегодняшний день

  • Llama 3.2 и 3.3:

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

  • Llama 2:

    • Предыдущее поколение, доступное в версиях 7B, 13B и 70B параметров
    • Все еще широко используется для исследований и производства

Open Source и экосистема

  • Meta сохраняет сильное обязательство к open-source AI, предоставляя модели и библиотеки для разработчиков и исследователей.
  • Модели Llama обеспечивают многие AI-функции на платформах Meta и широко используются в более широкой AI-сообществе.

В заключение:
Модели Llama Meta эволюционировали в некоторые из самых продвинутых, открытых и мультимодальных LLM в мире, с Llama 4 Scout и Maverick ведущими в эффективности и возможностях, а Llama 3.1 устанавливают рекорды по масштабу open-source и длине контекста. Экосистема предназначена для широкого доступа, исследований и интеграции в различные сценарии использования.

Модели LLM Qwen (2025)

Qwen — это семейство больших языковых моделей (LLM) Alibaba, известное своей открытой доступностью, сильными межязыковыми и программными возможностями, а также быстрым развитием. Серия Qwen теперь включает несколько основных поколений, каждое из которых имеет свои сильные стороны и инновации.

Поколение Типы моделей Параметры Основные особенности Открытый исходный код
Qwen3 Dense, MoE 0.6B–235B Гибридное рассуждение, мультимодальность, агент Да
Qwen2.5 Dense, MoE, VL 0.5B–72B Программирование, математика, 128K контекст, VL Да
QwQ-32B Dense 32B Математика/программирование, 32K контекст Да
Qwen-VL Видение-язык 2B–72B Текст + изображение входы Да
Qwen-Max MoE Проприетарный Сложные, многоэтапные рассуждения Нет

Самые последние поколения и флагманские модели

  • Qwen3 (апрель 2025)

    • Представляет самые продвинутые LLM Alibaba на сегодняшний день, с большими улучшениями в рассуждении, следовании инструкциям, использовании инструментов и мультимодальных возможностях.
    • Доступна в плотных и Mixture-of-Experts (MoE) архитектурах, с размерами параметров от 0.6B до 235B.
    • Вводит «гибридные модели рассуждения», которые могут переключаться между «режимом рассуждения» (для сложных рассуждений, математики и кода) и «режимом без рассуждения» (для быстрого, общего чата).
    • Высокая производительность в творческом письме, многократных диалогах и задачах с агентами, с поддержкой более 100 языков и диалектов.
    • Открытые веса доступны для многих вариантов, что делает Qwen3 очень доступным для разработчиков и исследователей.

  • Qwen2.5 (январь 2025)

    • Выпущена в широком диапазоне размеров (0.5B до 72B параметров), подходящая для мобильных и корпоративных приложений.
    • Обучена на наборе данных из 18 триллионов токенов, с контекстным окном до 128,000 токенов.
    • Основные улучшения в программировании, математическом рассуждении, межязыковой грамотности и эффективности.
    • Специализированные модели, такие как Qwen2.5-Math, направлены на продвинутые математические задачи.
    • Qwen2.5-Max — это крупномасштабная модель MoE, предобученная на более чем 20 триллионах токенов и тонко настроенная с помощью SFT и RLHF, выдающаяся в сложных, многоэтапных задачах.

  • QwQ-32B (март 2025)

    • Фокусируется на математическом рассуждении и программировании, превосходя по производительности многие более крупные модели, при этом оставаясь вычислительно эффективной.
    • Размер параметров 32B, контекстное окно 32K токенов, открытый исходный код под лицензией Apache 2.0.

Мультимодальные и специализированные модели

  • Qwen-VL серии

    • Модели визуально-языковые (VL), интегрирующие визуальный трансформер с LLM, поддерживающие текст и изображение входы.
    • Qwen2-VL и Qwen2.5-VL предлагают размеры параметров от 2B до 72B, с большинством вариантов, открытыми для использования.

  • Qwen-Max

    • Предоставляет наилучшую производительность ввода для сложных и многоэтапных рассуждений, доступна через API и онлайн-платформы.

Доступность моделей и экосистема

  • Модели Qwen открыты под лицензией Apache 2.0 (кроме некоторых самых крупных вариантов) и доступны через Alibaba Cloud, Hugging Face, GitHub и ModelScope.
  • Семейство Qwen широко используется в промышленности, включая потребительские электронные устройства, игры и корпоративный ИИ, с более чем 90 000 корпоративных пользователей.

Основные особенности по всей семье Qwen

  • Мультимодальная магистраль: Поддерживает более 100 языков, выдающаяся в переводе и кросс-языковых задачах.
  • Программирование и математика: Ведущая производительность в генерации кода, отладке и математическом рассуждении, с специализированными моделями для этих областей.
  • Расширенный контекст: Контекстные окна до 128,000 токенов для детальных, длинных задач.
  • Гибридное рассуждение: Возможность переключения между режимами для оптимальной производительности в сложных и общих задачах.
  • Лидерство в открытом исходном коде: Многие модели полностью открыты, способствуя быстрому внедрению сообщества и исследованиям.

В заключение:
Модели Qwen находятся в авангарде разработки open-source LLM, с Qwen3 и Qwen2.5, предлагающими самые современные возможности рассуждения, мультимодальных и программных способностей, широкий охват размеров моделей и сильное внедрение в промышленности. Их гибридное рассуждение, большие контекстные окна и открытая доступность делают их ведущим выбором для как исследований, так и корпоративных приложений.

Поставщики LLM - Реселлеры

Модели LLM Amazon AWS Bedrock (2025)

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

Поддерживаемые поставщики моделей и семьи

Amazon Bedrock предлагает одну из самых широких выборок LLM, включая модели от:

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

Эта разнообразие позволяет организациям смешивать и сочетать модели в соответствии с их конкретными потребностями, с возможностью обновления или смены моделей с минимальными изменениями в коде.

Собственные модели Amazon: Nova

  • Amazon Nova — это последнее поколение фундаментальных моделей Amazon, разработанных для высокой производительности, эффективности и интеграции в корпоративные приложения.
  • Модели Nova поддерживают текст, изображения и видео, и выдаются в Retrieval Augmented Generation (RAG) за счет основания ответов на проприетарных данных компании.
  • Они оптимизированы для агентских приложений, позволяя выполнять сложные, многоэтапные задачи, взаимодействующие с корпоративными API и системами.
  • Nova поддерживает кастомную тонкую настройку и дистилляцию, позволяя клиентам создавать приватные, настроенные модели на основе собственных наборов помеченных данных.

Третьи стороны и специализированные модели

  • DeepSeek-R1: Высокопроизводительная, полностью управляемая LLM для продвинутого рассуждения, программирования и мультимодальных задач, теперь доступна на Bedrock.
  • Meta Llama, Anthropic Claude, AI21 Jurassic, Mistral, Cohere и другие: Каждая из них приносит уникальные сильные стороны в языке, программировании, рассуждении или мультимодальности, охватывая широкий спектр корпоративных и исследовательских сценариев использования.
  • Marketplace: Marketplace Bedrock предлагает более 100 популярных, новых и специализированных FMs, доступных через управляемые конечные точки.

Кастомизация и адаптация

  • Тонкая настройка: Bedrock позволяет приватную тонкую настройку моделей с использованием собственных данных, создавая безопасную, настроенную копию для вашей организации. Ваши данные не используются для переобучения базовой модели.
  • Retrieval Augmented Generation (RAG): Базы знаний Bedrock позволяют обогатить ответы моделей контекстной, актуальной корпоративной информацией, автоматизируя рабочий процесс RAG для структурированных и неструктурированных данных.
  • Дистилляция: Перенос знаний от больших учителей к более компактным, эффективным студентам для экономичного развертывания.

Оценка моделей

  • LLM как судья: Bedrock предлагает инструмент оценки моделей, где вы можете проводить тестирование и сравнение моделей (включая те, что не на Bedrock), используя LLM в качестве оценщиков. Это помогает выбрать лучшую модель для конкретных критериев качества и ответственного ИИ.

Развертывание и безопасность

  • Серверный и масштабируемый: Bedrock управляет инфраструктурой, масштабированием и безопасностью, позволяя организациям сосредоточиться на логике приложения.
  • Безопасность и соответствие: Данные шифруются в пути и в покое, с соответствием стандартам ISO, SOC, HIPAA, CSA и GDPR.

В заключение:
Amazon Bedrock предоставляет единый, безопасный платформу для доступа, настройки и развертывания широкого спектра ведущих LLM — включая собственные модели Nova Amazon и лучшие по классу сторонние FMs — поддерживая тонкую настройку, RAG и продвинутые инструменты оценки для корпоративных генеративных ИИ приложений.

Модели LLM Groq (2025)

Groq не является разработчиком LLM сам по себе, но поставщиком оборудования и облачного инференса, специализирующимся на сверхбыстром, низкой задержке развертывании ведущих больших языковых моделей (LLM) с использованием своей проприетарной технологии Language Processing Unit (LPU). GroqCloud™ позволяет разработчикам запускать различные современные, открыто доступные LLM с невероятной скоростью и эффективностью.

Поддерживаемые LLM на GroqCloud

На момент 2025 года GroqCloud предлагает высокопроизводительный инференс для растущего списка ведущих LLM, включая:

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

GroqCloud регулярно обновляется, чтобы поддерживать новые и популярные open-source и исследовательские модели, делая его универсальной платформой для разработчиков и корпораций.

Основные особенности и преимущества

  • Сверхнизкая задержка: Инференс на основе LPU Groq доставляет ответы в реальном времени, с показателями, демонстрирующими значительное преимущество по скорости по сравнению с традиционным GPU-инференсом.
  • Совместимость с API OpenAI: Разработчикам можно переключаться с OpenAI или других поставщиков на Groq, просто изменив несколько строк кода, благодаря совместимости API.
  • Масштабируемость: Инфраструктура Groq оптимизирована для как малых, так и крупных развертываний, поддерживая всё от отдельных разработчиков до корпоративных приложений.
  • Экономичность: Groq предлагает конкурентоспособные, прозрачные цены на инференс LLM, с вариантами для бесплатного, pay-as-you-go и корпоративных тарифов.
  • Региональная доступность: GroqCloud работает глобально, с крупными центрами данных, такими как в Даммаме, Саудовской Аравии, поддерживающими глобальный спрос.

Примеры моделей и цены (на момент 2025 года)

Модель Контекстное окно Цена (на миллион токенов) Сценарии использования
Llama 3 70B 8K $0.59 (вход) / $0.79 (выход) Общее назначение LLM
Llama 3 8B 8K $0.05 (вход) / $0.10 (выход) Легкие задачи
Mixtral 8x7B SMoE 32K $0.27 (вход/выход) Мультимодальность, программирование
Gemma 7B Instruct — $0.10 (вход/выход) Следование инструкциям

Экосистема и интеграция

  • Groq обеспечивает платформы вроде Orq.ai, позволяя командам строить, развертывать и масштабировать приложения на основе LLM с реальным временем и надежностью.
  • Легкое переключение с других поставщиков благодаря совместимости API и широкой поддержке моделей.

В заключение:
Groq не создает свои собственные LLM, но предоставляет ведущие, сверхбыстрые инференсы для широкого спектра открытых и исследовательских LLM (например, Llama, Mixtral, Gemma, DeepSeek, Qwen) через GroqCloud. Его аппаратное обеспечение LPU и облачная платформа ценятся за скорость, масштабируемость, экономичность и дружелюбие для разработчиков интеграцию.

Полезные ссылки