Molnbaserade LLM-leverantörer

Kort lista över LLM-leverantörer

Sidinnehåll

Användning av LLMs är inte särskilt dyrt, kanske finns det inte ens behov av att köpa nya fantastiska GPU:er. Här är en lista över LLM-leverantörer i molnet med de LLMs de erbjuder.

Butiksdörr i molnet

LLM providers - Original

Anthropic LLM Models

Anthropic har utvecklat en familj av avancerade stora språkmodeller (LLM) under varumärket “Claude”. Dessa modeller är utformade för ett brett spektrum av applikationer, med betoning på säkerhet, tillförlitlighet och tolkningsbarhet.

Nyckelvarianter av Claude-modeller

Modell Styrkor Användningsområden
Haiku Hastighet, effektivitet Realtids-, lättviktsuppgifter
Sonnet Balanserad kapacitet & prestanda Allmänt ändamål
Opus Avancerad resonemang, multimodal Komplexa, högriskuppgifter

Alla modeller i Claude 3-familjen kan bearbeta både text och bilder, där Opus visar särskilt stark prestanda i multimodala uppgifter.

Tekniska grundvalar

  • Arkitektur: Claude-modellerna är generativa förtränade transformatorer (GPT), tränade för att förutspå nästa ord i stora textvolymer och sedan finjusterade för specifika beteenden.
  • Träningsmetoder: Anthropic använder en unik metod kallad Constitutional AI, som guidar modellerna att vara hjälpsamma och ofarliga genom att låta dem självvärdera och revidera svar baserat på en uppsättning principer (en “konstitution”). Denna process förfinas ytterligare med förstärkande inlärning från AI-feedback (RLAIF), där AI-genererad feedback används för att anpassa modellens utdata till konstitutionen.

Tolkningsbarhet och säkerhet

Anthropic investerar tungt i forskning om tolkningsbarhet för att förstå hur dess modeller representerar begrepp och fattar beslut. Tekniker som “ordboksinlärning” hjälper till att kartlägga interna neuronaktiveringar till mänskligt tolkningsbara egenskaper, vilket tillåter forskare att spåra hur modellen bearbetar information och fattar beslut. Denna transparens är avsedd att säkerställa att modellerna beter sig som avsett och att identifiera potentiella risker eller bias.

Företags- och praktiska applikationer

Claude-modellerna används i olika företagsmiljöer, inklusive:

  • Automatiserad kundservice
  • Drift (informationshämtning, sammanfattning)
  • Analys av juridiska dokument
  • Bearbetning av försäkringsanspråk
  • Kodhjälp (generering, felsökning, förklaring)

Dessa modeller är tillgängliga via plattformar som Amazon Bedrock, vilket gör dem lättillgängliga för integration i affärsflöden.

Forskning och utveckling

Anthropic fortsätter att utveckla vetenskapen om AI-anpassning, säkerhet och transparens, med målet att bygga modeller som inte bara är kraftfulla utan också förtroendeingivande och anpassade till mänskliga värderingar.

Sammanfattningsvis representerar Anthropics Claude-modeller en ledande tillvägagångssätt inom LLM-utveckling, som kombinerar toppmoderna kapaciteter med starkt fokus på säkerhet, tolkningsbarhet och praktisk företagsanvändning.

OpenAI LLM Models (2025)

OpenAI erbjuder en omfattande uppsättning stora språkmodeller (LLM), med de senaste generationerna som betonar multimodalitet, förlängd kontext och specialiserade kapaciteter för kodning och företagsuppgifter. De primära modellerna som finns tillgängliga från maj 2025 beskrivs nedan.

Nyckelmodeller från OpenAI

Modell Lanseringsdatum Multimodal Kontextfönster Specialisering API/ChatGPT Tillgänglighet Finjustering Noterbara prestanda/egenskaper
GPT-3 Jun 2020 Nej 2K tokens Textgenerering Endast API Ja MMLU ~43%
GPT-3.5 Nov 2022 Nej 4K–16K tokens Chat, textuppgifter ChatGPT Gratis/API Ja MMLU 70%, HumanEval ~48%
GPT-4 Mar 2023 Text+Bild 8K–32K tokens Avancerat resonemang ChatGPT Plus/API Ja MMLU 86.4%, HumanEval ~87%
GPT-4o (“Omni”) Maj 2024 Text+Bild+Ljud 128K tokens Multimodal, snabb, skalbar ChatGPT Plus/API Ja MMLU 88.7%, HumanEval ~87.8%
GPT-4o Mini Jul 2024 Text+Bild+Ljud 128K tokens Kostnadseffektiv, snabb Endast API Ja MMLU 82%, HumanEval 75.6%
GPT-4.5 Feb 2025* Text+Bild 128K tokens Interim, förbättrad noggrannhet API (förhandsgranskning, avvecklad) Nej MMLU ~90.8%
GPT-4.1 Apr 2025 Text+Bild 1M tokens Kodning, lång kontext Endast API Planerad MMLU 90.2%, SWE-Bench 54.6%
GPT-4.1 Mini Apr 2025 Text+Bild 1M tokens Balanserad prestanda/kostnad Endast API Planerad MMLU 87.5%
GPT-4.1 Nano Apr 2025 Text+Bild 1M tokens Ekonomi, ultrasnabb Endast API Planerad MMLU 80.1%

*GPT-4.5 var en kortlivad förhandsgranskning, nu avvecklad till förmån för GPT-4.1.

Modellhöjdpunkter

  • GPT-4o (“Omni”): Integrerar text, syn och ljudinmatning/utmatning, erbjuder nästan realtidsrespons och ett 128K-token kontextfönster. Det är den aktuella standarden för ChatGPT Plus och API, som utmärker sig i flerspråkiga och multimodala uppgifter.
  • GPT-4.1: Fokuserar på kodning, instruktionsföljande och extremt lång kontext (upp till 1 miljon tokens). Det är endast tillgängligt via API från maj 2025, med finjustering planerad men inte ännu tillgänglig.
  • Mini- och Nano-varianter: Erbjuder kostnadseffektiva, latensoptimerade alternativ för realtids- eller storskaliga applikationer, med viss avvägning mellan noggrannhet och hastighet/pris.
  • Finjustering: Tillgänglig för de flesta modeller förutom de allra senaste (t.ex. GPT-4.1 från maj 2025), vilket tillåter företag att anpassa modellerna för specifika domäner eller uppgifter.
  • Prestandamätningar: Nyare modeller överträffar konsekvent äldre modeller på standardtest (MMLU, HumanEval, SWE-Bench), med GPT-4.1 som sätter nya rekord i kodning och långkontextförståelse.

Användningsspektrum

  • Textgenerering & Chat: GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o
  • Multimodala uppgifter: GPT-4V, GPT-4o, GPT-4.1
  • Kodning & utvecklarverktyg: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini
  • Företagsautomatisering: Alla, med stöd för finjustering
  • Realtids-, kostnadseffektiva applikationer: Mini/Nano-varianter

OpenAIs LLM-ekosystem 2025 är högst diversifierat, med modeller anpassade för allt från enkel chat till avancerad multimodal resonemang och storskalig företagsanvändning. De senaste modellerna (GPT-4o, GPT-4.1) skjuter gränserna för kontextlängd, hastighet och multimodal integration, medan Mini- och Nano-varianterna adresserar kostnad och latens för produktionsanvändning.

MistralAI LLM Models (2025)

MistralAI har snabbt expanderat sitt utbud av stora språkmodeller (LLM), med både öppen källkod och kommersiella lösningar som betonar flerspråkighet, multimodalitet och kodcentrerade kapaciteter. Nedan följer en översikt över deras huvudmodeller och deras särskiljande egenskaper.

Modellnamn Typ Parametrar Specialisering Lanseringsdatum
Mistral Large 2 LLM 123B Flerspråkig, resonemang Juli 2024
Mistral Medium 3 LLM Frontier-class Kodning, STEM Maj 2025
Pixtral Large Multimodal LLM 124B Text + Vision Nov 2024
Codestral Code LLM Proprietary Kodgenerering Jan 2025
Mistral Saba LLM Proprietary Mellanöstern, Sydasiatiska språk Feb 2025
Ministral 3B/8B Edge LLM 3B/8B Edge/telefoner Okt 2024
Mistral Small 3.1 Small LLM Proprietary Multimodal, effektiv Mar 2025
Devstral Small Code LLM Proprietary Verktygsanvändning, flerfilsredigering Maj 2025
Mistral 7B Open Source 7B Allmänt ändamål 2023–2024
Codestral Mamba Open Source Proprietary Kod, mamba 2 ark. Jul 2024
Mathstral 7B Open Source 7B Matematik Jul 2024

Premiär- och kommersiella modeller

  • Mistral Large 2: Flaggskeppsmodellen från 2025, med 123 miljarder parametrar och ett 128K-token kontextfönster. Den stöder dussintals språk och över 80 kodspråk, med särskild styrka i avancerat resonemang och flerspråkiga uppgifter.
  • Mistral Medium 3: Lanserad i maj 2025, balanserar denna modell effektivitet och prestanda, särskilt stark i kodning och STEM-relaterade uppgifter.
  • Pixtral Large: En 124 miljarder parametrar multimodal modell (text och bild), lanserad i november 2024, utformad för uppgifter som kräver både språk- och bildförståelse.
  • Codestral: Specialiserad för kodgenerering och programutveckling, med den senaste versionen lanserad i januari 2025. Codestral är optimerad för låglatens, högfrekvent kodning.
  • Mistral Saba: Fokuserad på språk från Mellanöstern och Sydasien, lanserad i februari 2025.
  • Mistral OCR: En tjänst för optisk teckenigenkänning lanserad i mars 2025, som möjliggör extrahering av text och bilder från PDF:er för efterföljande AI-behandling.

Edge- och småmodeller

  • Les Ministraux (Ministral 3B, 8B): En familj av modeller optimerade för edge-enheter, som balanserar prestanda och effektivitet för distribution på telefoner och resursbegränsade hårdvaror.
  • Mistral Small: En ledande liten multimodal modell, med version 3.1 lanserad i mars 2025, utformad för effektivitet och edge-användningsfall.
  • Devstral Small: En toppmodern kodningsmodell inriktad på verktygsanvändning, kodbasutforskning och flerfilsredigering, lanserad maj 2025.

Öppen källkod och specialiserade modeller

  • Mistral 7B: En av de mest populära öppen källkod-modellerna, bredt antagen och finjusterad av gemenskapen.
  • Codestral Mamba: Den första öppen källkod “mamba 2”-modellen, lanserad juli 2024.
  • Mistral NeMo: En kraftfull öppen källkod-modell, lanserad juli 2024.
  • Mathstral 7B: En öppen källkod-modell specialiserad för matematik, lanserad juli 2024.
  • Pixtral (12B): En mindre multimodal modell för både text- och bildförståelse, lanserad september 2024.

Stödjande tjänster

  • Mistral Embed: Erbjuder toppmoderna semantiska textrepresentationer för efterföljande uppgifter.
  • Mistral Moderation: Detekterar skadligt innehåll i text, stödjer säker distribution.

MistralAIs modeller är tillgängliga via API och öppen källkod-utgivningar, med starkt fokus på flerspråkighet, multimodalitet och kodcentrerade applikationer. Deras öppen källkod-tillvägagångssätt och partnerskap har främjat snabb innovation och bred adoption över hela AI-ekosystemet.

Meta LLM Modeller (2025)

Metas familj av stora språkmodeller (LLM), känd som Llama (Large Language Model Meta AI), är en av de mest framstående öppna källkods- och forskningsdrivna AI-ekosystemen. Den senaste generationen, Llama 4, markerar ett betydande steg framåt i kapacitet, skala och modalitet.

Modell Parametrar Modalitet Arkitektur Kontextfönster Status
Llama 4 Scout 17B (16 experter) Multimodal MoE Ospecificerat Releaserat
Llama 4 Maverick 17B (128 experter) Multimodal MoE Ospecificerat Releaserat
Llama 4 Behemoth Ej releaserat Multimodal MoE Ospecificerat I träning
Llama 3.1 405B Text Dense 128,000 Releaserat
Llama 2 7B, 13B, 70B Text Dense Kortare Releaserat

Senaste Llama 4 Modeller

  • Llama 4 Scout:

    • 17 miljarder aktiva parametrar, 16 experter, mixture-of-experts (MoE) arkitektur
    • Naturligt multimodal (text och vision), öppna vikter
    • Passar på en enda H100 GPU (med Int4 kvantisering)
    • Designad för effektivitet och bred tillgänglighet

  • Llama 4 Maverick:

    • 17 miljarder aktiva parametrar, 128 experter, MoE arkitektur
    • Naturligt multimodal, öppna vikter
    • Passar på en enda H100 värd
    • Större expertdiversitet för förbättrad resonemangsförmåga

  • Llama 4 Behemoth (förhandsvisning):

    • Ej releaserad, fungerar som en “lärare” modell för Llama 4-serien
    • Presterar bättre än GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 och Gemini 2.0 Pro på STEM-benchmarks (t.ex. MATH-500, GPQA Diamond)
    • Representerar Metas mest kraftfulla LLM hittills

Nyckelfunktioner hos Llama 4:

  • Första öppna vikters, naturligt multimodala modeller (text och bilder)
  • Oöverträffad stöd för kontextlängd (inget specifikt angivet, men designat för långa uppgifter)
  • Byggda med avancerade mixture-of-experts arkitekturer för effektivitet och skalbarhet

Llama 3-serien

  • Llama 3.1:

    • 405 miljarder parametrar
    • 128,000-token kontextfönster
    • Tränad på över 15 biljoner tokens
    • Stöder flera språk (åtta tillagda i senaste versionen)
    • Största öppna källkodsmodell som släppts hittills

  • Llama 3.2 och 3.3:

    • Successiva förbättringar och distributioner, inklusive specialiserade användningsområden (t.ex. Llama 3.2 distribuerad på Internationella rymdstationen)

  • Llama 2:

    • Tidigare generation, tillgänglig i 7B, 13B och 70B parameter versioner
    • Fortfarande bredt använd för forskning och produktion

Öppen källkod och ekosystem

  • Meta upprätthåller ett starkt engagemang för öppen källkod AI, genom att tillhandahålla modeller och bibliotek för utvecklare och forskare.
  • Llama modeller driver många AI-funktioner över Metas plattformar och är bredt antagna i den bredare AI- gemenskapen.

Sammanfattningsvis: Metas Llama modeller har utvecklats till några av världens mest avancerade, öppna och multimodala LLMs, med Llama 4 Scout och Maverick i spetsen för effektivitet och kapacitet, och Llama 3.1 som sätter rekord för öppen källkodsskala och kontextlängd. Ekosystemet är designat för bred tillgänglighet, forskning och integration över olika användningsområden.

Qwen LLM Modeller (2025)

Qwen är Alibabas familj av stora språkmodeller (LLM), kända för sin öppna källkodstillgänglighet, starka flerspråkiga och kodningsförmågor samt snabba iterationer. Qwen-serien inkluderar nu flera stora generationer, var och en med distinkta styrkor och innovationer.

Generation Modelltyper Parametrar Nyckelfunktioner Öppen källkod
Qwen3 Dense, MoE 0.6B–235B Hybrid resonemang, flerspråkig, agent Ja
Qwen2.5 Dense, MoE, VL 0.5B–72B Kodning, matematik, 128K kontext, VL Ja
QwQ-32B Dense 32B Matematik/kodningsfokus, 32K kontext Ja
Qwen-VL Vision-Språk 2B–72B Text + bildindata Ja
Qwen-Max MoE Egendomsrätt Komplex, flerstegs resonemang Nej

Senaste generationer och flaggskeppsmodeller

  • Qwen3 (April 2025)

    • Representerar Alibabas mest avancerade LLMs hittills, med betydande förbättringar i resonemang, instruktionsföljande, verktygsanvändning och flerspråkig prestanda.
    • Tillgänglig i både täta och Mixture-of-Experts (MoE) arkitekturer, med parameterstorlekar från 0.6B till 235B.
    • Introducerar “hybrid resonemangsmodeller” som kan växla mellan “tänkande läge” (för komplex resonemang, matematik och kod) och “icke-tänkande läge” (för snabb, allmän chatt).
    • Överlägsen prestanda i kreativt skrivande, flerstegsdialog och agentbaserade uppgifter, med stöd för över 100 språk och dialekter.
    • Öppna vikter är tillgängliga för många varianter, vilket gör Qwen3 högst tillgänglig för utvecklare och forskare.

  • Qwen2.5 (Januar 2025)

    • Släppt i ett brett urval av storlekar (0.5B till 72B parametrar), lämpligt för både mobil- och företagsapplikationer.
    • Tränad på en 18 biljoner-token datamängd, med ett kontextfönster upp till 128,000 tokens.
    • Betydande uppgraderingar i kodning, matematiskt resonemang, flerspråkig flyt och effektivitet.
    • Specialiserade modeller som Qwen2.5-Math riktar sig mot avancerade matematiska uppgifter.
    • Qwen2.5-Max är en stor MoE-modell, förtränad på över 20 biljoner tokens och finjusterad med SFT och RLHF, som utmärker sig i komplexa, flerstegsuppgifter.

  • QwQ-32B (Mars 2025)

    • Fokuserar på matematiskt resonemang och kodning, konkurrerar med mycket större modeller i prestanda samtidigt som den är beräkningsmässigt effektiv.
    • 32B parameterstorlek, 32K token kontextfönster, öppen källkod under Apache 2.0.

Multimodala och specialiserade modeller

  • Qwen-VL-serien

    • Vision-språkmodeller (VL) som integrerar en visionstransformator med LLM, med stöd för text och bildindata.
    • Qwen2-VL och Qwen2.5-VL erbjuder parameterstorlekar från 2B till 72B, med de flesta varianter öppen källkod.

  • Qwen-Max

    • Levererar toppinferensprestanda för komplexa och flerstegs resonemang, tillgängligt via API och onlineplattformar.

Modelltillgänglighet och ekosystem

  • Qwen modeller är öppen källkod under Apache 2.0-licensen (förutom några av de största varianterna) och är tillgängliga via Alibaba Cloud, Hugging Face, GitHub och ModelScope.
  • Qwen familjen är bredt antagen över olika branscher, inklusive konsumentelektronik, spel och företags-AI, med över 90,000 företagsanvändare.

Nyckelfunktioner över Qwen familjen

  • Flerspråkig mästare: Stöder 100+ språk, utmärker sig i översättning och korsspråkiga uppgifter.
  • Kodning och matematik: Ledande prestanda i kodgenerering, felsökning och matematiskt resonemang, med specialiserade modeller för dessa domäner.
  • Förlängd kontext: Kontextfönster upp till 128,000 tokens för detaljerade, långa uppgifter.
  • Hybrid resonemang: Förmåga att växla mellan lägen för optimal prestanda i både komplexa och allmänna uppgifter.
  • Öppen källkod ledarskap: Många modeller är helt öppen källkod, vilket främjar snabb gemenskapsadoption och forskning.

Sammanfattningsvis: Qwen modeller står i framkanten för öppen källkod LLM-utveckling, med Qwen3 och Qwen2.5 som erbjuder toppmoderna resonemang, flerspråkig och kodningsförmåga, bred modellstorleks täckning och stark industriadoption. Deras hybrid resonemang, stora kontextfönster och öppna tillgänglighet gör dem till ett ledande val för både forskning och företagsapplikationer.

LLM-leverantörer - Återförsäljare

Amazon AWS Bedrock LLM-modeller (2025)

Amazon Bedrock är en helt hanterad, serverlös plattform som ger åtkomst till ett brett urval av ledande stora språkmodeller (LLMs) och grundmodeller (FMs) från både Amazon och topp AI-företag. Den är utformad för att förenkla integreringen, anpassningen och distributionen av generativ AI i företagsapplikationer.

Stödda modellleverantörer och familjer

Amazon Bedrock erbjuder ett av de bredaste urvalen av LLMs tillgängliga, inklusive modeller från:

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

Denna mångfald låter organisationer blanda och matcha modeller efter sina specifika behov, med flexibiliteten att uppgradera eller byta modeller med minimala kodändringar.

Amazons egna modeller: Nova

  • Amazon Nova är den senaste generationen av Amazons grundmodeller, utformade för hög prestanda, effektivitet och företagsintegration.
  • Nova-modellerna stöder text-, bild- och videoinmatningar och utmärker sig inom Retrieval Augmented Generation (RAG) genom att grundlägga svar i företagsspecifik data.
  • De är optimerade för agentbaserade applikationer, vilket möjliggör komplexa, flerstegsuppgifter som interagerar med organisations-APIer och system.
  • Nova stöder anpassad finjustering och destillation, vilket låter kunder skapa privata, anpassade modeller baserade på sina egna märkta dataset.

Tredjeparts- och specialiserade modeller

  • DeepSeek-R1: En högpresterande, helt hanterad LLM för avancerad resonemang, kodning och flerspråkiga uppgifter, nu tillgänglig på Bedrock.
  • Meta Llama, Anthropic Claude, AI21 Jurassic, Mistral, Cohere och andra: Var och en har unika styrkor inom språk, kodning, resonemang eller multimodalitet, vilket täcker ett brett spektrum av företags- och forskningsanvändningsområden.
  • Marknadsplats: Bedrock Marketplace erbjuder över 100 populära, uppkommande och specialiserade FMs tillgängliga via hanterade slutpunkter.

Anpassning och anpassning

  • Finjustering: Bedrock möjliggör privat finjustering av modeller med din egen data, vilket skapar en säker, anpassad kopia för din organisation. Din data används inte för att återträna basmodellen.
  • Retrieval Augmented Generation (RAG): Bedrocks kunskapsbaser låter dig berika modellernas svar med kontextuella, uppdaterade företagsdata, automatiserar RAG-arbetsflödet för både strukturerade och ostrukturerade data.
  • Destillation: Överför kunskap från stora lärarmodeller till mindre, effektiva studentmodeller för kostnadseffektiv distribution.

Modellutvärdering

  • LLM-as-a-Judge: Bedrock erbjuder ett verktyg för modellutvärdering där du kan benchmarka och jämföra modeller (inklusive de utanför Bedrock) med hjälp av LLMs som utvärderare. Detta hjälper till att välja den bästa modellen för specifika kvalitets- och ansvarsfull AI-kriterier.

Distribution och säkerhet

  • Serverlös och skalbar: Bedrock hanterar infrastruktur, skalbarhet och säkerhet, vilket låter organisationer fokusera på applikationslogik.
  • Säkerhet och efterlevnad: Data krypteras under överföring och i vila, med efterlevnad av ISO-, SOC-, HIPAA-, CSA- och GDPR-standarder.

Sammanfattningsvis: Amazon Bedrock erbjuder en enhetlig, säker plattform för att komma åt, anpassa och distribuera ett brett utbud av ledande LLMs - inklusive Amazons egna Nova-modeller och bästa i klassen tredjeparts FMs - med stöd för finjustering, RAG och avancerade utvärderingsverktyg för generativ AI på företagsnivå.

Groq LLM-modeller (2025)

Groq är inte en LLM-utvecklare i sig, utan en hårdvaru- och molninferensleverantör som specialiserar sig på ultrasnabb, låglatensdistribution av ledande stora språkmodeller (LLMs) med hjälp av sin proprietära Language Processing Unit (LPU)-teknik. GroqCloud™ låter utvecklare köra ett brett utbud av toppmoderna, öppet tillgängliga LLMs med oöverträffad hastighet och effektivitet.

Stödda LLMs på GroqCloud

År 2025 erbjuder GroqCloud högpresterande inferens för en växande lista över topp-LLMs, inklusive:

  • Meta Llama 3 (8B, 70B)
  • Mistral Mixtral 8x7B SMoE
  • Google Gemma 7B
  • DeepSeek
  • Qwen
  • Whisper (tal-till-text)
  • Codestral, Mamba, NeMo och andra

GroqCloud uppdateras regelbundet för att stödja nya och populära öppna källor och forskningsmodeller, vilket gör det till en mångsidig plattform för utvecklare och företag.

Nyckelfunktioner och fördelar

  • Ultra-låg latens: Groqs LPU-baserade inferensmotor levererar svar i realtid, med benchmarktester som visar betydande hastighetsfördelar jämfört med traditionell GPU-baserad inferens.
  • OpenAI API-kompatibilitet: Utvecklare kan byta från OpenAI eller andra leverantörer till Groq genom att ändra bara några få rader kod, tack vare API-kompatibilitet.
  • Skalbarhet: Groqs infrastruktur är optimerad för både små och stora skalor, med stöd för allt från enskilda utvecklare till företagsnivåapplikationer.
  • Kostnadseffektivitet: Groq erbjuder konkurrenskraftiga, transparenta priser för LLM-inferens, med alternativ för gratis, betal-som-du-går och företagstjänster.
  • Regional tillgänglighet: GroqCloud opererar globalt, med stora datacenter som det i Dammam, Saudiarabien, som stöder världsomfattande efterfrågan.

Exempelmodeller och priser (från 2025)

Modell Kontextfönster Pris (per miljon token) Användningsområden
Llama 3 70B 8K $0.59 (inmatning) / $0.79 (utmatning) Allmänt ändamål LLM
Llama 3 8B 8K $0.05 (inmatning) / $0.10 (utmatning) Lätta uppgifter
Mixtral 8x7B SMoE 32K $0.27 (inmatning/utmatning) Flerspråkig, kodning
Gemma 7B Instruct — $0.10 (inmatning/utmatning) Instruktionsföljande

Ekosystem och integration

  • Groq driver plattformar som Orq.ai, vilket möjliggör för team att bygga, distribuera och skalbar LLM-baserade applikationer med realtidshastighet och tillförlitlighet.
  • Enkel migration från andra leverantörer tack vare API-kompatibilitet och omfattande modellstöd.

Sammanfattningsvis: Groq skapar inte sina egna LLMs utan erbjuder branschledande, ultrasnabb inferens för ett brett utbud av toppöppna källor och forsknings-LLMs (t.ex. Llama, Mixtral, Gemma, DeepSeek, Qwen) via GroqCloud. Dess LPU-hårdvara och molnplattform värderas för hastighet, skalbarhet, kostnadseffektivitet och utvecklarvänlig integration.

Användbara länkar