Cloud-LLM-Anbieter

Kurze Liste von LLM-Anbietern

Inhaltsverzeichnis

Die Verwendung von LLMs ist nicht sehr teuer, es könnte also kein Bedarf bestehen, neue, beeindruckende GPU-Karten zu kaufen.
Hier ist eine Liste der LLM-Anbieter in der Cloud mit den LLMs, die sie hosten.

Shop-Tür in der Cloud

LLM-Anbieter – Original

Anthropic LLM-Modelle

Anthropic hat eine Familie fortschrittlicher großer Sprachmodelle (LLMs) unter der Marke „Claude“ entwickelt. Diese Modelle sind für eine Vielzahl von Anwendungen konzipiert und betonen Sicherheit, Zuverlässigkeit und Interpretierbarkeit.

Wichtige Varianten der Claude-Modelle

Modell Stärken Anwendungsfälle
Haiku Geschwindigkeit, Effizienz Echtzeit-, leichte Aufgaben
Sonnet Ausgewogene Fähigkeiten & Leistung Allgemeine Anwendungen
Opus Fortgeschrittene Schlussfolgerung, multimodal Komplexe, hochriskante Aufgaben

Alle Modelle der Familie Claude 3 können sowohl Text als auch Bilder verarbeiten, wobei Opus besonders starke Leistungen bei multimodalen Aufgaben zeigt.

Technische Grundlagen

  • Architektur: Claude-Modelle sind generative vortrainierte Transformer (GPTs), die trainiert wurden, um das nächste Wort in großen Textmengen vorherzusagen und anschließend für spezifische Verhaltensweisen feinabgestimmt wurden.
  • Trainingsmethoden: Anthropic verwendet einen einzigartigen Ansatz namens Constitutional AI, der Modelle leitet, um hilfreich und harmlos zu sein, indem sie sich selbst kritisieren und Antworten basierend auf einem Satz von Prinzipien (einem „Verfassung“) überarbeiten. Dieser Prozess wird weiterhin mithilfe des Verstärkungslernens durch AI-Feedback (RLAIF) verfeinert, bei dem Feedback, das von KI generiert wird, verwendet wird, um die Ausgaben des Modells mit der Verfassung auszurichten.

Interpretierbarkeit und Sicherheit

Anthropic investiert stark in Forschung zur Interpretierbarkeit, um zu verstehen, wie seine Modelle Konzepte darstellen und Entscheidungen treffen. Techniken wie „dictionary learning“ helfen dabei, Aktivierungen interner Neuronen auf menschenverständliche Merkmale zu kartieren, wodurch Forscher nachverfolgen können, wie das Modell Informationen verarbeitet und Entscheidungen trifft. Diese Transparenz dient dazu, sicherzustellen, dass Modelle wie vorgesehen funktionieren und potenzielle Risiken oder Voreingenommenheiten zu identifizieren.

Unternehmens- und Praxisanwendungen

Claude-Modelle werden in verschiedenen Unternehmensszenarien eingesetzt, einschließlich:

  • Automatisierung im Kundenservice
  • Operationen (Informationsextraktion, Zusammenfassung)
  • Rechtsdokumentenanalyse
  • Bearbeitung von Versicherungsansprüchen
  • Codierungshilfe (Generierung, Debugging, Erklärung von Code)

Diese Modelle sind über Plattformen wie Amazon Bedrock verfügbar, wodurch sie für die Integration in Geschäftsprozesse zugänglich sind.

Forschung und Entwicklung

Anthropic arbeitet weiterhin an der Weiterentwicklung der Wissenschaft der KI-Ausrichtung, Sicherheit und Transparenz, mit dem Ziel, Modelle zu erstellen, die nicht nur leistungsstark sind, sondern auch vertrauenswürdig und mit menschlichen Werten ausgerichtet sind.

Zusammenfassend stellen die Claude-Modelle von Anthropic einen führenden Ansatz in der Entwicklung von LLMs dar, der moderne Fähigkeiten mit einem starken Fokus auf Sicherheit, Interpretierbarkeit und praktische Unternehmensanwendung kombiniert.

OpenAI LLM-Modelle (2025)

OpenAI bietet ein umfassendes Portfolio großer Sprachmodelle (LLMs) an, wobei die neuesten Generationen Multimodalität, erweiterten Kontext und spezialisierte Fähigkeiten für Codierung und Unternehmensaufgaben betonen. Die primären Modelle, die bis Mai 2025 verfügbar sind, werden unten beschrieben.

Wichtige OpenAI-LLMs

Modell Veröffentlichungsdatum Multimodal Kontextfenster Spezialisierung API/ChatGPT-Verfügbarkeit Feinabstimmung Auffällige Benchmarks/Features
GPT-3 Jun 2020 Nein 2K Tokens Textgenerierung Nur API Ja MMLU ~43%
GPT-3.5 Nov 2022 Nein 4K–16K Tokens Chat, Textaufgaben ChatGPT Free/API Ja MMLU 70%, HumanEval ~48%
GPT-4 Mär 2023 Text+Bild 8K–32K Tokens Fortgeschrittene Schlussfolgerung ChatGPT Plus/API Ja MMLU 86,4%, HumanEval ~87%
GPT-4o (“Omni”) Mai 2024 Text+Bild+Audio 128K Tokens Multimodal, schnell, skalierbar ChatGPT Plus/API Ja MMLU 88,7%, HumanEval ~87,8%
GPT-4o Mini Jul 2024 Text+Bild+Audio 128K Tokens Kosteneffizient, schnell API Ja MMLU 82%, HumanEval 75,6%
GPT-4.5 Feb 2025* Text+Bild 128K Tokens Zwischenstand, verbesserte Genauigkeit API (Vorschau, veraltet) Nein MMLU ~90,8%
GPT-4.1 Apr 2025 Text+Bild 1M Tokens Codierung, langer Kontext Nur API Geplant MMLU 90,2%, SWE-Bench 54,6%
GPT-4.1 Mini Apr 2025 Text+Bild 1M Tokens Ausgewogene Leistung/Kosten Nur API Geplant MMLU 87,5%
GPT-4.1 Nano Apr 2025 Text+Bild 1M Tokens Wirtschaftlich, ultra-schnell Nur API Geplant MMLU 80,1%

*GPT-4.5 war eine kurzlebige Vorschau, die jetzt zugunsten von GPT-4.1 veraltet ist.

Modell-Highlights

  • GPT-4o (“Omni”): Integriert Text, Vision und Audio-Eingabe/Ausgabe und bietet nahezu Echtzeit-Antworten mit einem 128K-Token-Kontextfenster. Es ist derzeit der Standard für ChatGPT Plus und API, und es excelt in multilingualen und multimodalen Aufgaben.
  • GPT-4.1: Konzentriert sich auf Codierung, Anweisungsfollowing und extrem langen Kontext (bis zu 1 Million Token). Es ist ab Mai 2025 nur über API verfügbar, wobei die Feinabstimmung geplant, aber noch nicht verfügbar ist.
  • Mini- und Nano-Varianten: Bieten kosteneffiziente, latenzoptimierte Optionen für Echtzeit- oder großskalige Anwendungen, wobei einige Genauigkeit für Geschwindigkeit und Preis opfern.
  • Feinabstimmung: Für die meisten Modelle verfügbar, außer für die neuesten (z. B. GPT-4.1 ab Mai 2025), wodurch Unternehmen Modelle für spezifische Bereiche oder Aufgaben anpassen können.
  • Benchmarks: Neue Modelle übertrumpfen konsistent ältere Modelle bei Standardtests (MMLU, HumanEval, SWE-Bench), wobei GPT-4.1 neue Rekorde in Codierung und langem Kontextverständnis setzt.

Anwendungsspektrum

  • Textgenerierung & Chat: GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o
  • Multimodale Aufgaben: GPT-4V, GPT-4o, GPT-4.1
  • Codierung & Entwicklertools: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini
  • Unternehmensautomatisierung: Alle, mit Unterstützung für Feinabstimmung
  • Echtzeit, kosteneffiziente Anwendungen: Mini/Nano-Varianten

Das LLM-Ökosystem von OpenAI im Jahr 2025 ist hochdiversifiziert, mit Modellen, die für alles von einfachem Chat bis hin zu fortgeschrittener multimodaler Schlussfolgerung und großskaliger Unternehmensbereitstellung angepasst sind. Die neuesten Modelle (GPT-4o, GPT-4.1) drängen die Grenzen in Bezug auf Kontextlänge, Geschwindigkeit und multimodale Integration, während Mini- und Nano-Varianten Kosten und Latenz für Produktionsanwendungen adressieren.

MistralAI LLM-Modelle (2025)

MistralAI hat ihr Portfolio an großen Sprachmodellen (LLMs) schnell ausgebaut und bietet sowohl Open-Source- als auch kommerzielle Lösungen an, die sich auf multilinguale, multimodale und codezentrierte Fähigkeiten konzentrieren. Im Folgenden finden Sie einen Überblick über ihre wichtigsten Modelle und ihre kennzeichnenden Merkmale.

Modellname Typ Parameter Spezialisierung Veröffentlichungsdatum
Mistral Large 2 LLM 123B Multilingualse, Schlussfolgerung Juli 2024
Mistral Medium 3 LLM Frontier-class Codierung, STEM Mai 2025
Pixtral Large Multimodales LLM 124B Text + Vision Nov 2024
Codestral Code LLM Proprietär Codegenerierung Jan 2025
Mistral Saba LLM Proprietär Mittlerer Osten, südasiatische Sprachen. Feb 2025
Ministral 3B/8B Edge LLM 3B/8B Edge/Telefone Okt 2024
Mistral Small 3.1 Kleines LLM Proprietär Multimodal, effizient Mär 2025
Devstral Small Code LLM Proprietär Code-Tool-Nutzung, mehrdateiig Mai 2025
Mistral 7B Open Source 7B Allzweck 2023–2024
Codestral Mamba Open Source Proprietär Code, Mamba 2 Architektur Jul 2024
Mathstral 7B Open Source 7B Mathematik Jul 2024

Premier- und kommerzielle Modelle

  • Mistral Large 2: Das Flaggschiffmodell bis 2025, mit 123 Milliarden Parametern und einem 128K-Token-Kontextfenster. Es unterstützt Dutzende Sprachen und über 80 Programmiersprachen und excelt bei fortgeschrittener Schlussfolgerung und multilingualen Aufgaben.
  • Mistral Medium 3: Veröffentlicht im Mai 2025, dieses Modell balanciert Effizienz und Leistung, besonders stark in Codierung und STEM-Verknüpfungen.
  • Pixtral Large: Ein multimodales Modell mit 124 Milliarden Parametern (Text und Vision), veröffentlicht im November 2024, konzipiert für Aufgaben, die sowohl Sprach- als auch Bildverstehen erfordern.
  • Codestral: Spezialisiert auf Codegenerierung und Softwareentwicklung, mit der neuesten Version im Januar 2025 veröffentlicht. Codestral ist für geringe Latenz und hohe Frequenz bei Codierungsaufgaben optimiert.
  • Mistral Saba: Fokussiert auf Sprachen aus dem Nahen Osten und Südasiens, veröffentlicht im Februar 2025.
  • Mistral OCR: Ein optisches Zeichenerkennungsservice, der im März 2025 gestartet wurde, der Text und Bilder aus PDFs extrahiert, um sie für nachfolgende KI-Verarbeitung zu nutzen.

Edge- und kleine Modelle

  • Les Ministraux (Ministral 3B, 8B): Eine Familie von Modellen, die für Edge-Geräte optimiert sind, die Leistung und Effizienz für die Bereitstellung auf Smartphones und ressourcenbeschränkter Hardware ausgewogen.
  • Mistral Small: Ein führendes kleines multimodales Modell, mit Version 3.1 im März 2025 veröffentlicht, konzipiert für Effizienz und Edge-Anwendungsfälle.
  • Devstral Small: Ein state-of-the-art Codierungsmodell, das sich auf Tool-Nutzung, Codebasis-Exploration und mehrdateiige Bearbeitung konzentriert, veröffentlicht im Mai 2025.

Open-Source- und spezialisierte Modelle

  • Mistral 7B: Eines der beliebtesten Open-Source-Modelle, weit verbreitet und von der Community feinabgestimmt.
  • Codestral Mamba: Der erste Open-Source-„Mamba 2“-Modell, veröffentlicht im Juli 2024.
  • Mistral NeMo: Ein leistungsstarkes Open-Source-Modell, veröffentlicht im Juli 2024.
  • Mathstral 7B: Ein Open-Source-Modell, das sich auf Mathematik spezialisiert, veröffentlicht im Juli 2024.
  • Pixtral (12B): Ein kleineres multimodales Modell für Text- und Bildverstehen, veröffentlicht im September 2024.

Unterstützende Dienste

  • Mistral Embed: Bietet state-of-the-art semantische Textrepräsentationen für nachfolgende Aufgaben.
  • Mistral Moderation: Erkennt schädlichen Inhalt im Text und unterstützt sichere Bereitstellung.

Die Modelle von MistralAI sind über API und Open-Source-Veröffentlichungen zugänglich, mit einem starken Fokus auf multilinguale, multimodale und codezentrierte Anwendungen. Ihr Open-Source-Ansatz und ihre Partnerschaften haben rasche Innovation und breite Adoption im gesamten KI-Ökosystem gefördert.

Meta LLM-Modelle (2025)

Die große Sprachmodellfamilie (LLM) von Meta, bekannt als Llama (Large Language Model Meta AI), ist eines der prominentesten, open-source- und forschungsgetriebenen KI-Ökosysteme. Die neueste Generation, Llama 4, markiert einen bedeutenden Sprung in Fähigkeit, Skala und Modalität.

Modell Parameter Modalität Architektur Kontextfenster Status
Llama 4 Scout 17B (16 Experten) Multimodal MoE Unspecified Veröffentlicht
Llama 4 Maverick 17B (128 Experten) Multimodal MoE Unspecified Veröffentlicht
Llama 4 Behemoth Unveröffentlicht Multimodal MoE Unspecified In der Entwicklung
Llama 3.1 405B Text Dicht 128.000 Veröffentlicht
Llama 2 7B, 13B, 70B Text Dicht Kürzer Veröffentlicht

Neueste Llama 4-Modelle

  • Llama 4 Scout:

    • 17 Milliarden aktive Parameter, 16 Experten, Mischung aus Experten (MoE) Architektur
    • Nativ multimodal (Text und Vision), offene Gewichte
    • Passt auf eine einzelne H100-GPU (mit Int4-Quantisierung)
    • Konzipiert für Effizienz und breite Zugänglichkeit

  • Llama 4 Maverick:

    • 17 Milliarden aktive Parameter, 128 Experten, MoE-Architektur
    • Nativ multimodal, offene Gewichte
    • Passt auf eine einzelne H100-Host
    • Größere Expertenvielfalt für verbesserte Schlussfolgerung

  • Llama 4 Behemoth (Vorschau):

    • Noch nicht veröffentlicht, dient als „Lehrer“-Modell für die Llama 4-Reihe
    • Übertrifft GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 und Gemini 2.0 Pro auf STEM-Benchmarks (z. B. MATH-500, GPQA Diamond)
    • Stellt Meta’s mächtigstes LLM bislang dar

Wichtige Merkmale von Llama 4:

  • Erste offene Gewichte, nativ multimodale Modelle (Text und Bilder)
  • Unvorhergesehene Kontextlänge (Details nicht spezifiziert, aber für langformige Aufgaben konzipiert)
  • Erstellt mit fortschrittlichen Mischung aus Expertenarchitekturen für Effizienz und Skalierbarkeit

Llama 3-Reihe

  • Llama 3.1:

    • 405 Milliarden Parameter
    • 128.000-Token-Kontextfenster
    • Auf über 15 Trillionen Token trainiert
    • Mehrere Sprachen unterstützt (acht in der neuesten Version hinzugefügt)
    • Größtes open-source-Modell, das bislang veröffentlicht wurde

  • Llama 3.2 und 3.3:

    • Nacheinander Verbesserungen und Bereitstellungen, einschließlich spezialisierter Anwendungsfälle (z. B. Llama 3.2 auf der Internationalen Raumstation bereitgestellt)

  • Llama 2:

    • Frühere Generation, in den Versionen 7B, 13B und 70B Parameter verfügbar
    • Wird weiterhin für Forschung und Produktion weit verbreitet genutzt

Open Source und Ökosystem

  • Meta hält sich stark an die Open-Source-AI, bietet Modelle und Bibliotheken für Entwickler und Forscher an.
  • Llama-Modelle treiben viele KI-Funktionen über Meta-Plattformen und werden weit verbreitet in der breiteren KI-Gemeinschaft angenommen.

Zusammenfassung:
Meta’s Llama-Modelle haben sich zu einigen der weltweit fortschrittlichsten, offenen und multimodalen LLMs entwickelt, wobei Llama 4 Scout und Maverick den Weg in Effizienz und Fähigkeit ebnen und Llama 3.1 Rekorde für open-source-Skalierung und Kontextlänge setzen. Das Ökosystem ist für breite Zugänglichkeit, Forschung und Integration über verschiedene Anwendungsfälle konzipiert.

Qwen LLM-Modelle (2025)

Qwen ist die Familie großer Sprachmodelle (LLMs) von Alibaba, bekannt für ihre Open-Source-Verfügbarkeit, starke multilinguale und Codierungsfähigkeiten sowie schnelle Iteration. Die Qwen-Reihe umfasst nun mehrere Hauptgenerationen, jede mit unterschiedlichen Stärken und Innovationen.

Generation Modelltypen Parameter Schlüsselmerkmale Open Source
Qwen3 Dicht, MoE 0,6B–235B Hybrid-Schlussfolgerung, multilingual, Agent Ja
Qwen2.5 Dicht, MoE, VL 0,5B–72B Codierung, Mathematik, 128K Kontext, VL Ja
QwQ-32B Dicht 32B Mathematik/Codierungsschwerpunkt, 32K Kontext Ja
Qwen-VL Bild-Text 2B–72B Text + Bild-Eingaben Ja
Qwen-Max MoE Proprietär Komplex, mehrschrittige Schlussfolgerung Nein

Neueste Generationen und Flaggschiffmodelle

  • Qwen3 (April 2025)

    • Stellt Alibabas fortschrittlichste LLMs bislang dar, mit bedeutenden Verbesserungen in Schlussfolgerung, Anweisungsfollowing, Tool-Nutzung und multilingueller Leistung.
    • Verfügbare in beiden dichten und Mischung aus Experten (MoE)-Architekturen, mit Parametern von 0,6B bis 235B.
    • Einführt „hybride Schlussfolgerungsmodelle“, die zwischen „Denkmodus“ (für komplexe Schlussfolgerung, Mathematik und Code) und „Nicht-Denkmodus“ (für schnellen, allgemeinen Chat) wechseln können.
    • Überlegene Leistung in kreativem Schreiben, mehrschrittigem Dialog und Agentenbasierten Aufgaben, mit Unterstützung für über 100 Sprachen und Dialekte.
    • Offene Gewichte sind für viele Varianten verfügbar, was Qwen3 für Entwickler und Forscher hoch zugänglich macht.

  • Qwen2.5 (Januar 2025)

    • In einer breiten Palette von Größen (0,5B bis 72B Parameter) veröffentlicht, geeignet für mobile und Unternehmensanwendungen.
    • Auf einem 18-Trillionen-Token-Datensatz trainiert, mit einem Kontextfenster bis zu 128.000 Token.
    • Wichtige Verbesserungen in Codierung, mathematischer Schlussfolgerung, multilingueller Flüssigkeit und Effizienz.
    • Spezialisierte Modelle wie Qwen2.5-Math zielen auf fortgeschrittene Mathematikaufgaben ab.
    • Qwen2.5-Max ist ein großskaliges MoE-Modell, vortrainiert auf über 20 Trillionen Token und feinabgestimmt mit SFT und RLHF, was es für komplexe, mehrschrittige Aufgaben hervorragend macht.

  • QwQ-32B (März 2025)

    • Konzentriert sich auf mathematische Schlussfolgerung und Codierung, wettbewerbsfähig mit viel größeren Modellen in Leistung, während sie rechenleistungseffizient ist.
    • 32B Parametergröße, 32K Token-Kontextfenster, unter Apache 2.0 open-sourced.

Multimodale und spezialisierte Modelle

  • Qwen-VL-Reihe

    • Bild-Text-Modelle (VL), die einen Bildtransformer mit dem LLM integrieren und Text- und Bild-Eingaben unterstützen.
    • Qwen2-VL und Qwen2.5-VL bieten Parametergrößen von 2B bis 72B, wobei die meisten Varianten open-sourced sind.

  • Qwen-Max

    • Liefert die beste Inferenzleistung für komplexe und mehrschrittige Schlussfolgerung, verfügbar über API und Online-Plattformen.

Modellverfügbarkeit und Ökosystem

  • Qwen-Modelle sind unter der Apache 2.0-Lizenz (mit Ausnahme einiger größter Varianten) open-sourced und sind über Alibaba Cloud, Hugging Face, GitHub und ModelScope zugänglich.
  • Die Qwen-Familie wird weit verbreitet in verschiedenen Branchen, einschließlich Konsumelektronik, Gaming und Unternehmens-KI, mit über 90.000 Unternehmensnutzern, eingesetzt.

Schlüsselmerkmale der Qwen-Familie

  • Multilinguale Meisterschaft: Unterstützt über 100 Sprachen, excelt in Übersetzung und überlingualen Aufgaben.
  • Codierung und Mathematik: Führende Leistung in Codegenerierung, Debugging und mathematischer Schlussfolgerung, mit spezialisierten Modellen für diese Bereiche.
  • Erweitertes Kontextfenster: Kontextfenster bis zu 128.000 Token für detaillierte, langformige Aufgaben.
  • Hybride Schlussfolgerung: Fähigkeit, zwischen Modus zu wechseln, um optimale Leistung in komplexen und allgemeinen Aufgaben zu erzielen.
  • Open-Source-Führerschaft: Viele Modelle sind vollständig open-sourced, was schnelle Community-Adoption und Forschung fördert.

Zusammenfassung:
Qwen-Modelle sind an der Spitze der Open-Source-LLM-Entwicklung, mit Qwen3 und Qwen2.5 führenden Fähigkeiten in Schlussfolgerung, multilingueller und Codierungsfähigkeit, breiter Modellgrößenabdeckung und starker Branchenadoption. Ihre hybride Schlussfolgerung, große Kontextfenster und open-source-Verfügbarkeit machen sie zur führenden Wahl für Forschung und Unternehmensanwendungen.

LLM-Anbieter – Wiederverkäufer

Amazon AWS Bedrock LLM-Modelle (2025)

Amazon Bedrock ist eine vollständig verwaltete, serverlose Plattform, die Zugang zu einer breiten Auswahl führender großer Sprachmodelle (LLMs) und Grundmodellen (FMs) von Amazon und führenden KI-Unternehmen bietet. Sie ist so konzipiert, dass die Integration, Anpassung und Bereitstellung generativer KI in Unternehmensanwendungen vereinfacht wird.

Unterstützte Modellanbieter und -familien

Amazon Bedrock bietet eine der umfassendsten Auswahl an LLMs, einschließlich Modelle von:

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

Diese Vielfalt ermöglicht es Organisationen, Modelle gemäß ihren spezifischen Anforderungen zu kombinieren und zu wechseln, mit der Flexibilität, Modelle mit minimalen Codeänderungen zu aktualisieren oder zu wechseln.

Amazon-eigene Modelle: Nova

  • Amazon Nova ist die neueste Generation der Grundmodelle von Amazon, konzipiert für hohe Leistung, Effizienz und Unternehmensintegration.
  • Nova-Modelle unterstützen Text-, Bild- und Videoeingaben und sind in Retrieval Augmented Generation (RAG) hervorragend, da sie Antworten auf der Grundlage proprietärer Unternehmensdaten verankern.
  • Sie sind für agente Anwendungen optimiert, die komplexe, mehrschrittige Aufgaben ermöglichen, die mit Unternehmens-APIs und -Systemen interagieren.
  • Nova unterstützt die feine Anpassung und Distillation, wodurch Kunden private, maßgeschneiderte Modelle basierend auf ihren eigenen etikettierten Datensätzen erstellen können.

Dritte-Partei- und spezialisierte Modelle

  • DeepSeek-R1: Ein leistungsstarkes, vollständig verwaltetes LLM für fortgeschrittene Schlussfolgerungen, Codierung und multilinguale Aufgaben, jetzt auf Bedrock verfügbar.
  • Meta Llama, Anthropic Claude, AI21 Jurassic, Mistral, Cohere und andere: Jedes bringt einzigartige Stärken in Sprache, Codierung, Schlussfolgerung oder Multimodalität mit, abdeckend eine breite Palette von Unternehmens- und Forschungsanwendungen.
  • Marktplatz: Der Bedrock-Marktplatz bietet über 100 beliebte, aufkommende und spezialisierte FMs über verwaltete Endpunkte an.

Anpassung und Anpassung

  • Feinabstimmung: Bedrock ermöglicht die private Feinabstimmung von Modellen mit Ihren eigenen Daten, wodurch eine sichere, angepasste Kopie für Ihre Organisation erstellt wird. Ihre Daten werden nicht zur Neuausbildung des Grundmodells verwendet.
  • Retrieval Augmented Generation (RAG): Die Wissensdatenbanken von Bedrock ermöglichen es Ihnen, die Antworten der Modelle mit kontextuellen, aktuellen Unternehmensdaten zu bereichern, wodurch der RAG-Ablauf für strukturierte und unstrukturierte Daten automatisiert wird.
  • Distillation: Übertragen Sie Wissen von großen Lehrmodellen auf kleinere, effiziente Schülermodelle für kosteneffiziente Bereitstellung.

Modellbewertung

  • LLM-as-a-Judge: Bedrock bietet ein Modellbewertungstool, mit dem Sie Modelle (einschließlich solcher außerhalb von Bedrock) mithilfe von LLMs bewerten und vergleichen können. Dies hilft, das beste Modell für spezifische Qualität- und verantwortungsvolle KI-Kriterien auszuwählen.

Bereitstellung und Sicherheit

  • Serverlos und skalierbar: Bedrock übernimmt die Infrastruktur, Skalierung und Sicherheit, wodurch Organisationen sich auf die Anwendungslogik konzentrieren können.
  • Sicherheit und Compliance: Daten werden während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt, mit Compliance für ISO, SOC, HIPAA, CSA und GDPR-Standards.

Zusammenfassung:
Amazon Bedrock bietet eine einheitliche, sichere Plattform, um Zugriff auf, Anpassung und Bereitstellung einer breiten Palette führender LLMs – einschließlich der eigenen Nova-Modelle von Amazon und best-in-class Drittanbieter-FMs – zu ermöglichen, mit Unterstützung für Feinabstimmung, RAG und fortgeschrittene Bewertungstools für Unternehmensgenerative KI-Anwendungen.

Groq LLM-Modelle (2025)

Groq ist selbst kein Entwickler von LLMs, sondern ein Hardware- und Cloud-Inferenzanbieter, der sich auf die ultra-schnelle, niedriglatente Bereitstellung führender großer Sprachmodelle (LLMs) mit seiner proprietären Sprachverarbeitungseinheit (LPU)-Technologie spezialisiert hat. GroqCloud™ ermöglicht Entwicklern, eine Vielzahl von state-of-the-art, öffentlich verfügbaren LLMs mit unvorhergesehenem Tempo und Effizienz zu nutzen.

Unterstützte LLMs auf GroqCloud

Stand 2025 bietet GroqCloud eine leistungsstarke Inferenz für eine wachsende Liste führender LLMs, einschließlich:

  • Meta Llama 3 (8B, 70B)
  • Mistral Mixtral 8x7B SMoE
  • Google Gemma 7B
  • DeepSeek
  • Qwen
  • Whisper (Sprach-zu-Text)
  • Codestral, Mamba, NeMo und andere

GroqCloud wird regelmäßig aktualisiert, um neue und beliebte Open-Source- und Forschungsmodelle zu unterstützen, wodurch es eine vielseitige Plattform für Entwickler und Unternehmen wird.

Schlüsselmerkmale und Vorteile

  • Ultra-niedrige Latenz: Der LPU-basierte Inferenzmotor von Groq liefert Echtzeitantworten, wobei Benchmarks signifikante Geschwindigkeitsvorteile gegenüber traditionellen GPU-basierten Inferenzen zeigen.
  • Kompatibilität mit der OpenAI-API: Entwickler können von OpenAI oder anderen Anbietern zu Groq wechseln, indem sie nur wenige Zeilen Code ändern, dank der API-Kompatibilität.
  • Skalierbarkeit: Die Infrastruktur von Groq ist für kleine und große Bereitstellungen optimiert, wodurch alles von Einzelpersonen bis hin zu Unternehmensanwendungen unterstützt wird.
  • Kosteneffizienz: Groq bietet wettbewerbsfähige, transparente Preise für LLM-Inferenz, mit Optionen für kostenlose, Pay-as-you-go- und Unternehmensstufen.
  • Regionale Verfügbarkeit: GroqCloud betreibt weltweit, mit großen Rechenzentren wie dem in Dammam, Saudi-Arabien, die weltweiten Anforderungen unterstützen.

Beispielmodelle und Preise (Stand 2025)

Modell Kontextfenster Preis (pro Million Token) Anwendungsfälle
Llama 3 70B 8K $0,59 (Eingabe) / $0,79 (Ausgabe) Allzweck-LLM
Llama 3 8B 8K $0,05 (Eingabe) / $0,10 (Ausgabe) Leichte Aufgaben
Mixtral 8x7B SMoE 32K $0,27 (Eingabe/Ausgabe) Multilinguale, Codierung
Gemma 7B Instruct — $0,10 (Eingabe/Ausgabe) Anweisungsfollowing

Ökosystem und Integration

  • Groq betreibt Plattformen wie Orq.ai, wodurch Teams LLM-basierte Anwendungen mit Echtzeitleistung und Zuverlässigkeit erstellen, bereitstellen und skalieren können.
  • Einfacher Wechsel von anderen Anbietern aufgrund der API-Kompatibilität und umfassenden Modellsupport.

Zusammenfassung:
Groq erstellt keine eigenen LLMs, sondern bietet branchenführende, ultra-schnelle Inferenz für eine breite Palette führender Open-Source- und Forschungs-LLMs (z. B. Llama, Mixtral, Gemma, DeepSeek, Qwen) über GroqCloud. Seine LPU-Hardware und Cloud-Plattform werden wegen Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und entwicklerfreundlicher Integration geschätzt.