Proveedores de LLM en la nube
Lista breve de proveedores de LLM
El uso de LLMs no es muy costoso, quizás no sea necesario comprar una nueva GPU increíble.
Aquí hay una lista de proveedores de LLM en la nube con LLMs que alojan.
Proveedores de LLM - Original
Modelos de LLM de Anthropic
Anthropic ha desarrollado una familia de avanzados modelos de lenguaje grande (LLMs) bajo la marca “Claude”. Estos modelos están diseñados para una amplia gama de aplicaciones, enfocándose en seguridad, confiabilidad e interpretabilidad.
Variantes clave de los modelos Claude
Modelo | Fortalezas | Casos de uso |
---|---|---|
Haiku | Velocidad, eficiencia | Tareas en tiempo real, ligeros |
Sonnet | Capacidad y rendimiento equilibrados | Aplicaciones generales |
Opus | Razonamiento avanzado, multimodal | Tareas complejas, de alto riesgo |
Todos los modelos de la familia Claude 3 pueden procesar tanto texto como imágenes, con Opus demostrando un rendimiento especialmente fuerte en tareas multimodales.
Fundamentos técnicos
- Arquitectura: Los modelos Claude son generativos preentrenados transformers (GPTs), entrenados para predecir la siguiente palabra en grandes volúmenes de texto y luego finamente ajustados para comportamientos específicos.
- Métodos de entrenamiento: Anthropic utiliza un enfoque único llamado Constitutional AI, que guía a los modelos para ser útiles y no dañinos al hacerles autocriticarse y revisar respuestas basándose en un conjunto de principios (una “constitución”). Este proceso se refina aún más mediante el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación de IA (RLAIF), donde se utiliza la retroalimentación generada por IA para alinear las salidas del modelo con la constitución.
Interpretabilidad y seguridad
Anthropic invierte en investigación de interpretabilidad para comprender cómo sus modelos representan conceptos y toman decisiones. Técnicas como el “aprendizaje de diccionario” ayudan a mapear las activaciones de neuronas internas a características interpretables por humanos, permitiendo a los investigadores rastrear cómo el modelo procesa información y toma decisiones. Esta transparencia tiene como objetivo asegurar que los modelos se comporten como se espera y para identificar posibles riesgos o sesgos.
Aplicaciones empresariales y prácticas
Los modelos Claude se implementan en varios escenarios empresariales, incluyendo:
- Automatización del servicio al cliente
- Operaciones (extracción de información, resumen)
- Análisis de documentos legales
- Procesamiento de reclamaciones de seguros
- Asistencia en programación (generación, depuración, explicación de código)
Estos modelos están disponibles a través de plataformas como Amazon Bedrock, lo que los hace accesibles para su integración en flujos de trabajo empresariales.
Investigación y desarrollo
Anthropic continúa avanzando en la ciencia del alineamiento de la IA, seguridad y transparencia, con el objetivo de construir modelos que no solo sean poderosos, sino también confiables y alineados con los valores humanos.
En resumen, los modelos Claude de Anthropic representan un enfoque líder en el desarrollo de LLM, combinando capacidades de vanguardia con un fuerte enfoque en seguridad, interpretabilidad y aplicaciones empresariales prácticas.
Modelos de LLM de OpenAI (2025)
OpenAI ofrece una suite completa de modelos de lenguaje grande (LLMs), con las generaciones más recientes enfocadas en multimodalidad, contexto extendido y capacidades especializadas para tareas de programación y empresariales. Los modelos principales disponibles a mayo de 2025 se detallan a continuación.
LLMs clave de OpenAI
Modelo | Fecha de lanzamiento | Multimodal | Ventana de contexto | Especialización | Disponibilidad de API/ChatGPT | Ajuste fino | Benchmarks/funciones notables |
---|---|---|---|---|---|---|---|
GPT-3 | Jun 2020 | No | 2K tokens | Generación de texto | Solo API | Sí | MMLU ~43% |
GPT-3.5 | Nov 2022 | No | 4K–16K tokens | Chat, tareas de texto | ChatGPT Gratis/API | Sí | MMLU 70%, HumanEval ~48% |
GPT-4 | Mar 2023 | Texto+Imagen | 8K–32K tokens | Razonamiento avanzado | ChatGPT Plus/API | Sí | MMLU 86.4%, HumanEval ~87% |
GPT-4o (“Omni”) | May 2024 | Texto+Imagen+Audio | 128K tokens | Multimodal, rápido, escalable | ChatGPT Plus/API | Sí | MMLU 88.7%, HumanEval ~87.8% |
GPT-4o Mini | Jul 2024 | Texto+Imagen+Audio | 128K tokens | Económico, rápido | API | Sí | MMLU 82%, HumanEval 75.6% |
GPT-4.5 | Feb 2025* | Texto+Imagen | 128K tokens | Intermedio, precisión mejorada | API (previsualización, obsoleta) | No | MMLU ~90.8% |
GPT-4.1 | Abr 2025 | Texto+Imagen | 1M tokens | Programación, contexto largo | Solo API | Planeado | MMLU 90.2%, SWE-Bench 54.6% |
GPT-4.1 Mini | Abr 2025 | Texto+Imagen | 1M tokens | Rendimiento/costo equilibrado | Solo API | Planeado | MMLU 87.5% |
GPT-4.1 Nano | Abr 2025 | Texto+Imagen | 1M tokens | Económico, ultra rápido | Solo API | Planeado | MMLU 80.1% |
*GPT-4.5 fue una previsualización breve, ahora obsoleta en favor de GPT-4.1.
Destacados de los modelos
- GPT-4o (“Omni”): Integra entrada/salida de texto, visión y audio, ofreciendo respuestas en tiempo casi real y una ventana de contexto de 128K tokens. Es el actual predeterminado para ChatGPT Plus y API, destacándose en tareas multilingües y multimodales.
- GPT-4.1: Se centra en programación, seguimiento de instrucciones y contexto extremadamente largo (hasta 1 millón de tokens). Es exclusivo de API a mayo de 2025, con ajuste fino planeado pero aún no disponible.
- Variantes Mini y Nano: Ofrecen opciones económicas y optimizadas para aplicaciones en tiempo real o a gran escala, sacrificando algo de precisión por velocidad y costo.
- Ajuste fino: Disponible para la mayoría de los modelos excepto los más recientes (por ejemplo, GPT-4.1 a mayo de 2025), permitiendo a las empresas personalizar modelos para dominios o tareas específicas.
- Benchmarks: Los modelos más recientes superan consistentemente a los anteriores en pruebas estándar (MMLU, HumanEval, SWE-Bench), con GPT-4.1 estableciendo nuevos récords en programación y comprensión de contexto largo.
Espectro de casos de uso
- Generación de texto y chat: GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o
- Tareas multimodales: GPT-4V, GPT-4o, GPT-4.1
- Programación y herramientas para desarrolladores: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini
- Automatización empresarial: Todos, con soporte para ajuste fino
- Aplicaciones en tiempo real, económicas: Variantes Mini/Nano
La ecosistema de LLM de OpenAI en 2025 es altamente diversificado, con modelos adaptados para todo, desde simples chats hasta razonamiento multimodal avanzado y despliegue empresarial a gran escala. Los modelos más recientes (GPT-4o, GPT-4.1) establecen nuevos límites en longitud de contexto, velocidad e integración multimodal, mientras que las variantes Mini y Nano abordan costo y latencia para uso en producción.
Modelos de LLM de MistralAI (2025)
MistralAI ha ampliado rápidamente su portafolio de modelos de lenguaje grande (LLMs), ofreciendo soluciones tanto de código abierto como comerciales que destacan por sus capacidades multilingües, multimodales y centradas en código. A continuación, se presenta una visión general de sus modelos principales y sus características distintivas.
Nombre del modelo | Tipo | Parámetros | Especialización | Fecha de lanzamiento |
---|---|---|---|---|
Mistral Large 2 | LLM | 123B | Multilingüe, razonamiento | Julio 2024 |
Mistral Medium 3 | LLM | Frontier-class | Programación, STEM | Mayo 2025 |
Pixtral Large | LLM multimodal | 124B | Texto + Visión | Noviembre 2024 |
Codestral | LLM de código | Propietario | Generación de código | Enero 2025 |
Mistral Saba | LLM | Propietario | Lenguas del Medio Oriente y Sudeste Asiático. | Febrero 2025 |
Ministral 3B/8B | LLM de borde | 3B/8B | Borde/telefonos | Octubre 2024 |
Mistral Small 3.1 | LLM pequeño | Propietario | Multimodal, eficiente | Marzo 2025 |
Devstral Small | LLM de código | Propietario | Uso de herramientas de código, edición de múltiples archivos | Mayo 2025 |
Mistral 7B | Código abierto | 7B | General-purpose | 2023–2024 |
Codestral Mamba | Código abierto | Propietario | Código, arquitectura mamba 2 | Julio 2024 |
Mathstral 7B | Código abierto | 7B | Matemáticas | Julio 2024 |
Modelos principales y comerciales
- Mistral Large 2: El modelo insignia de 2025, con 123 mil millones de parámetros y una ventana de contexto de 128K tokens. Soporta docenas de idiomas y más de 80 lenguajes de programación, destacándose en razonamiento avanzado y tareas multilingües.
- Mistral Medium 3: Lanzado en mayo de 2025, este modelo equilibra eficiencia y rendimiento, especialmente fuerte en tareas de programación y STEM.
- Pixtral Large: Un modelo multimodal de 124 mil millones de parámetros (texto y visión), lanzado en noviembre de 2024, diseñado para tareas que requieren tanto comprensión de lenguaje como de imágenes.
- Codestral: Especializado en generación de código y ingeniería de software, con la versión más reciente lanzada en enero de 2025. Codestral está optimizado para tareas de programación de baja latencia y alta frecuencia.
- Mistral Saba: Enfocado en idiomas del Medio Oriente y Sudeste Asiático, lanzado en febrero de 2025.
- Mistral OCR: Un servicio de reconocimiento óptico de caracteres lanzado en marzo de 2025, que permite la extracción de texto e imágenes de PDFs para procesamiento posterior por IA.
Modelos de borde y pequeños
- Les Ministraux (Ministral 3B, 8B): Una familia de modelos optimizados para dispositivos de borde, equilibrando rendimiento y eficiencia para su despliegue en teléfonos y hardware con recursos limitados.
- Mistral Small: Un modelo pequeño multimodal líder, con la versión 3.1 lanzada en marzo de 2025, diseñado para eficiencia y casos de uso de borde.
- Devstral Small: Un modelo de código de vanguardia enfocado en el uso de herramientas, exploración de código base y edición de múltiples archivos, lanzado en mayo de 2025.
Modelos de código abierto y especializados
- Mistral 7B: Uno de los modelos de código abierto más populares, ampliamente adoptado y ajustado por la comunidad.
- Codestral Mamba: El primer modelo de código abierto “mamba 2”, lanzado en julio de 2024.
- Mistral NeMo: Un modelo de código abierto poderoso, lanzado en julio de 2024.
- Mathstral 7B: Un modelo de código abierto especializado en matemáticas, lanzado en julio de 2024.
- Pixtral (12B): Un modelo multimodal más pequeño para tanto texto como comprensión de imágenes, lanzado en septiembre de 2024.
Servicios de apoyo
- Mistral Embed: Proporciona representaciones semánticas de texto de vanguardia para tareas posteriores.
- Mistral Moderation: Detecta contenido dañino en texto, apoyando un despliegue seguro.
Los modelos de MistralAI están disponibles a través de API y lanzamientos de código abierto, con un fuerte enfoque en aplicaciones multilingües, multimodales y centradas en código. Su enfoque de código abierto y sus alianzas han fomentado la innovación rápida y la adopción amplia en el ecosistema de IA.
Modelos de LLM de Meta (2025)
La familia de modelos de lenguaje grande (LLM) de Meta, conocida como Llama (Large Language Model Meta AI), es uno de los ecosistemas de IA de investigación y código abierto más prominentes. La generación más reciente, Llama 4, marca un salto significativo en capacidad, escala y modalidad.
Modelo | Parámetros | Modalidad | Arquitectura | Ventana de contexto | Estado |
---|---|---|---|---|---|
Llama 4 Scout | 17B (16 expertos) | Multimodal | MoE | No especificado | Lanzado |
Llama 4 Maverick | 17B (128 expertos) | Multimodal | MoE | No especificado | Lanzado |
Llama 4 Behemoth | No lanzado | Multimodal | MoE | No especificado | En entrenamiento |
Llama 3.1 | 405B | Texto | Densa | 128,000 | Lanzado |
Llama 2 | 7B, 13B, 70B | Texto | Densa | Más corta | Lanzado |
Modelos más recientes de Llama 4
-
Llama 4 Scout:
- 17 mil millones de parámetros activos, 16 expertos, arquitectura de mezcla de expertos (MoE)
- Multimodal nativo (texto y visión), pesos abiertos
- Se ajusta en una sola GPU H100 (con cuantización Int4)
- Diseñado para eficiencia y amplia accesibilidad
-
Llama 4 Maverick:
- 17 mil millones de parámetros activos, 128 expertos, arquitectura MoE
- Multimodal nativo, pesos abiertos
- Se ajusta en una sola host H100
- Mayor diversidad de expertos para un razonamiento mejorado
-
Llama 4 Behemoth (previsualización):
- No lanzado aún, sirve como modelo “maestro” para la serie Llama 4
- Supera a GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 y Gemini 2.0 Pro en benchmarks STEM (por ejemplo, MATH-500, GPQA Diamond)
- Representa el LLM más poderoso de Meta hasta la fecha
Características clave de Llama 4:
- Primeros modelos con pesos abiertos, nativamente multimodales (texto e imágenes)
- Soporte sin precedentes para ventanas de contexto (detalles no especificados, pero diseñados para tareas de larga duración)
- Construidos usando arquitecturas avanzadas de mezcla de expertos para eficiencia y escalabilidad
Serie Llama 3
-
Llama 3.1:
- 405 mil millones de parámetros
- Ventana de contexto de 128,000 tokens
- Entrenado en más de 15 trillones de tokens
- Soporta múltiples idiomas (ocho añadidos en la versión más reciente)
- El modelo de código abierto más grande lanzado hasta la fecha
-
Llama 3.2 y 3.3:
- Mejoras sucesivas y despliegues, incluyendo casos de uso especializados (por ejemplo, Llama 3.2 desplegado en la Estación Espacial Internacional)
-
Llama 2:
- Generación anterior, disponible en versiones de 7B, 13B y 70B parámetros
- Aún ampliamente utilizada para investigación y producción
Código abierto y ecosistema
- Meta mantiene un fuerte compromiso con el código abierto, proporcionando modelos y bibliotecas para desarrolladores e investigadores.
- Los modelos Llama impulsan muchas características de IA en las plataformas de Meta y son ampliamente adoptados en la comunidad de IA más amplia.
En resumen:
Los modelos Llama de Meta se han convertido en algunos de los más avanzados, abiertos y multimodales del mundo, con Llama 4 Scout y Maverick liderando el camino en eficiencia y capacidad, y Llama 3.1 estableciendo récords para la escala y longitud de contexto del código abierto. El ecosistema está diseñado para una amplia accesibilidad, investigación e integración en diversos casos de uso.
Modelos de LLM de Qwen (2025)
Qwen es la familia de modelos de lenguaje grande (LLMs) de Alibaba, destacándose por su disponibilidad de código abierto, fuertes capacidades multilingües y de programación, y su rápida iteración. La serie Qwen ahora incluye varias generaciones principales, cada una con fortalezas y innovaciones distintas.
Generación | Tipos de modelo | Parámetros | Características clave | Código abierto |
---|---|---|---|---|
Qwen3 | Densa, MoE | 0.6B–235B | Razonamiento híbrido, multilingüe, agente | Sí |
Qwen2.5 | Densa, MoE, VL | 0.5B–72B | Programación, matemáticas, contexto de 128K, VL | Sí |
QwQ-32B | Densa | 32B | Enfoque en matemáticas/programación, contexto de 32K | Sí |
Qwen-VL | Lenguaje-Vision | 2B–72B | Entradas de texto + imagen | Sí |
Qwen-Max | MoE | Propietario | Razonamiento complejo, multi-paso | No |
Generaciones más recientes y modelos insignia
-
Qwen3 (abril 2025)
- Representa los LLMs más avanzados de Alibaba hasta la fecha, con mejoras significativas en razonamiento, seguimiento de instrucciones, uso de herramientas y rendimiento multilingüe.
- Disponible tanto en arquitecturas densas como en Mixture-of-Experts (MoE), con tamaños de parámetros que van desde 0.6B hasta 235B.
- Introduce “modelos de razonamiento híbrido” que pueden cambiar entre “modo de pensamiento” (para razonamiento complejo, matemáticas y código) y “modo no pensante” (para chat rápido y general).
- Rendimiento superior en escritura creativa, diálogo multirronda y tareas basadas en agentes, con soporte para más de 100 idiomas y dialectos.
- Los pesos abiertos están disponibles para muchas variantes, lo que hace que Qwen3 sea altamente accesible para desarrolladores e investigadores.
-
Qwen2.5 (enero 2025)
- Lanzado en una amplia gama de tamaños (0.5B a 72B de parámetros), adecuado tanto para aplicaciones móviles como empresariales.
- Entrenado en un conjunto de datos de 18 trillones de tokens, con una ventana de contexto de hasta 128,000 tokens.
- Mejoras importantes en programación, razonamiento matemático, fluidez multilingüe y eficiencia.
- Modelos especializados como Qwen2.5-Math se centran en tareas avanzadas de matemáticas.
- Qwen2.5-Max es un modelo grande de MoE, preentrenado en más de 20 trillones de tokens y finamente ajustado con SFT y RLHF, destacándose en tareas complejas y de múltiples pasos.
-
QwQ-32B (marzo 2025)
- Se centra en el razonamiento matemático y la programación, rivales de modelos mucho más grandes en rendimiento mientras es computacionalmente eficiente.
- Tamaño de parámetros de 32B, ventana de contexto de 32K tokens, abierto bajo la licencia Apache 2.0.
Modelos multimodales y especializados
-
Serie Qwen-VL
- Modelos de lenguaje-vision (VL) que integran un transformer de visión con el LLM, soportando entradas de texto e imagen.
- Qwen2-VL y Qwen2.5-VL ofrecen tamaños de parámetros desde 2B hasta 72B, con la mayoría de las variantes abiertas.
-
Qwen-Max
- Proporciona el mejor rendimiento de inferencia para razonamiento complejo y de múltiples pasos, disponible a través de API y plataformas en línea.
Disponibilidad de modelos y ecosistema
- Los modelos Qwen están abiertos bajo la licencia Apache 2.0 (excepto algunas de las variantes más grandes) y están disponibles a través de Alibaba Cloud, Hugging Face, GitHub y ModelScope.
- La familia Qwen es ampliamente adoptada en diversos sectores, incluyendo electrónica de consumo, juegos y IA empresarial, con más de 90,000 usuarios empresariales.
Características clave en toda la familia Qwen
- Mastery multilingüe: Soporta más de 100 idiomas, destacándose en traducción y tareas translingüísticas.
- Programación y matemáticas: Rendimiento líder en generación de código, depuración y razonamiento matemático, con modelos especializados en estos dominios.
- Contexto extendido: Ventanas de contexto de hasta 128,000 tokens para tareas detalladas y de larga duración.
- Razonamiento híbrido: Capacidad para cambiar entre modos para un rendimiento óptimo en tareas tanto complejas como generales.
- Liderazgo en código abierto: Muchos modelos están completamente abiertos, fomentando una rápida adopción comunitaria e investigación.
En resumen:
Los modelos Qwen están a la vanguardia del desarrollo de LLM de código abierto, con Qwen3 y Qwen2.5 ofreciendo capacidades de razonamiento, multilingüe y programación de vanguardia, una amplia cobertura de tamaños de modelos y una fuerte adopción en la industria. Su razonamiento híbrido, grandes ventanas de contexto y disponibilidad abierta los hacen una opción líder tanto para investigación como para aplicaciones empresariales.
Proveedores de LLM - Revendedores
Modelos de LLM de Amazon AWS Bedrock (2025)
Amazon Bedrock es una plataforma totalmente gestionada y sin servidor que proporciona acceso a una amplia selección de modelos de lenguaje grandes (LLMs) y modelos de base (FMs) líderes, tanto de Amazon como de las principales empresas de inteligencia artificial. Está diseñada para simplificar la integración, personalización y despliegue de la inteligencia artificial generativa en aplicaciones empresariales.
Proveedores y familias de modelos admitidos
Amazon Bedrock ofrece una de las selecciones más amplias de LLMs disponibles, incluyendo modelos de:
- Amazon (serie Nova)
- Anthropic (Claude)
- AI21 Labs (Jurassic)
- Cohere
- Meta (Llama)
- Mistral AI
- DeepSeek (DeepSeek-R1)
- Stability AI
- Writer
- Luma
- Poolside (próximamente)
- TwelveLabs (próximamente)
Esta diversidad permite a las organizaciones combinar y adaptar modelos según sus necesidades específicas, con la flexibilidad de actualizar o cambiar modelos con mínimos cambios en el código.
Los propios modelos de Amazon: Nova
- Amazon Nova es la última generación de modelos de base de Amazon, diseñados para un alto rendimiento, eficiencia y integración empresarial.
- Los modelos Nova admiten entradas de texto, imagen y video, y destacan en Generación Aumentada por Recuperación (RAG) al basar las respuestas en datos propios de la empresa.
- Están optimizados para aplicaciones agenticas, permitiendo tareas complejas de varios pasos que interactúan con las APIs y sistemas organizacionales.
- Nova admite la sintonización fina y la distilación, permitiendo a los clientes crear modelos privados y personalizados basados en sus propios conjuntos de datos etiquetados.
Modelos de terceros y especializados
- DeepSeek-R1: Un LLM de alto rendimiento y totalmente gestionado para tareas avanzadas de razonamiento, codificación y multilingües, ahora disponible en Bedrock.
- Meta Llama, Anthropic Claude, AI21 Jurassic, Mistral, Cohere y otros: Cada uno aporta fortalezas únicas en lenguaje, codificación, razonamiento o multimodalidad, cubriendo una amplia gama de casos de uso empresariales e investigativos.
- Mercado: El Mercado de Bedrock ofrece más de 100 modelos populares, emergentes y especializados accesibles a través de puntos finales gestionados.
Personalización y adaptación
- Sintonización fina: Bedrock permite la sintonización privada de modelos con tus propios datos, creando una copia personalizada y segura para tu organización. Tus datos no se utilizan para reentrenar el modelo base.
- Generación Aumentada por Recuperación (RAG): Las bases de conocimiento de Bedrock permiten enriquecer las respuestas del modelo con datos empresariales contextuales y actualizados, automatizando el flujo de trabajo de RAG para datos estructurados y no estructurados.
- Distilación: Transfiere conocimiento de modelos grandes maestros a modelos más pequeños y eficientes para un despliegue rentable.
Evaluación de modelos
- LLM como juez: Bedrock ofrece una herramienta de evaluación de modelos donde puedes comparar y evaluar modelos (incluidos aquellos fuera de Bedrock) utilizando LLMs como evaluadores. Esto ayuda a seleccionar el mejor modelo según criterios específicos de calidad y responsabilidad de la IA.
Despliegue y seguridad
- Sin servidor y escalable: Bedrock se encarga de la infraestructura, escalado y seguridad, permitiendo a las organizaciones centrarse en la lógica de la aplicación.
- Seguridad y cumplimiento: Los datos se cifran en tránsito y en reposo, con cumplimiento de estándares ISO, SOC, HIPAA, CSA y GDPR.
En resumen:
Amazon Bedrock proporciona una plataforma unificada y segura para acceder, personalizar y desplegar una amplia gama de LLMs líderes, incluyendo los propios modelos Nova de Amazon y los mejores modelos de terceros FMs, con herramientas avanzadas de evaluación, sintonización fina y RAG para aplicaciones empresariales de IA generativa de primer nivel.
Modelos de LLM de Groq (2025)
Groq no es un desarrollador de LLM, sino un proveedor de hardware e inferencia en la nube especializado en el despliegue ultra rápido y de baja latencia de los principales modelos de lenguaje grandes (LLMs) mediante su tecnología de Unidad de Procesamiento de Lenguaje (LPU) propietaria. GroqCloud™ permite a los desarrolladores ejecutar una variedad de modelos de LLM de vanguardia y de código abierto con una velocidad y eficiencia sin precedentes.
Modelos de LLM admitidos en GroqCloud
Hasta 2025, GroqCloud ofrece inferencia de alto rendimiento para una creciente lista de LLMs de primer nivel, incluyendo:
- Meta Llama 3 (8B, 70B)
- Mistral Mixtral 8x7B SMoE
- Google Gemma 7B
- DeepSeek
- Qwen
- Whisper (texto a voz)
- Codestral, Mamba, NeMo y otros
GroqCloud se actualiza regularmente para admitir nuevos y populares modelos de código abierto e investigación, lo que lo convierte en una plataforma versátil para desarrolladores y empresas.
Funciones clave y ventajas
- Latencia ultra baja: El motor de inferencia basado en LPU de Groq entrega respuestas en tiempo real, con benchmarks que muestran ventajas significativas de velocidad frente a la inferencia basada en GPU tradicional.
- Compatibilidad con la API de OpenAI: Los desarrolladores pueden cambiar de OpenAI u otros proveedores a Groq modificando solo unas pocas líneas de código, gracias a la compatibilidad con la API.
- Escalabilidad: La infraestructura de Groq está optimizada tanto para despliegues pequeños como grandes, apoyando desde desarrolladores individuales hasta aplicaciones empresariales de primer nivel.
- Rentabilidad: Groq ofrece precios competitivos y transparentes para la inferencia de LLM, con opciones para uso gratuito, pago por uso y niveles empresariales.
- Disponibilidad regional: GroqCloud opera a nivel global, con centros de datos importantes como el de Dammam, Arabia Saudita, que apoyan la demanda mundial.
Modelos de ejemplo y precios (hasta 2025)
Modelo | Ventana de contexto | Precio (por millón de tokens) | Casos de uso |
---|---|---|---|
Llama 3 70B | 8K | $0.59 (entrada) / $0.79 (salida) | LLM general |
Llama 3 8B | 8K | $0.05 (entrada) / $0.10 (salida) | Tareas livianas |
Mixtral 8x7B SMoE | 32K | $0.27 (entrada/salida) | Multilingüe, codificación |
Gemma 7B Instruct | — | $0.10 (entrada/salida) | Seguimiento de instrucciones |
Ecosistema e integración
- Groq impulsa plataformas como Orq.ai, permitiendo a los equipos construir, desplegar y escalar aplicaciones basadas en LLM con rendimiento y fiabilidad en tiempo real.
- Migración fácil desde otros proveedores debido a la compatibilidad con la API y al amplio soporte de modelos.
En resumen:
Groq no crea sus propios LLM, pero proporciona inferencia de primer nivel, ultra rápida para una amplia gama de LLM de código abierto e investigación líderes (por ejemplo, Llama, Mixtral, Gemma, DeepSeek, Qwen) a través de GroqCloud. Su hardware LPU y plataforma en la nube son valorados por su velocidad, escalabilidad, eficiencia de costos y integración amigable para desarrolladores.
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