Fournisseurs de modèles linguistiques de grande envergure (LLM) en nuage

Liste courte des fournisseurs de LLM

Sommaire

L’utilisation des LLM n’est pas très coûteuse, il n’y a peut-être pas besoin d’acheter un nouveau GPU impressionnant. Voici une liste des fournisseurs de LLM en nuage avec les LLM qu’ils hébergent.

Porte du magasin en nuage

Fournisseurs de LLM - Original

Modèles LLM d’Anthropic

Anthropic a développé une famille de modèles de langage avancés (LLM) sous la marque “Claude”. Ces modèles sont conçus pour une large gamme d’applications, mettant l’accent sur la sécurité, la fiabilité et l’interprétabilité.

Variantes principales du modèle Claude

Modèle Forces Cas d’utilisation
Haiku Vitesse, efficacité Tâches en temps réel, légères
Sonnet Capacité et performance équilibrées Applications généralistes
Opus Raisonnement avancé, multimodal Tâches complexes, à haut risque

Tous les modèles de la famille Claude 3 peuvent traiter à la fois du texte et des images, avec Opus qui démontre particulièrement de bonnes performances dans les tâches multimodales.

Fondations techniques

  • Architecture : Les modèles Claude sont des générateurs pré-entraînés à base de transformateurs (GPT), entraînés pour prédire le mot suivant dans de grands volumes de texte et ensuite affinés pour des comportements spécifiques.
  • Méthodes d’entraînement : Anthropic utilise une approche unique appelée Constitutionnal AI, qui guide les modèles pour être utiles et inoffensifs en les faisant auto-évaluer et réviser les réponses selon un ensemble de principes (une “constitution”). Ce processus est davantage raffiné à l’aide de l’apprentissage par renforcement à partir des retours d’IA (RLAIF), où les retours générés par l’IA sont utilisés pour aligner les sorties du modèle avec la constitution.

Interprétabilité et sécurité

Anthropic investit massivement dans la recherche d’interprétabilité pour comprendre comment ses modèles représentent les concepts et prennent des décisions. Des techniques comme l’« apprentissage de dictionnaire » aident à cartographier les activations des neurones internes vers des caractéristiques interprétables par l’homme, permettant aux chercheurs de tracer la manière dont le modèle traite l’information et prend des décisions. Cette transparence vise à garantir que les modèles se comportent comme prévu et à identifier les risques ou les biais potentiels.

Applications entreprises et pratiques

Les modèles Claude sont déployés dans divers scénarios d’entreprise, notamment :

  • Automatisation du service client
  • Opérations (extraction d’informations, synthèse)
  • Analyse de documents juridiques
  • Traitement des demandes d’assurance
  • Assistance à la programmation (génération, débogage, explication du code)

Ces modèles sont disponibles via des plateformes telles qu’Amazon Bedrock, les rendant accessibles pour l’intégration dans les flux de travail d’entreprise.

Recherche et développement

Anthropic continue d’avancer dans la science de l’alignement de l’IA, de la sécurité et de la transparence, visant à construire des modèles qui ne sont pas seulement puissants, mais aussi fiables et alignés avec les valeurs humaines.

En résumé, les modèles Claude d’Anthropic représentent une approche de pointe dans le développement des LLM, combinant des capacités d’avant-garde avec une forte attention portée à la sécurité, à l’interprétabilité et aux applications pratiques en entreprise.

Modèles LLM d’OpenAI (2025)

OpenAI propose une gamme complète de modèles de langage (LLM), avec les générations les plus récentes mettant l’accent sur le multimodal, le contexte étendu et les capacités spécialisées pour la programmation et les tâches d’entreprise. Les modèles principaux disponibles à partir de mai 2025 sont présentés ci-dessous.

Principaux modèles LLM d’OpenAI

Modèle Date de sortie Multimodal Fenêtre de contexte Spécialisation Disponibilité API/ChatGPT Fine-tuning Benchmarks/Caractéristiques notables
GPT-3 Juin 2020 Non 2K tokens Génération de texte API uniquement Oui MMLU ~43%
GPT-3.5 Novembre 2022 Non 4K–16K tokens Chat, tâches de texte ChatGPT Gratuit/API Oui MMLU 70%, HumanEval ~48%
GPT-4 Mars 2023 Texte+Image 8K–32K tokens Raisonnement avancé ChatGPT Plus/API Oui MMLU 86,4%, HumanEval ~87%
GPT-4o (“Omni”) Mai 2024 Texte+Image+Audio 128K tokens Multimodal, rapide, évolutif ChatGPT Plus/API Oui MMLU 88,7%, HumanEval ~87,8%
GPT-4o Mini Juillet 2024 Texte+Image+Audio 128K tokens Économique, rapide API Oui MMLU 82%, HumanEval 75,6%
GPT-4.5 Février 2025* Texte+Image 128K tokens Intermédiaire, précision améliorée API (aperçu, obsolète) Non MMLU ~90,8%
GPT-4.1 Avril 2025 Texte+Image 1M tokens Programmation, contexte long API uniquement Prévu MMLU 90,2%, SWE-Bench 54,6%
GPT-4.1 Mini Avril 2025 Texte+Image 1M tokens Performance/coût équilibrés API uniquement Prévu MMLU 87,5%
GPT-4.1 Nano Avril 2025 Texte+Image 1M tokens Économique, ultra-rapide API uniquement Prévu MMLU 80,1%

*GPT-4.5 était une version d’aperçu courte, maintenant obsolète au profit de GPT-4.1.

Points forts des modèles

  • GPT-4o (“Omni”) : Intègre l’entrée/sortie texte, vision et audio, offrant des réponses en temps quasi réel et une fenêtre de contexte de 128K tokens. Il est actuellement le modèle par défaut pour ChatGPT Plus et l’API, excélant dans les tâches multilingues et multimodales.
  • GPT-4.1 : Se concentre sur la programmation, le suivi des instructions et un contexte extrêmement long (jusqu’à 1 million de tokens). Il est uniquement disponible via l’API à partir de mai 2025, avec un fine-tuning prévu mais pas encore disponible.
  • Variantes Mini et Nano : Offrent des options économiques et optimisées en latence pour les applications en temps réel ou à grande échelle, sacrifiant un peu de précision pour la vitesse et le coût.
  • Fine-tuning : Disponible pour la plupart des modèles sauf les plus récents (par exemple, GPT-4.1 à partir de mai 2025), permettant aux entreprises de personnaliser les modèles pour des domaines ou des tâches spécifiques.
  • Benchmarks : Les modèles plus récents dépassent constamment les anciens sur les tests standards (MMLU, HumanEval, SWE-Bench), avec GPT-4.1 établissant de nouveaux records en programmation et en compréhension du contexte long.

Éventail d’applications

  • Génération de texte & chat : GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o
  • Tâches multimodales : GPT-4V, GPT-4o, GPT-4.1
  • Programmation & outils de développement : GPT-4.1, GPT-4.1 Mini
  • Automatisation d’entreprise : Tous, avec un support de fine-tuning
  • Applications en temps réel, économiques : Variantes Mini/Nano

L’écosystème des LLM d’OpenAI en 2025 est hautement diversifié, avec des modèles adaptés à tout, de simples chats à des raisonnements multimodaux avancés et des déploiements d’entreprise à grande échelle. Les modèles les plus récents (GPT-4o, GPT-4.1) repoussent les limites en termes de longueur du contexte, de vitesse et d’intégration multimodale, tandis que les variantes Mini et Nano répondent aux besoins en coût et latence pour les usages en production.

Modèles LLM de MistralAI (2025)

MistralAI a rapidement élargi sa gamme de modèles de langage (LLM), offrant à la fois des solutions open source et commerciales qui mettent l’accent sur les capacités multilingues, multimodales et axées sur la programmation. Voici un aperçu de leurs principaux modèles et de leurs caractéristiques distinctives.

Nom du modèle Type Paramètres Spécialisation Date de sortie
Mistral Large 2 LLM 123B Multilingue, raisonnement Juillet 2024
Mistral Medium 3 LLM Classe frontière Programmation, STEM Mai 2025
Pixtral Large LLM multimodal 124B Texte + Vision Novembre 2024
Codestral LLM de programmation Propriétaire Génération de code Janvier 2025
Mistral Saba LLM Propriétaire Langues du Moyen-Orient, Asie du Sud. Février 2025
Ministral 3B/8B LLM pour périphériques 3B/8B Périphériques/téléphones Octobre 2024
Mistral Small 3.1 LLM petit Propriétaire Multimodal, efficace Mars 2025
Devstral Small LLM de programmation Propriétaire Utilisation d’outils de programmation, multi-fichier Mai 2025
Mistral 7B Open Source 7B Généraliste 2023–2024
Codestral Mamba Open Source Propriétaire Programmation, architecture mamba 2 Juillet 2024
Mathstral 7B Open Source 7B Mathématiques Juillet 2024

Modèles principaux et commerciaux

  • Mistral Large 2 : Le modèle phare en 2025, doté de 123 milliards de paramètres et d’une fenêtre de contexte de 128K tokens. Il prend en charge une douzaine de langues et plus de 80 langages de programmation, excélant dans le raisonnement avancé et les tâches multilingues.
  • Mistral Medium 3 : Sorti en mai 2025, ce modèle équilibre efficacité et performance, particulièrement fort dans la programmation et les tâches liées aux STEM.
  • Pixtral Large : Un modèle multimodal (texte et vision) de 124 milliards de paramètres, sorti en novembre 2024, conçu pour les tâches nécessitant à la fois la compréhension du langage et des images.
  • Codestral : Spécialisé dans la génération de code et l’ingénierie logicielle, avec la dernière version sortie en janvier 2025. Codestral est optimisé pour les tâches de programmation à faible latence et à haute fréquence.
  • Mistral Saba : Axé sur les langues du Moyen-Orient et de l’Asie du Sud, sorti en février 2025.
  • Mistral OCR : Un service de reconnaissance optique des caractères lancé en mars 2025, permettant l’extraction de texte et d’images à partir de PDF pour un traitement ultérieur par IA.

Modèles pour périphériques et petits

  • Les Ministraux (Ministral 3B, 8B) : Une famille de modèles optimisés pour les périphériques, équilibrant performance et efficacité pour le déploiement sur les téléphones et les matériels à ressources limitées.
  • Mistral Small : Un petit modèle multimodal de pointe, avec la version 3.1 sortie en mars 2025, conçu pour l’efficacité et les cas d’utilisation en périphérie.
  • Devstral Small : Un modèle de pointe de programmation axé sur l’utilisation d’outils, l’exploration de codebases et l’édition multi-fichier, sorti en mai 2025.

Modèles open source et spécialisés

  • Mistral 7B : L’un des modèles open source les plus populaires, largement adopté et affiné par la communauté.
  • Codestral Mamba : Le premier modèle open source “mamba 2”, sorti en juillet 2024.
  • Mistral NeMo : Un modèle open source puissant, sorti en juillet 2024.
  • Mathstral 7B : Un modèle open source spécialisé en mathématiques, sorti en juillet 2024.
  • Pixtral (12B) : Un petit modèle multimodal pour à la fois le texte et la compréhension des images, sorti en septembre 2024.

Services d’accompagnement

  • Mistral Embed : Fournit des représentations sémantiques de pointe du texte pour les tâches ultérieures.
  • Mistral Moderation : Détecte le contenu nuisible dans le texte, permettant un déploiement sécurisé.

Les modèles de MistralAI sont accessibles via l’API et les publications open source, avec une forte attention portée aux applications multilingues, multimodales et axées sur la programmation. Leur approche open source et leurs partenariats ont favorisé une innovation rapide et une adoption large à travers l’écosystème de l’IA.

Modèles LLM de Meta (2025)

La famille de modèles de langage (LLM) de Meta, connue sous le nom de Llama (Large Language Model Meta AI), est l’une des écosystèmes d’IA les plus importants, axés sur l’open source et la recherche. La dernière génération, Llama 4, marque une avancée majeure en termes de capacité, d’échelle et de modalité.

Modèle Paramètres Modalité Architecture Fenêtre de contexte Statut
Llama 4 Scout 17B (16 experts) Multimodal MoE Non spécifiée Sorti
Llama 4 Maverick 17B (128 experts) Multimodal MoE Non spécifiée Sorti
Llama 4 Behemoth Non sorti Multimodal MoE Non spécifiée En cours d’entraînement
Llama 3.1 405B Texte Dense 128 000 Sorti
Llama 2 7B, 13B, 70B Texte Dense Plus courte Sorti

Nouveaux modèles Llama 4

  • Llama 4 Scout :

    • 17 milliards de paramètres actifs, 16 experts, architecture de mélange d’experts (MoE)
    • Multimodal natif (texte et vision), poids ouverts
    • S’adapte sur une seule carte H100 (avec quantification Int4)
    • Conçu pour l’efficacité et l’accessibilité large

  • Llama 4 Maverick :

    • 17 milliards de paramètres actifs, 128 experts, architecture MoE
    • Multimodal natif, poids ouverts
    • S’adapte sur un seul hôte H100
    • Plus grande diversité d’experts pour un raisonnement amélioré

  • Llama 4 Behemoth (aperçu) :

    • Pas encore sorti, sert de modèle “maître” pour la série Llama 4
    • Surpasse GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 et Gemini 2.0 Pro sur les benchmarks STEM (par exemple, MATH-500, GPQA Diamond)
    • Représente le LLM le plus puissant de Meta à ce jour

Caractéristiques clés de Llama 4 :

  • Premiers modèles ouverts, multimodaux natifs (texte et images)
  • Support de la longueur de contexte sans précédent (détails non spécifiés, mais conçu pour les tâches longues)
  • Construits à l’aide d’architectures avancées de mélange d’experts pour l’efficacité et l’évolutivité

Série Llama 3

  • Llama 3.1 :

    • 405 milliards de paramètres
    • Fenêtre de contexte de 128 000 tokens
    • Entraîné sur plus de 15 trillions de tokens
    • Supporte plusieurs langues (huit ajoutées dans la dernière version)
    • Le plus grand modèle open source sorti à ce jour

  • Llama 3.2 et 3.3 :

    • Améliorations et déploiements successifs, y compris des cas d’utilisation spécialisés (par exemple, Llama 3.2 déployé sur la Station spatiale internationale)

  • Llama 2 :

    • Génération antérieure, disponible en versions de 7B, 13B et 70B paramètres
    • Utilisé largement pour la recherche et la production

Open source et écosystème

  • Meta maintient un fort engagement envers l’IA open source, fournissant des modèles et des bibliothèques pour les développeurs et les chercheurs.
  • Les modèles Llama alimentent de nombreuses fonctionnalités d’IA à travers les plateformes de Meta et sont largement adoptés dans la communauté d’IA plus large.

En résumé :
Les modèles Llama de Meta se sont développés en devenant l’un des LLM les plus avancés, ouverts et multimodaux du monde, avec Llama 4 Scout et Maverick en tête en termes d’efficacité et de capacité, et Llama 3.1 établissant des records en termes d’échelle open source et de longueur de contexte. L’écosystème est conçu pour une large accessibilité, la recherche et l’intégration dans divers cas d’utilisation.

Modèles LLM de Qwen (2025)

Qwen est la famille de modèles de langage (LLM) d’Alibaba, connue pour leur disponibilité open source, leurs solides capacités multilingues et de programmation, ainsi que leur itération rapide. La série Qwen comprend désormais plusieurs générations majeures, chacune ayant des forces et des innovations distinctes.

Génération Types de modèles Paramètres Caractéristiques clés Open Source
Qwen3 Dense, MoE 0,6B–235B Raisonnement hybride, multilingue, agent Oui
Qwen2.5 Dense, MoE, VL 0,5B–72B Programmation, math, 128K context, VL Oui
QwQ-32B Dense 32B Focus sur les mathématiques et la programmation, 32K context Oui
Qwen-VL Vision-Language 2B–72B Entrées texte + image Oui
Qwen-Max MoE Propriétaire Raisonnement complexe, multi-étapes Non

Générations les plus récentes et modèles phares

  • Qwen3 (avril 2025)

    • Représente les LLM les plus avancés d’Alibaba à ce jour, avec des améliorations majeures en matière de raisonnement, d’exécution d’instructions, d’utilisation d’outils et de performance multilingue.
    • Disponible en architectures à densité et Mixture-of-Experts (MoE), avec des tailles de paramètres allant de 0,6B à 235B.
    • Introduit des “modèles de raisonnement hybrides” capables de basculer entre le “mode de réflexion” (pour le raisonnement complexe, les mathématiques et le code) et le “mode non réfléchissant” (pour les conversations rapides et générales).
    • Performance supérieure en écriture créative, en dialogues multi-tours et en tâches basées sur des agents, avec un support pour plus de 100 langues et dialectes.
    • Les poids ouverts sont disponibles pour de nombreuses variantes, rendant Qwen3 très accessible aux développeurs et chercheurs.

  • Qwen2.5 (janvier 2025)

    • Sorti dans une large gamme de tailles (0,5B à 72B de paramètres), adapté à la fois aux applications mobiles et d’entreprise.
    • Entraîné sur un ensemble de données de 18 trillions de tokens, avec une fenêtre de contexte allant jusqu’à 128 000 tokens.
    • Mises à jour majeures en programmation, raisonnement mathématique, fluidité multilingue et efficacité.
    • Des modèles spécialisés comme Qwen2.5-Math ciblent les tâches avancées de mathématiques.
    • Qwen2.5-Max est un grand modèle MoE, pré-entraîné sur plus de 20 trillions de tokens et affiné avec SFT et RLHF, excélant dans les tâches complexes et multi-étapes.

  • QwQ-32B (mars 2025)

    • Se concentre sur le raisonnement mathématique et la programmation, rivalisant avec des modèles bien plus grands en performance tout en étant computationnellement efficace.
    • 32B de paramètres, fenêtre de contexte de 32K tokens, open-sourcé sous la licence Apache 2.0.

Modèles multimodaux et spécialisés

  • Série Qwen-VL

    • Modèles vision-langue (VL) intégrant un transformateur de vision avec le LLM, prenant en charge les entrées texte et image.
    • Qwen2-VL et Qwen2.5-VL offrent des tailles de paramètres allant de 2B à 72B, avec la plupart des variantes open-sourcées.

  • Qwen-Max

    • Fournit une performance d’inférence de pointe pour le raisonnement complexe et multi-étapes, disponible via l’API et les plateformes en ligne.

Disponibilité des modèles et écosystème

  • Les modèles Qwen sont open-sourcés sous la licence Apache 2.0 (sauf pour certaines des plus grandes variantes) et sont accessibles via Alibaba Cloud, Hugging Face, GitHub et ModelScope.
  • La famille Qwen est largement adoptée dans divers secteurs, notamment l’électronique grand public, le jeu vidéo et l’IA d’entreprise, avec plus de 90 000 utilisateurs d’entreprise.

Caractéristiques clés de la famille Qwen

  • Maîtrise multilingue : Supporte plus de 100 langues, excélant dans la traduction et les tâches interlinguistiques.
  • Programmation et mathématiques : Performance de pointe dans la génération de code, le débogage et le raisonnement mathématique, avec des modèles spécialisés pour ces domaines.
  • Contexte étendu : Fenêtres de contexte allant jusqu’à 128 000 tokens pour des tâches détaillées et longues.
  • Raisonnement hybride : Capacité à basculer entre les modes pour une performance optimale dans les tâches complexes et généralistes.
  • Leadership open source : Beaucoup de modèles sont entièrement open-sourcés, favorisant une adoption rapide par la communauté et la recherche.

En résumé :
Les modèles Qwen sont à l’avant-garde du développement des LLM open source, avec Qwen3 et Qwen2.5 offrant des capacités de raisonnement, multilingues et de programmation de pointe, une couverture large des tailles de modèles et une forte adoption industrielle. Leur raisonnement hybride, leurs grandes fenêtres de contexte et leur disponibilité open source en font un choix de premier plan pour les applications de recherche et d’entreprise.

Fournisseurs de modèles LLM - Revendeurs

Modèles LLM Amazon AWS Bedrock (2025)

Amazon Bedrock est une plateforme serverless gérée en totalité, qui offre un accès à une large sélection de modèles de langage de grande envergure (LLM) et de modèles de base (FMs) provenant à la fois d’Amazon et des principales entreprises de l’intelligence artificielle. Elle a été conçue pour simplifier l’intégration, la personnalisation et le déploiement de l’intelligence artificielle générative dans les applications d’entreprise.

Fournisseurs et familles de modèles pris en charge

Amazon Bedrock propose l’une des plus larges sélections de LLM disponibles, comprenant des modèles provenant de :

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

Cette diversité permet aux organisations de mélanger et d’associer des modèles selon leurs besoins spécifiques, avec la flexibilité de mettre à niveau ou de changer de modèles avec des modifications de code minimales.

Les modèles propres à Amazon : Nova

  • Amazon Nova est la dernière génération des modèles de base d’Amazon, conçue pour une haute performance, une efficacité et une intégration d’entreprise.
  • Les modèles Nova prennent en charge les entrées de texte, d’image et de vidéo, et excellent dans la génération augmentée par récupération (RAG) en ancrant les réponses dans les données propres de l’entreprise.
  • Ils sont optimisés pour les applications agentes, permettant des tâches complexes à plusieurs étapes qui interagissent avec les API et les systèmes organisationnels.
  • Nova prend en charge la fine-tuning personnalisé et la distillation, permettant aux clients de créer des modèles privés et adaptés à partir de leurs propres ensembles de données étiquetés.

Modèles tiers et spécialisés

  • DeepSeek-R1 : Un LLM performant et entièrement géré pour des tâches avancées de raisonnement, de codage et multilingues, désormais disponible sur Bedrock.
  • Meta Llama, Anthropic Claude, AI21 Jurassic, Mistral, Cohere et autres : Chacun apporte des forces uniques en matière de langage, de codage, de raisonnement ou de multimodalité, couvrant une large gamme d’utilisations d’entreprise et de recherche.
  • Marché : Le marché Bedrock propose plus de 100 modèles populaires, émergents et spécialisés accessibles via des points de terminaison gérés.

Personnalisation et adaptation

  • Fine-tuning : Bedrock permet un fine-tuning privé des modèles avec vos propres données, créant une copie sécurisée et personnalisée pour votre organisation. Vos données ne sont pas utilisées pour re-entraîner le modèle de base.
  • Génération augmentée par récupération (RAG) : Les bases de connaissances de Bedrock vous permettent d’enrichir les réponses du modèle avec des données contextuelles et à jour de l’entreprise, automatisant le workflow RAG pour les données structurées et non structurées.
  • Distillation : Transférez les connaissances des grands modèles enseignants vers des modèles étudiants plus petits et efficaces pour un déploiement rentable.

Évaluation des modèles

  • LLM-as-a-Judge : Bedrock propose un outil d’évaluation des modèles où vous pouvez benchmark et comparer les modèles (y compris ceux en dehors de Bedrock) en utilisant des LLM comme évaluateurs. Cela aide à sélectionner le meilleur modèle pour des critères spécifiques de qualité et d’intelligence artificielle responsable.

Déploiement et sécurité

  • Serverless et scalable : Bedrock gère l’infrastructure, le scaling et la sécurité, permettant aux organisations de se concentrer sur la logique d’application.
  • Sécurité et conformité : Les données sont chiffrées en transit et au repos, avec une conformité aux normes ISO, SOC, HIPAA, CSA et GDPR.

En résumé :
Amazon Bedrock fournit une plateforme unifiée et sécurisée pour accéder, personnaliser et déployer une vaste gamme de LLM de premier plan — y compris les modèles Nova d’Amazon et les meilleurs modèles FMs tiers — en soutenant le fine-tuning, le RAG et des outils d’évaluation avancés pour des applications d’intelligence artificielle générative d’entreprise.

Modèles LLM Groq (2025)

Groq n’est pas un développeur de modèles LLM, mais un fournisseur de matériel et d’inférence en nuage spécialisé dans le déploiement ultra-rapide et à faible latence de modèles de langage de grande envergure (LLM) à l’aide de sa technologie propriétaire d’unité de traitement du langage (LPU). GroqCloud™ permet aux développeurs d’exécuter une variété de modèles LLM d’avant-garde et ouverts disponibles sur le marché à une vitesse et une efficacité sans précédent.

Modèles LLM pris en charge par GroqCloud

À partir de 2025, GroqCloud propose une inférence de haute performance pour une liste croissante de modèles LLM de premier plan, notamment :

  • Meta Llama 3 (8B, 70B)
  • Mistral Mixtral 8x7B SMoE
  • Google Gemma 7B
  • DeepSeek
  • Qwen
  • Whisper (reconnaissance vocale)
  • Codestral, Mamba, NeMo et autres

GroqCloud est régulièrement mis à jour pour supporter de nouveaux modèles open-source et de recherche populaires, en le rendant une plateforme versatile pour les développeurs et les entreprises.

Fonctionnalités et avantages clés

  • Latence ultra-basse : L’inférence basée sur la LPU de Groq livre des réponses en temps réel, avec des benchmarks montrant des avantages de vitesse significatifs par rapport à l’inférence basée sur les GPU traditionnels.
  • Compatibilité avec l’API OpenAI : Les développeurs peuvent passer d’OpenAI ou d’autres fournisseurs à Groq en modifiant simplement quelques lignes de code, grâce à la compatibilité API.
  • Évolutivité : L’infrastructure de Groq est optimisée pour les déploiements à petite et grande échelle, soutenant tout, des développeurs individuels aux applications d’entreprise.
  • Efficacité coût : Groq propose des tarifs compétitifs et transparents pour l’inférence LLM, avec des options gratuites, payez selon l’utilisation et des niveaux d’entreprise.
  • Disponibilité régionale : GroqCloud opère à l’échelle mondiale, avec des centres de données majeurs tels que celui de Dammam, en Arabie saoudite, soutenant la demande mondiale.

Exemples de modèles et tarifs (à partir de 2025)

Modèle Fenêtre de contexte Tarification (par million de tokens) Cas d’utilisation
Llama 3 70B 8K $0,59 (entrée) / $0,79 (sortie) Modèle LLM généraliste
Llama 3 8B 8K $0,05 (entrée) / $0,10 (sortie) Tâches légères
Mixtral 8x7B SMoE 32K $0,27 (entrée/sortie) Multilingue, codage
Gemma 7B Instruct — $0,10 (entrée/sortie) Suivi d’instructions

Écosystème et intégration

  • Groq alimente des plateformes comme Orq.ai, permettant aux équipes de construire, déployer et échelonner des applications basées sur les LLM avec une performance et une fiabilité en temps réel.
  • Migration facile depuis d’autres fournisseurs grâce à la compatibilité API et à un large support des modèles.

En résumé :
Groq ne crée pas ses propres modèles LLM, mais fournit une inférence ultra-rapide de premier plan pour une large gamme de modèles LLM open-source et de recherche de premier plan (par exemple, Llama, Mixtral, Gemma, DeepSeek, Qwen) via GroqCloud. Son matériel LPU et sa plateforme cloud sont appréciés pour leur vitesse, leur évolutivité, leur efficacité coût et leur intégration conviviale pour les développeurs.

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