Pemilik LLM Cloud

Daftar singkat penyedia LLM

Konten Halaman

Menggunakan LLM tidak terlalu mahal, mungkin tidak perlu membeli GPU baru yang hebat. Berikut adalah daftar penyedia LLM di cloud dengan LLM yang mereka host.

Pintu toko di cloud

Penyedia LLM - Asli

Model LLM Anthropic

Anthropic telah mengembangkan keluarga model bahasa besar (LLM) canggih di bawah merek “Claude”. Model-model ini dirancang untuk berbagai aplikasi, dengan menekankan keamanan, keandalan, dan interpretasi.

Varian Model Claude Utama

Model Kelebihan Kasus Penggunaan
Haiku Kecepatan, efisiensi Tugas real-time, ringan
Sonnet Kemampuan seimbang & kinerja Aplikasi umum
Opus Penalaran lanjutan, multimodal Tugas kompleks, berisiko tinggi

Semua model dalam keluarga Claude 3 dapat memproses teks dan gambar, dengan Opus menunjukkan kinerja yang sangat baik dalam tugas multimodal.

Dasar Teknis

  • Arsitektur: Model-model Claude adalah generative pre-trained transformers (GPTs), dilatih untuk memprediksi kata berikutnya dalam volume besar teks dan kemudian dilatih ulang untuk perilaku spesifik.
  • Metode Pelatihan: Anthropic menggunakan pendekatan unik yang disebut Constitutional AI, yang memandu model untuk menjadi bermanfaat dan tidak berbahaya dengan membuatnya mengkritik diri sendiri dan merevisi respons berdasarkan serangkaian prinsip (sebuah “konstitusi”). Proses ini lebih diperhalus menggunakan reinforcement learning dari umpan balik AI (RLAIF), di mana umpan balik yang dihasilkan AI digunakan untuk menyelaraskan output model dengan konstitusi.

Interpretasi dan Keamanan

Anthropic berinvestasi secara berat dalam penelitian interpretasi untuk memahami bagaimana model-modelnya merepresentasikan konsep dan membuat keputusan. Teknik seperti “dictionary learning” membantu memetakan aktivasi neuron internal ke fitur yang dapat diinterpretasikan manusia, memungkinkan peneliti melacak bagaimana model memproses informasi dan membuat keputusan. Transparansi ini dimaksudkan untuk memastikan bahwa model berperilaku sesuai dengan yang diinginkan dan mengidentifikasi risiko atau bias potensial.

Aplikasi Perusahaan dan Praktis

Model-model Claude dideploy dalam berbagai skenario perusahaan, termasuk:

  • Otomatisasi layanan pelanggan
  • Operasi (ekstraksi informasi, ringkasan)
  • Analisis dokumen hukum
  • Pemrosesan klaim asuransi
  • Bantuan pemrograman (generasi, debugging, penjelasan kode)

Model-model ini tersedia melalui platform seperti Amazon Bedrock, membuatnya dapat diakses untuk integrasi ke dalam alur kerja bisnis.

Penelitian dan Pengembangan

Anthropic terus memajukan ilmu penjajaran AI, keamanan, dan transparansi, bertujuan untuk membangun model yang tidak hanya kuat tetapi juga dapat dipercaya dan sejalan dengan nilai-nilai manusia.

Secara ringkas, model-model Claude dari Anthropic mewakili pendekatan terkemuka dalam pengembangan LLM, menggabungkan kemampuan terkini dengan fokus kuat pada keamanan, interpretasi, dan penggunaan perusahaan yang praktis.

Model LLM OpenAI (2025)

OpenAI menawarkan suite komprehensif model bahasa besar (LLM), dengan generasi terbaru menekankan multimodal, konteks yang diperpanjang, dan kemampatan khusus untuk pemrograman dan tugas perusahaan. Model utama yang tersedia hingga Mei 2025 disebutkan di bawah ini.

Model LLM Utama OpenAI

Model Tanggal Rilis Multimodal Jendela Konteks Spesialisasi Ketersediaan API/ChatGPT Fine-Tuning Fitur Benchmark/Notable
GPT-3 Jun 2020 Tidak 2K token Generasi teks Hanya API Ya MMLU ~43%
GPT-3.5 Nov 2022 Tidak 4K–16K token Chat, tugas teks ChatGPT Gratis/API Ya MMLU 70%, HumanEval ~48%
GPT-4 Mar 2023 Teks+Gambar 8K–32K token Penalaran lanjutan ChatGPT Plus/API Ya MMLU 86.4%, HumanEval ~87%
GPT-4o (“Omni”) Mei 2024 Teks+Gambar+Audio 128K token Multimodal, cepat, skalabel ChatGPT Plus/API Ya MMLU 88.7%, HumanEval ~87.8%
GPT-4o Mini Jul 2024 Teks+Gambar+Audio 128K token Efisien biaya, cepat API Ya MMLU 82%, HumanEval 75.6%
GPT-4.5 Feb 2025* Teks+Gambar 128K token Interim, akurasi meningkat API (preview, deprecated) Tidak MMLU ~90.8%
GPT-4.1 Apr 2025 Teks+Gambar 1 juta token Pemrograman, konteks panjang Hanya API Direncanakan MMLU 90.2%, SWE-Bench 54.6%
GPT-4.1 Mini Apr 2025 Teks+Gambar 1 juta token Kinerja/biaya seimbang Hanya API Direncanakan MMLU 87.5%
GPT-4.1 Nano Apr 2025 Teks+Gambar 1 juta token Ekonomi, ultra-cepat Hanya API Direncanakan MMLU 80.1%

*GPT-4.5 adalah preview singkat, sekarang dideprecated dalam favorit GPT-4.1.

Poin Penting Model

  • GPT-4o (“Omni”): Mengintegrasikan input/output teks, visi, dan audio, menawarkan respons hampir real-time dan jendela konteks 128K token. Ini adalah default saat ini untuk ChatGPT Plus dan API, unggul dalam tugas multilingual dan multimodal.
  • GPT-4.1: Fokus pada pemrograman, pengikutan instruksi, dan konteks sangat panjang (hingga 1 juta token). Ini hanya tersedia melalui API hingga Mei 2025, dengan fine-tuning direncanakan tetapi belum tersedia.
  • Varian Mini dan Nano: Menyediakan opsi yang efisien biaya dan dioptimalkan latensi untuk aplikasi real-time atau skala besar, mengorbankan akurasi sedikit untuk kecepatan dan harga.
  • Fine-Tuning: Tersedia untuk sebagian besar model kecuali yang terbaru (misalnya, GPT-4.1 hingga Mei 2025), memungkinkan bisnis untuk menyesuaikan model untuk domain atau tugas spesifik.
  • Benchmark: Model-model terbaru secara konsisten mengungguli model lama dalam uji standar (MMLU, HumanEval, SWE-Bench), dengan GPT-4.1 menetapkan rekor baru dalam pemrograman dan pemahaman konteks panjang.

Spektrum Penggunaan Kasus

  • Generasi Teks & Chat: GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o
  • Tugas Multimodal: GPT-4V, GPT-4o, GPT-4.1
  • Pemrograman & Alat Pengembang: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini
  • Otomatisasi Perusahaan: Semua, dengan dukungan fine-tuning
  • Aplikasi Real-Time, Efisien Biaya: Varian Mini/Nano

Ekosistem LLM OpenAI pada 2025 sangat beragam, dengan model yang disesuaikan untuk segala sesuatu dari chat sederhana hingga penalaran multimodal lanjutan dan penggunaan perusahaan skala besar. Model-model terbaru (GPT-4o, GPT-4.1) memperluas batas dalam panjang konteks, kecepatan, dan integrasi multimodal, sementara varian Mini dan Nano menangani biaya dan latensi untuk penggunaan produksi.

Model LLM MistralAI (2025)

MistralAI telah dengan cepat memperluas portofolio model bahasa besar (LLM)-nya, menawarkan solusi open-source dan komersial yang menekankan kemampatan multilingual, multimodal, dan berbasis kode. Berikut adalah gambaran umum model utama mereka dan fitur uniknya.

Nama Model Jenis Parameter Spesialisasi Tanggal Rilis
Mistral Large 2 LLM 123B Multilingual, penalaran Juli 2024
Mistral Medium 3 LLM Frontier-class Pemrograman, STEM Mei 2025
Pixtral Large LLM Multimodal 124B Teks + Visi November 2024
Codestral LLM Kode Proprietary Generasi kode Januari 2025
Mistral Saba LLM Proprietary Bahasa Timur Tengah, Asia Selatan. Februari 2025
Ministral 3B/8B LLM Edge 3B/8B Edge/telepon Oktober 2024
Mistral Small 3.1 LLM Kecil Proprietary Multimodal, efisien Maret 2025
Devstral Small LLM Kode Proprietary Penggunaan alat kode, multi-file Mei 2025
Mistral 7B Open Source 7B Umum 2023–2024
Codestral Mamba Open Source Proprietary Kode, arsitektur mamba 2 Juli 2024
Mathstral 7B Open Source 7B Matematika Juli 2024

Model Premier & Komersial

  • Mistral Large 2: Model flagship hingga 2025, dengan 123 miliar parameter dan jendela konteks 128K token. Mendukung puluhan bahasa dan lebih dari 80 bahasa pemrograman, unggul dalam penalaran lanjutan dan tugas multilingual.
  • Mistral Medium 3: Dirilis Mei 2025, model ini menyeimbangkan efisiensi dan kinerja, khususnya kuat dalam tugas pemrograman dan STEM.
  • Pixtral Large: Model multimodal dengan 124 miliar parameter (teks dan visi), dirilis November 2024, dirancang untuk tugas yang memerlukan pemahaman bahasa dan gambar.
  • Codestral: Khusus untuk generasi kode dan rekayasa perangkat lunak, dengan versi terbaru dirilis Januari 2025. Codestral dioptimalkan untuk tugas pemrograman berkecepatan tinggi dan frekuensi tinggi dengan latensi rendah.
  • Mistral Saba: Fokus pada bahasa dari Timur Tengah dan Asia Selatan, dirilis Februari 2025.
  • Mistral OCR: Layanan pengenalan karakter optik yang diluncurkan Maret 2025, memungkinkan ekstraksi teks dan gambar dari PDF untuk pemrosesan AI berikutnya.

Model Edge dan Kecil

  • Les Ministraux (Ministral 3B, 8B): Keluarga model yang dioptimalkan untuk perangkat edge, menyeimbangkan kinerja dan efisiensi untuk deployment pada telepon dan perangkat keras dengan sumber daya terbatas.
  • Mistral Small: Model kecil multimodal terkemuka, dengan v3.1 dirilis Maret 2025, dirancang untuk efisiensi dan kasus penggunaan edge.
  • Devstral Small: Model pemrograman terkini yang fokus pada penggunaan alat, eksplorasi kodebase, dan pengeditan multi-file, dirilis Mei 2025.

Model Open Source dan Khusus

  • Mistral 7B: Salah satu model open-source paling populer, secara luas diadopsi dan dilatih ulang oleh komunitas.
  • Codestral Mamba: Model open-source pertama “mamba 2”, dirilis Juli 2024.
  • Mistral NeMo: Model open-source yang kuat, dirilis Juli 2024.
  • Mathstral 7B: Model open-source yang khusus untuk matematika, dirilis Juli 2024.
  • Pixtral (12B): Model multimodal yang lebih kecil untuk pemahaman teks dan gambar, dirilis September 2024.

Layanan Pendukung

  • Mistral Embed: Menyediakan representasi teks semantik terkini untuk tugas berikutnya.
  • Mistral Moderation: Mendeteksi konten berbahaya dalam teks, mendukung deployment aman.

Model-model MistralAI dapat diakses melalui API dan rilis open-source, dengan fokus kuat pada aplikasi multilingual, multimodal, dan berbasis kode. Pendekatan open-source mereka dan kemitraan telah mendorong inovasi cepat dan adopsi luas di seluruh ekosistem AI.

Model LLM Meta (2025)

Keluarga model bahasa besar (LLM) Meta, dikenal sebagai Llama (Large Language Model Meta AI), adalah salah satu ekosistem AI open-source dan penelitian terkemuka. Generasi terbaru, Llama 4, menandai lonjakan besar dalam kemampuan, skala, dan modality.

Model Parameter Modality Arsitektur Jendela Konteks Status
Llama 4 Scout 17B (16 experts) Multimodal MoE Tidak ditentukan Dirilis
Llama 4 Maverick 17B (128 experts) Multimodal MoE Tidak ditentukan Dirilis
Llama 4 Behemoth Tidak dirilis Multimodal MoE Tidak ditentukan Dalam pelatihan
Llama 3.1 405B Teks Dense 128.000 Dirilis
Llama 2 7B, 13B, 70B Teks Dense Lebih pendek Dirilis

Model Llama 4 Terbaru

  • Llama 4 Scout:

    • 17 miliar parameter aktif, 16 ahli, arsitektur mixture-of-experts (MoE)
    • Secara alami multimodal (teks dan visi), open-weight
    • Cocok di satu H100 GPU (dengan quantisasi Int4)
    • Dirancang untuk efisiensi dan aksesibilitas luas

  • Llama 4 Maverick:

    • 17 miliar parameter aktif, 128 ahli, arsitektur MoE
    • Secara alami multimodal, open-weight
    • Cocok di satu H100 host
    • Keberagaman ahli yang lebih besar untuk penalaran yang ditingkatkan

  • Llama 4 Behemoth (preview):

    • Belum dirilis, berfungsi sebagai model “guru” untuk seri Llama 4
    • Mengungguli GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7, dan Gemini 2.0 Pro dalam benchmark STEM (misalnya, MATH-500, GPQA Diamond)
    • Mewakili LLM terkuat Meta hingga saat ini

Fitur Utama Llama 4:

  • Model open-weight, multimodal secara alami pertama (teks dan gambar)
  • Dukungan panjang konteks yang luar biasa (detail tidak ditentukan, tetapi dirancang untuk tugas berbentuk panjang)
  • Dibangun menggunakan arsitektur mixture-of-experts canggih untuk efisiensi dan skalabilitas

Seri Llama 3

  • Llama 3.1:

    • 405 miliar parameter
    • Jendela konteks 128.000 token
    • Dilatih pada lebih dari 15 triliun token
    • Mendukung beberapa bahasa (delapan ditambahkan dalam versi terbaru)
    • Model open-source terbesar yang dirilis hingga saat ini

  • Llama 3.2 dan 3.3:

    • Peningkatan dan deployment berurutan, termasuk kasus penggunaan khusus (misalnya, Llama 3.2 dideploy di Stasiun Luar Angkasa Internasional)

  • Llama 2:

    • Generasi sebelumnya, tersedia dalam versi 7B, 13B, dan 70B parameter
    • Masih digunakan secara luas untuk penelitian dan produksi

Open Source dan Ekosistem

  • Meta mempertahankan komitmen kuat terhadap AI open-source, menyediakan model dan library untuk pengembang dan peneliti.
  • Model Llama memungkinkan banyak fitur AI di seluruh platform Meta dan secara luas diadopsi dalam komunitas AI yang lebih luas.

Secara ringkas:
Model Llama Meta telah berkembang menjadi beberapa LLM tercanggih, terbuka, dan multimodal di dunia, dengan Llama 4 Scout dan Maverick memimpin jalan dalam efisiensi dan kemampuan, dan Llama 3.1 menetapkan rekor untuk skala dan panjang konteks open-source. Ekosistem dirancang untuk aksesibilitas luas, penelitian, dan integrasi di berbagai kasus penggunaan.

Model LLM Qwen (2025)

Qwen adalah keluarga model bahasa besar (LLM) Alibaba, terkenal karena ketersediaan open-source, kemampatan multilingual dan pemrograman yang kuat, serta iterasi cepat. Seri Qwen sekarang mencakup beberapa generasi utama, masing-masing dengan kekuatan dan inovasi yang berbeda.

Generasi Jenis Model Parameter Fitur Utama Open Source
Qwen3 Dense, MoE 0.6B–235B Penalaran campuran, multilingual, agen Ya
Qwen2.5 Dense, MoE, VL 0.5B–72B Pemrograman, matematika, 128K konteks, VL Ya
QwQ-32B Dense 32B Fokus matematika/pemrograman, 32K konteks Ya
Qwen-VL Vision-Language 2B–72B Input teks + gambar Ya
Qwen-Max MoE Proprietary Penalaran kompleks, multi-step Tidak

Generasi Terbaru dan Model Unggulan

  • Qwen3 (April 2025)

    • Mewakili LLM tercanggih Alibaba hingga saat ini, dengan peningkatan besar dalam penalaran, pengikutan instruksi, penggunaan alat, dan kinerja multilingual.
    • Tersedia dalam arsitektur dense dan Mixture-of-Experts (MoE), dengan ukuran parameter berkisar dari 0.6B hingga 235B.
    • Mengenalkan “model penalaran campuran” yang dapat beralih antara “mode berpikir” (untuk penalaran kompleks, matematika, dan kode) dan “mode non-berpikir” (untuk chat cepat, umum).
    • Kinerja unggul dalam penulisan kreatif, dialog multi-turn, dan tugas berbasis agen, dengan dukungan untuk lebih dari 100 bahasa dan dialek.
    • Bobot terbuka tersedia untuk banyak variasi, membuat Qwen3 sangat terjangkau untuk pengembang dan peneliti.

  • Qwen2.5 (Januari 2025)

    • Dirilis dalam berbagai ukuran (0.5B hingga 72B parameter), cocok untuk aplikasi mobile dan perusahaan.
    • Dilatih pada dataset 18 triliun token, dengan jendela konteks hingga 128.000 token.
    • Peningkatan besar dalam pemrograman, penalaran matematika, fluensi multilingual, dan efisiensi.
    • Model khusus seperti Qwen2.5-Math menargetkan tugas matematika lanjutan.
    • Qwen2.5-Max adalah model MoE besar, dilatih awal pada lebih dari 20 triliun token dan dilatih ulang dengan SFT dan RLHF, unggul dalam tugas kompleks, multi-step.

  • QwQ-32B (Maret 2025)

    • Fokus pada penalaran matematika dan pemrograman, menandingi model yang jauh lebih besar dalam kinerja sementara komputasi efisien.
    • Ukuran parameter 32B, jendela konteks 32K token, open-sourced di bawah lisensi Apache 2.0.

Model Multimodal dan Khusus

  • Seri Qwen-VL

    • Model vision-language (VL) yang mengintegrasikan transformer visi dengan LLM, mendukung input teks dan gambar.
    • Qwen2-VL dan Qwen2.5-VL menawarkan ukuran parameter dari 2B hingga 72B, dengan sebagian besar variasi open-sourced.

  • Qwen-Max

    • Memberikan kinerja inferensi terbaik untuk penalaran kompleks dan multi-step, tersedia melalui API dan platform online.

Ketersediaan Model dan Ekosistem

  • Model Qwen open-sourced di bawah lisensi Apache 2.0 (kecuali beberapa variasi terbesar) dan tersedia melalui Alibaba Cloud, Hugging Face, GitHub, dan ModelScope.
  • Keluarga Qwen secara luas diadopsi di berbagai industri, termasuk elektronik konsumen, gaming, dan AI perusahaan, dengan lebih dari 90.000 pengguna perusahaan.

Fitur Utama di Seluruh Keluarga Qwen

  • Mastery multilingual: Mendukung lebih dari 100 bahasa, unggul dalam tugas terjemahan dan lintas bahasa.
  • Pemrograman dan matematika: Kinerja terkemuka dalam generasi kode, debugging, dan penalaran matematika, dengan model khusus untuk domain-domain ini.
  • Konteks diperpanjang: Jendela konteks hingga 128.000 token untuk tugas rinci, berbentuk panjang.
  • Penalaran campuran: Kemampuan untuk beralih antara mode untuk kinerja optimal dalam tugas kompleks dan umum.
  • Kepemimpinan open-source: Banyak model sepenuhnya open-sourced, mendorong adopsi komunitas dan penelitian yang cepat.

Secara ringkas:
Model Qwen berada di depan pengembangan LLM open-source, dengan Qwen3 dan Qwen2.5 menawarkan kemampuan penalaran, multilingual, dan pemrograman terkini, cakupan ukuran model yang luas, dan adopsi industri yang kuat. Hybrid reasoning, jendela konteks besar, dan ketersediaan open-source membuat mereka menjadi pilihan utama untuk aplikasi penelitian dan perusahaan.

Pemasok LLM - Agen Penjualan

Model LLM Amazon AWS Bedrock (2025)

Amazon Bedrock adalah platform terkelola penuh, tanpa server yang menyediakan akses ke berbagai pilihan model bahasa besar (LLM) dan model dasar (FM) terkemuka dari Amazon dan perusahaan AI terkemuka. Dirancang untuk menyederhanakan integrasi, penyesuaian, dan pengimplementasian AI generatif dalam aplikasi perusahaan.

Pemasok dan Keluarga Model yang Didukung

Amazon Bedrock menawarkan salah satu pilihan LLM terluas yang tersedia, termasuk model dari:

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

Diversitas ini memungkinkan organisasi untuk memadukan dan memilih model sesuai kebutuhan spesifik mereka, dengan fleksibilitas untuk memperbarui atau beralih model dengan perubahan kode minimal.

Model Milik Amazon: Nova

  • Amazon Nova adalah generasi terbaru dari model dasar Amazon, dirancang untuk kinerja tinggi, efisiensi, dan integrasi perusahaan.
  • Model Nova mendukung input teks, gambar, dan video, serta unggul dalam Generasi Augmented Retrieval (RAG) dengan memperkuat respons berdasarkan data perusahaan milik.
  • Mereka dioptimalkan untuk aplikasi agen, memungkinkan tugas kompleks, multi-langkah yang berinteraksi dengan API dan sistem organisasi.
  • Nova mendukung fine-tuning dan distilasi khusus, memungkinkan pelanggan menciptakan model pribadi, disesuaikan berdasarkan dataset mereka sendiri yang dilabeli.

Model Pihak Ketiga dan Khusus

  • DeepSeek-R1: Sebuah LLM berkinerja tinggi, terkelola penuh untuk tugas penalaran lanjutan, pemrograman, dan multibahasa, kini tersedia di Bedrock.
  • Meta Llama, Anthropic Claude, AI21 Jurassic, Mistral, Cohere, dan lainnya: Masing-masing membawa kekuatan unik dalam bahasa, pemrograman, penalaran, atau multimodal, mencakup berbagai kasus penggunaan perusahaan dan penelitian.
  • Marketplace: Marketplace Bedrock menawarkan lebih dari 100 model FM populer, baru, dan khusus yang dapat diakses melalui endpoint terkelola.

Penyesuaian dan Adaptasi

  • Fine-Tuning: Bedrock memungkinkan fine-tuning pribadi model dengan data Anda sendiri, menciptakan salinan yang disesuaikan dan aman untuk organisasi Anda. Data Anda tidak digunakan untuk melatih ulang model dasar.
  • Generasi Augmented Retrieval (RAG): Knowledge Bases Bedrock memungkinkan Anda memperkaya respons model dengan data perusahaan kontekstual dan terkini, mengotomatisasi alur kerja RAG untuk data terstruktur dan tidak terstruktur.
  • Distilasi: Transfer pengetahuan dari model guru besar ke model siswa kecil yang efisien untuk pengimplementasian yang hemat biaya.

Evaluasi Model

  • LLM sebagai Seorang Hakim: Bedrock menawarkan alat evaluasi model di mana Anda dapat membandingkan dan menilai model (termasuk yang di luar Bedrock) menggunakan LLM sebagai penilai. Ini membantu memilih model terbaik untuk kriteria kualitas dan AI bertanggung jawab tertentu.

Pengimplementasian dan Keamanan

  • Tanpa Server dan Skalabel: Bedrock menangani infrastruktur, skalabilitas, dan keamanan, memungkinkan organisasi fokus pada logika aplikasi.
  • Keamanan dan Kepatuhan: Data dienkripsi selama pengiriman dan penyimpanan, dengan kepatuhan terhadap standar ISO, SOC, HIPAA, CSA, dan GDPR.

Secara ringkas:
Amazon Bedrock menyediakan platform terpadu dan aman untuk mengakses, menyesuaikan, dan mengimplementasikan berbagai model LLM terkemuka—termasuk model Nova milik Amazon dan model FM kelas dunia pihak ketiga—dengan mendukung fine-tuning, RAG, dan alat evaluasi lanjutan untuk aplikasi AI generatif kelas perusahaan.

Model LLM Groq (2025)

Groq bukanlah pengembang LLM, tetapi penyedia perangkat keras dan inferensi cloud yang khusus dalam pengimplementasian cepat, rendah latensi dari model bahasa besar (LLM) terkemuka menggunakan teknologi unit pemrosesan bahasa (LPU) miliknya. GroqCloud™ memungkinkan pengembang menjalankan berbagai model LLM terkini dan terbuka yang tersedia secara luas dengan kecepatan dan efisiensi yang luar biasa.

Model LLM yang Didukung di GroqCloud

Sejak 2025, GroqCloud menawarkan inferensi berkinerja tinggi untuk daftar model LLM terkemuka yang terus berkembang, termasuk:

  • Meta Llama 3 (8B, 70B)
  • Mistral Mixtral 8x7B SMoE
  • Google Gemma 7B
  • DeepSeek
  • Qwen
  • Whisper (pengenalan ucapan ke teks)
  • Codestral, Mamba, NeMo, dan lainnya

GroqCloud secara teratur diperbarui untuk mendukung model open-source dan penelitian baru serta populer, menjadikannya platform yang fleksibel bagi pengembang dan perusahaan.

Fitur dan Keunggulan Utama

  • Latensi Sangat Rendah: Mesin inferensi berbasis LPU Groq memberikan respons secara real-time, dengan benchmark menunjukkan keunggulan kecepatan yang signifikan dibandingkan inferensi berbasis GPU tradisional.
  • Kompatibilitas API OpenAI: Pengembang dapat beralih dari OpenAI atau penyedia lain ke Groq dengan hanya mengubah beberapa baris kode, berkat kompatibilitas API.
  • Skalabilitas: Infrastruktur Groq dioptimalkan untuk pengimplementasian skala kecil dan besar, mendukung segala sesuatu dari pengembang individu hingga aplikasi kelas perusahaan.
  • Efisiensi Biaya: Groq menawarkan harga kompetitif dan transparan untuk inferensi LLM, dengan opsi gratis, bayar sesuai penggunaan, dan tingkat perusahaan.
  • Ketersediaan Regional: GroqCloud beroperasi secara global, dengan pusat data utama seperti yang berada di Dammam, Arab Saudi, mendukung permintaan global.

Model Contoh dan Harga (sejak 2025)

Model Jendela Konteks Harga (per juta token) Kasus Penggunaan
Llama 3 70B 8K $0,59 (input) / $0,79 (output) LLM umum-purpose
Llama 3 8B 8K $0,05 (input) / $0,10 (output) Tugas ringan
Mixtral 8x7B SMoE 32K $0,27 (input/output) Multibahasa, pemrograman
Gemma 7B Instruct — $0,10 (input/output) Pengikuti instruksi

Ekosistem dan Integrasi

  • Groq memperkuat platform seperti Orq.ai, memungkinkan tim membangun, mengimplementasikan, dan mengembangkan aplikasi berbasis LLM dengan kinerja dan keandalan real-time.
  • Migrasi mudah dari penyedia lain berkat kompatibilitas API dan dukungan model yang luas.

Secara ringkas:
Groq tidak membuat LLM sendiri tetapi menyediakan inferensi kelas industri, ultra-cepat untuk berbagai model LLM open-source dan penelitian terkemuka (misalnya, Llama, Mixtral, Gemma, DeepSeek, Qwen) melalui GroqCloud. Perangkat keras LPU dan platform cloud Groq dinilai tinggi karena kecepatan, skalabilitas, efisiensi biaya, dan integrasi yang ramah pengembang.

Tautan yang Berguna