Fornitori di LLM cloud

Breve lista di fornitori di LLM

Indice

L’uso degli LLM non è molto costoso, potrebbe non esserci bisogno di acquistare un nuovo GPU fantastico. Ecco un elenco se LLM provider in the cloud con gli LLM che ospitano.

Per vedere come queste opzioni cloud si confrontano con le configurazioni locali e self-hosted (Ollama, vLLM, Docker Model Runner, e altri), dà un’occhiata a LLM Hosting: Local, Self-Hosted & Cloud Infrastructure Compared.

Shop door in the cloud

LLM providers - Original

Anthropic LLM Models

Anthropic ha sviluppato una famiglia di avanzati modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) sotto il marchio “Claude”. Questi modelli sono progettati per una vasta gamma di applicazioni, enfatizzando la sicurezza, l’affidabilità e l’interpretabilità.

Principali varianti dei modelli Claude

Modello Punti di forza Caso d’uso
Haiku Velocità, efficienza Compiti in tempo reale, leggeri
Sonnet Capacità e prestazioni bilanciate Applicazioni generali
Opus Ragionamento avanzato, multimodale Compiti complessi, ad alto rischio

Tutti i modelli della famiglia Claude 3 possono elaborare sia testo che immagini, con Opus che dimostra prestazioni particolarmente forti nei compiti multimodali.

Fondamenti tecnici

  • Architettura: I modelli Claude sono generativi pre-addestrati transformers (GPTs), addestrati per prevedere la parola successiva in grandi volumi di testo e successivamente sintonizzati per comportamenti specifici.
  • Metodi di addestramento: Anthropic utilizza un approccio unico chiamato Constitutional AI, che guida i modelli ad essere utili e inoffensivi facendoli autocriticare e rivisitare le risposte in base a un insieme di principi (una “costituzione”). Questo processo viene ulteriormente raffinato utilizzando l’apprendimento rinforzato da feedback di AI (RLAIF), dove il feedback generato da AI viene utilizzato per allineare le uscite del modello con la costituzione.

Interpretabilità e Sicurezza

Anthropic investe molto nell’interpretabilità per comprendere come i suoi modelli rappresentano i concetti e prendono decisioni. Tecniche come “dictionary learning” aiutano a mappare le attivazioni dei neuroni interni a caratteristiche interpretabili dagli umani, permettendo ai ricercatori di tracciare come il modello elabora le informazioni e prende decisioni. Questa trasparenza è intesa per garantire che i modelli si comportino come previsto e per identificare potenziali rischi o bias.

Applicazioni aziendali e pratiche

I modelli Claude sono distribuiti in vari scenari aziendali, tra cui:

  • Automazione del servizio clienti
  • Operazioni (estrazione dell’informazione, sintesi)
  • Analisi di documenti legali
  • Elaborazione di reclami assicurativi
  • Assistenza alla programmazione (generazione, debug, spiegazione del codice)

Questi modelli sono disponibili tramite piattaforme come Amazon Bedrock, rendendoli accessibili per l’integrazione nei flussi di lavoro aziendali.

Ricerca e sviluppo

Anthropic continua ad avanzare la scienza dell’allineamento dell’AI, della sicurezza e della trasparenza, mirando a costruire modelli che siano non solo potenti, ma anche affidabili e allineati con i valori umani.

In sintesi, i modelli Claude di Anthropic rappresentano un approccio leader nello sviluppo degli LLM, combinando capacità all’avanguardia con una forte attenzione alla sicurezza, all’interpretabilità e all’utilizzo pratico in azienda.

Modelli LLM di OpenAI (2025)

OpenAI offre una gamma completa di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs), con le generazioni più recenti che enfatizzano la multimodalità, il contesto esteso e le capacità specializzate per la programmazione e i compiti aziendali. I modelli principali disponibili a maggio 2025 sono elencati di seguito.

Principali LLM di OpenAI

Modello Data di rilascio Multimodale Finestra del contesto Specializzazione Disponibilità API/ChatGPT Fine-tuning Benchmark e funzionalità notevoli
GPT-3 Giu 2020 No 2K token Generazione del testo Solo API Sì MMLU ~43%
GPT-3.5 Nov 2022 No 4K–16K token Chat, compiti di testo ChatGPT Free/API Sì MMLU 70%, HumanEval ~48%
GPT-4 Mar 2023 Testo+Immagine 8K–32K token Ragionamento avanzato ChatGPT Plus/API Sì MMLU 86.4%, HumanEval ~87%
GPT-4o (“Omni”) Mag 2024 Testo+Immagine+Audio 128K token Multimodale, veloce, scalabile ChatGPT Plus/API Sì MMLU 88.7%, HumanEval ~87.8%
GPT-4o Mini Lug 2024 Testo+Immagine+Audio 128K token Economico, veloce API Sì MMLU 82%, HumanEval 75.6%
GPT-4.5 Feb 2025* Testo+Immagine 128K token Intermedio, migliorata precisione API (preview, deprecata) No MMLU ~90.8%
GPT-4.1 Apr 2025 Testo+Immagine 1M token Programmazione, contesto lungo Solo API Pianificato MMLU 90.2%, SWE-Bench 54.6%
GPT-4.1 Mini Apr 2025 Testo+Immagine 1M token Prestazioni/bilancio costi Solo API Pianificato MMLU 87.5%
GPT-4.1 Nano Apr 2025 Testo+Immagine 1M token Economica, ultra-veloce Solo API Pianificato MMLU 80.1%

*GPT-4.5 è stata una breve anteprima, ora deprecata a favore di GPT-4.1.

Punti di forza dei modelli

  • GPT-4o (“Omni”): Integra input/output di testo, visione e audio, offrendo risposte quasi in tempo reale e una finestra del contesto di 128K token. È il modello predefinito per ChatGPT Plus e API, eccellente in compiti multilingue e multimodali.
  • GPT-4.1: Si concentra sulla programmazione, sull’adempimento degli ordini e sul contesto molto lungo (fino a 1 milione di token). È disponibile solo tramite API a maggio 2025, con fine-tuning pianificato ma non ancora disponibile.
  • Varianti Mini e Nano: Offrono opzioni economiche e ottimizzate per la latenza per applicazioni in tempo reale o su larga scala, sacrificando alcune accuratezza per velocità e prezzo.
  • Fine-tuning: Disponibile per la maggior parte dei modelli tranne i più recenti (ad esempio, GPT-4.1 a maggio 2025), permettendo alle aziende di personalizzare i modelli per domini o compiti specifici.
  • Benchmark: I modelli più recenti superano costantemente i modelli più vecchi nei test standard (MMLU, HumanEval, SWE-Bench), con GPT-4.1 che stabilisce nuovi record nella programmazione e nell’intelligenza di contesto lungo.

Spettro di utilizzo

  • Generazione di testo e chat: GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o
  • Compiti multimodali: GPT-4V, GPT-4o, GPT-4.1
  • Programmazione e strumenti per sviluppatori: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini
  • Automazione aziendale: Tutti, con supporto per il fine-tuning
  • Applicazioni in tempo reale, economiche: Varianti Mini/Nano

L’ecosistema degli LLM di OpenAI nel 2025 è molto diversificato, con modelli adatti a tutto, dal semplice chat all’analisi multimodale avanzata e all’implementazione su larga scala aziendale. I modelli più recenti (GPT-4o, GPT-4.1) spingono i limiti della lunghezza del contesto, della velocità e dell’integrazione multimodale, mentre le varianti Mini e Nano affrontano costo e latenza per l’uso in produzione.

Modelli LLM di MistralAI (2025)

MistralAI ha rapidamente espanso la sua gamma di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs), offrendo soluzioni open-source e commerciali che enfatizzano le capacità multilingue, multimodali e orientate alla programmazione. Di seguito è riportato un overview dei loro modelli principali e delle loro caratteristiche distinte.

Nome del Modello Tipo Parametri Specializzazione Data di rilascio
Mistral Large 2 LLM 123B Multilingue, ragionamento Luglio 2024
Mistral Medium 3 LLM Frontier-class Programmazione, STEM Maggio 2025
Pixtral Large LLM multimodale 124B Testo + Visione Novembre 2024
Codestral LLM per la programmazione Proprietario Generazione di codice Gennaio 2025
Mistral Saba LLM Proprietario Lingue del Medio Oriente e dell’Asia meridionale. Febbraio 2025
Ministral 3B/8B LLM per il bordo 3B/8B Bordo/telefoni Ottobre 2024
Mistral Small 3.1 LLM piccolo Proprietario Multimodale, efficiente Marzo 2025
Devstral Small LLM per la programmazione Proprietario Utilizzo degli strumenti di programmazione, modifica di file multipli Maggio 2025
Mistral 7B Open Source 7B Generale 2023–2024
Codestral Mamba Open Source Proprietario Programmazione, architettura mamba 2 Luglio 2024
Mathstral 7B Open Source 7B Matematica Luglio 2024

Modelli principali e commerciali

  • Mistral Large 2: Il modello principale del 2025, con 123 miliardi di parametri e una finestra del contesto di 128K token. Supporta decine di lingue e oltre 80 linguaggi di programmazione, eccellente in ragionamento avanzato e compiti multilingue.
  • Mistral Medium 3: Rilasciato a maggio 2025, questo modello bilancia efficienza e prestazioni, particolarmente forte in programmazione e compiti STEM.
  • Pixtral Large: Un modello multimodale (testo e visione) con 124 miliardi di parametri, rilasciato a novembre 2024, progettato per compiti che richiedono comprensione del linguaggio e delle immagini.
  • Codestral: Specializzato nella generazione di codice e ingegneria del software, con la versione più recente rilasciata a gennaio 2025. Codestral è ottimizzato per bassa latenza e alta frequenza di compiti di programmazione.
  • Mistral Saba: Focalizzato su lingue del Medio Oriente e dell’Asia meridionale, rilasciato a febbraio 2025.
  • Mistral OCR: Un servizio di riconoscimento ottico dei caratteri lanciato a marzo 2025, che consente l’estrazione di testo e immagini da PDF per il successivo elaborazione AI.

Modelli per il bordo e piccoli

  • Les Ministraux (Ministral 3B, 8B): Una famiglia di modelli ottimizzati per dispositivi periferici, bilanciando prestazioni ed efficienza per l’implementazione su telefoni e hardware con risorse limitate.
  • Mistral Small: Un modello multimodale di piccole dimensioni, con v3.1 rilasciato a marzo 2025, progettato per efficienza e casi d’uso periferici.
  • Devstral Small: Un modello di programmazione all’avanguardia focalizzato sull’uso degli strumenti, sull’esplorazione del codice e sulla modifica di file multipli, rilasciato a maggio 2025.

Modelli open source e specializzati

  • Mistral 7B: Uno dei modelli open source più popolari, ampiamente adottati e sintonizzati dalla comunità.
  • Codestral Mamba: Il primo modello open source “mamba 2”, rilasciato a luglio 2024.
  • Mistral NeMo: Un potente modello open source, rilasciato a luglio 2024.
  • Mathstral 7B: Un modello open source specializzato in matematica, rilasciato a luglio 2024.
  • Pixtral (12B): Un modello multimodale più piccolo per entrambi testo e comprensione delle immagini, rilasciato a settembre 2024.

Servizi di supporto

  • Mistral Embed: Fornisce rappresentazioni semantiche all’avanguardia del testo per compiti downstream.
  • Mistral Moderation: Rileva contenuti dannosi nel testo, supportando un deploy sicuro.

I modelli di MistralAI sono accessibili tramite API e rilasci open source, con una forte attenzione alle applicazioni multilingue, multimodali e orientate alla programmazione. L’approccio open source e le partnership hanno favorito un’innovazione rapida e un’ampia adozione nell’ecosistema AI.

Modelli LLM di Meta (2025)

La famiglia di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) di Meta, nota come Llama (Large Language Model Meta AI), è uno degli ecosistemi più importanti di AI open source e orientati alla ricerca. La generazione più recente, Llama 4, segna un significativo balzo in termini di capacità, scala e modality.

Modello Parametri Modalità Architettura Finestra del contesto Stato
Llama 4 Scout 17B (16 esperti) Multimodale MoE Non specificata Rilasciato
Llama 4 Maverick 17B (128 esperti) Multimodale MoE Non specificata Rilasciato
Llama 4 Behemoth Non rilasciato Multimodale MoE Non specificata In addestramento
Llama 3.1 405B Testo Dense 128.000 Rilasciato
Llama 2 7B, 13B, 70B Testo Dense Più breve Rilasciato

Modelli più recenti di Llama 4

  • Llama 4 Scout:

    • 17 miliardi di parametri attivi, 16 esperti, architettura mista di esperti (MoE)
    • Nativamente multimodale (testo e visione), open-weight
    • Si adatta a un singolo H100 GPU (con quantizzazione Int4)
    • Progettato per efficienza e accessibilità generale

  • Llama 4 Maverick:

    • 17 miliardi di parametri attivi, 128 esperti, architettura MoE
    • Nativamente multimodale, open-weight
    • Si adatta a un singolo host H100
    • Maggiore diversità di esperti per un miglior ragionamento

  • Llama 4 Behemoth (anteprima):

    • Non ancora rilasciato, serve come modello “maestro” per la serie Llama 4
    • Superiore a GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 e Gemini 2.0 Pro nei benchmark STEM (ad esempio, MATH-500, GPQA Diamond)
    • Rappresenta il modello LLM più potente mai realizzato da Meta

Funzionalità principali di Llama 4:

  • Primi modelli open-weight nativamente multimodali (testo e immagini)
  • Supporto senza precedenti per la lunghezza del contesto (i dettagli non sono specificati, ma progettati per compiti a lungo termine)
  • Costruiti utilizzando architetture avanzate di mistura di esperti per efficienza e scalabilità

Serie Llama 3

  • Llama 3.1:

    • 405 miliardi di parametri
    • Finestra del contesto di 128.000 token
    • Addestrato su oltre 15 trilioni di token
    • Supporta molte lingue (otto aggiunte nella versione più recente)
    • Il modello open-source più grande mai rilasciato

  • Llama 3.2 e 3.3:

    • Miglioramenti e deployment successivi, tra cui casi d’uso specializzati (ad esempio, Llama 3.2 deployato sulla Stazione Spaziale Internazionale)

  • Llama 2:

    • Generazione precedente, disponibile in versioni con 7B, 13B e 70B parametri
    • Ancora ampiamente utilizzato per la ricerca e la produzione

Open Source e Ecosistema

  • Meta mantiene un forte impegno per l’AI open source, fornendo modelli e librerie per sviluppatori e ricercatori.
  • I modelli Llama alimentano molte funzionalità AI su piattaforme Meta e sono ampiamente adottati nella comunità AI più ampia.

In sintesi:
I modelli Llama di Meta si sono evoluti in alcuni dei modelli LLM più avanzati, aperti e multimodali del mondo, con Llama 4 Scout e Maverick che guidano la strada nell’efficienza e nelle capacità, e Llama 3.1 che stabilisce record per la scala open-source e la lunghezza del contesto. L’ecosistema è progettato per l’accessibilità generale, la ricerca e l’integrazione in diversi casi d’uso.

Modelli LLM di Qwen (2025)

Qwen è la famiglia di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) di Alibaba, notevoli per la loro disponibilità open-source, forti capacità multilingue e di programmazione, e per l’iterazione rapida. La serie Qwen ora include diverse generazioni principali, ciascuna con forti punti di forza e innovazioni.

Generazione Tipi di modello Parametri Funzionalità principali Open Source
Qwen3 Dense, MoE 0.6B–235B Ragionamento ibrido, multilingue, agente Sì
Qwen2.5 Dense, MoE, VL 0.5B–72B Programmazione, matematica, 128K contesto, VL Sì
QwQ-32B Dense 32B Focalizzato su matematica e programmazione, 32K contesto Sì
Qwen-VL Vision-Language 2B–72B Input testo + immagine Sì
Qwen-Max MoE Proprietario Complessi, multi-step ragionamento No

Generazioni più recenti e modelli principali

  • Qwen3 (Aprile 2025)

    • Rappresenta i modelli LLM più avanzati di Alibaba finora, con miglioramenti significativi in ragionamento, adempimento degli ordini, utilizzo degli strumenti e prestazioni multilingue.
    • Disponibile sia in architetture dense che in Mixture-of-Experts (MoE), con dimensioni dei parametri che vanno da 0.6B a 235B.
    • Introduce “modelli di ragionamento ibrido” che possono passare tra “modalità di pensiero” (per complessi ragionamenti, matematica e codice) e “modalità non di pensiero” (per chat veloci e generali).
    • Prestazioni superiori nella scrittura creativa, dialoghi multi-turno e compiti basati su agenti, con supporto per oltre 100 lingue e dialetti.
    • I pesi open sono disponibili per molte varianti, rendendo Qwen3 altamente accessibile per sviluppatori e ricercatori.

  • Qwen2.5 (Gennaio 2025)

    • Rilasciato in una vasta gamma di dimensioni (da 0.5B a 72B parametri), adatto sia per applicazioni mobili che aziendali.
    • Addestrato su un dataset di 18 trilioni di token, con una finestra del contesto fino a 128.000 token.
    • Migliori aggiornamenti in programmazione, ragionamento matematico, fluidità multilingue ed efficienza.
    • Modelli specializzati come Qwen2.5-Math si concentrano su compiti avanzati di matematica.
    • Qwen2.5-Max è un modello MoE di grande scala, pre-addestrato su oltre 20 trilioni di token e sintonizzato con SFT e RLHF, eccellente in compiti complessi e multi-step.

  • QwQ-32B (Marzo 2025)

    • Si concentra su ragionamento matematico e programmazione, rivaliando modelli molto più grandi in prestazioni mentre è computazionalmente efficiente.
    • Dimensioni dei parametri di 32B, finestra del contesto di 32K token, open-sourced sotto Apache 2.0.

Modelli multimodali e specializzati

  • Serie Qwen-VL

    • Modelli vision-language (VL) che integrano un transformer per la visione con l’LLM, supportando input di testo e immagini.
    • Qwen2-VL e Qwen2.5-VL offrono dimensioni dei parametri da 2B a 72B, con la maggior parte delle varianti open-sourced.

  • Qwen-Max

    • Fornisce le prestazioni di inferenza più elevate per ragionamenti complessi e multi-step, disponibile tramite API e piattaforme online.

Disponibilità dei modelli e ecosistema

  • I modelli Qwen sono open-sourced sotto la licenza Apache 2.0 (tranne per alcune varianti più grandi) e sono accessibili tramite Alibaba Cloud, Hugging Face, GitHub e ModelScope.
  • La famiglia Qwen è ampiamente adottata in diversi settori, tra cui elettronica di consumo, gaming e AI aziendale, con oltre 90.000 utenti aziendali.

Funzionalità principali nella famiglia Qwen

  • Mastery multilingue: Supporta oltre 100 lingue, eccellente in traduzione e compiti cross-lingue.
  • Programmazione e matematica: Prestazioni leader nella generazione di codice, debug e ragionamento matematico, con modelli specializzati in questi settori.
  • Contesto esteso: Finestre del contesto fino a 128.000 token per compiti dettagliati e a lungo termine.
  • Ragionamento ibrido: Capacità di passare tra modi per prestazioni ottimali in compiti complessi e generali.
  • Leadership open-source: Molti modelli sono completamente open-sourced, favorendo un’adozione rapida della comunità e la ricerca.

In sintesi:
I modelli Qwen sono all’avanguardia nello sviluppo open-source degli LLM, con Qwen3 e Qwen2.5 che offrono ragionamento di ultima generazione, capacità multilingue e di programmazione, ampia copertura delle dimensioni dei modelli e forte adozione industriale. La loro capacità di ragionamento ibrido, grandi finestre del contesto e disponibilità open li rendono una scelta leader per applicazioni di ricerca e aziendali.

LLM providers - Resellers

Modelli LLM di Amazon AWS Bedrock (2025)

Amazon Bedrock è una piattaforma completamente gestita, serverless che fornisce accesso a una vasta selezione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) e modelli di base (FMs) da Amazon e da altre aziende di AI di alto livello. È progettata per semplificare l’integrazione, la personalizzazione e il deployment di AI generativa in applicazioni aziendali.

Fornitori e famiglie di modelli supportati

Amazon Bedrock offre una delle selezioni più ampie di LLM disponibili, tra cui modelli da:

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

Questa diversità permette alle organizzazioni di mescolare e abbinare modelli per i propri bisogni specifici, con la flessibilità di aggiornare o passare a modelli diversi con pochi cambiamenti di codice.

I propri modelli di Amazon: Nova

  • Amazon Nova è la generazione più recente dei modelli di base di Amazon, progettata per alte prestazioni, efficienza e integrazione aziendale.
  • I modelli Nova supportano input di testo, immagini e video e eccellono in Retrieval Augmented Generation (RAG) radicando le risposte in dati aziendali proprietari.
  • Sono ottimizzati per applicazioni agentiche, abilitando compiti complessi e multi-step che interagiscono con API e sistemi organizzativi.
  • Nova supporta la fine-tuning e la distillazione personalizzata, permettendo ai clienti di creare modelli privati e personalizzati basati sui propri dataset etichettati.

Modelli di terze parti e specializzati

  • DeepSeek-R1: Un LLM ad alte prestazioni, totalmente gestito per compiti avanzati di ragionamento, programmazione e multilingue, ora disponibile su Bedrock.
  • Meta Llama, Anthropic Claude, AI21 Jurassic, Mistral, Cohere, e altri: Ogni uno porta forti punti di forza in linguaggio, programmazione, ragionamento o multimodalità, coprendo una vasta gamma di utilizzo aziendale e di ricerca.
  • Mercato: Il Mercato Bedrock offre oltre 100 modelli popolari, emergenti e specializzati accessibili tramite endpoint gestiti.

Personalizzazione e adattamento

  • Fine-tuning: Bedrock abilita la fine-tuning privata dei modelli con i propri dati, creando una copia personalizzata e sicura per l’organizzazione. I propri dati non vengono utilizzati per riallineare il modello base.
  • Retrieval Augmented Generation (RAG): Le Knowledge Bases di Bedrock permettono di arricchire le risposte del modello con dati contestuali e aggiornati dell’azienda, automatizzando il workflow RAG per dati strutturati e non strutturati.
  • Distillazione: Trasferire conoscenze da grandi modelli insegnanti a modelli studenti più piccoli ed efficienti per un deployment economico.

Valutazione dei modelli

  • LLM-as-a-Judge: Bedrock offre uno strumento di valutazione dei modelli dove si possono benchmarkare e confrontare modelli (compresi quelli al di fuori di Bedrock) utilizzando LLM come valutatori. Questo aiuta a selezionare il miglior modello per specifici criteri di qualità e AI responsabile.

Deployment e sicurezza

  • Serverless e scalabile: Bedrock gestisce l’infrastruttura, la scalabilità e la sicurezza, permettendo alle organizzazioni di concentrarsi sulla logica dell’applicazione.
  • Sicurezza e conformità: I dati sono crittografati in transito e a riposo, con conformità agli standard ISO, SOC, HIPAA, CSA e GDPR.

In sintesi:
Amazon Bedrock fornisce una piattaforma unificata e sicura per accedere, personalizzare e deployare una vasta gamma di LLM di prim’ordine, tra cui i propri modelli Nova e i migliori FMs di terze parti, supportando fine-tuning, RAG e strumenti avanzati di valutazione per applicazioni AI generative a livello aziendale.

Modelli LLM di Groq (2025)

Groq non è un sviluppatore di LLM, ma un fornitore di hardware e inferenza cloud specializzato nell’implementazione ultra-veloce e a bassa latenza di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) utilizzando la propria tecnologia Unità di Elaborazione del Linguaggio (LPU). GroqCloud™ permette agli sviluppatori di eseguire una varietà di LLM di ultima generazione, disponibili in modo aperto, a velocità e efficienza senza precedenti.

LLM supportati da GroqCloud

Fino al 2025, GroqCloud offre un’alta performance per l’inferenza di una crescente lista di top LLM, tra cui:

  • Meta Llama 3 (8B, 70B)
  • Mistral Mixtral 8x7B SMoE
  • Google Gemma 7B
  • DeepSeek
  • Qwen
  • Whisper (speech-to-text)
  • Codestral, Mamba, NeMo, e altri

GroqCloud viene regolarmente aggiornato per supportare nuovi e popolari modelli open-source e di ricerca, rendendolo una piattaforma versatile per sviluppatori e aziende.

Funzionalità e vantaggi principali

  • Bassa latenza ultra: L’engine di inferenza basato sull’LPU di Groq fornisce risposte in tempo reale, con benchmark che mostrano vantaggi significativi di velocità rispetto all’inferenza basata su GPU tradizionale.
  • Compatibilità con l’API di OpenAI: Gli sviluppatori possono passare da OpenAI o da altri fornitori a Groq cambiando solo poche righe di codice, grazie alla compatibilità API.
  • Scalabilità: L’infrastruttura di Groq è ottimizzata per deploy di piccole e grandi dimensioni, supportando tutto, dal singolo sviluppatore a applicazioni aziendali di livello elevato.
  • Efficienza economica: Groq offre prezzi competitivi e trasparenti per l’inferenza LLM, con opzioni gratuite, pay-as-you-go e enterprise.
  • Disponibilità regionale: GroqCloud opera a livello globale, con centri dati importanti come quello a Dammam, in Arabia Saudita, che supportano la domanda mondiale.

Esempi di modelli e prezzi (fino al 2025)

Modello Finestra del contesto Prezzo (per milione di token) Caso d’uso
Llama 3 70B 8K $0.59 (input) / $0.79 (output) LLM generico
Llama 3 8B 8K $0.05 (input) / $0.10 (output) Compiti leggeri
Mixtral 8x7B SMoE 32K $0.27 (input/output) Multilingue, programmazione
Gemma 7B Instruct — $0.10 (input/output) Seguimento degli ordini

Ecosistema e integrazione

  • Groq alimenta piattaforme come Orq.ai, permettendo ai team di costruire, deployare e scalare applicazioni basate su LLM con prestazioni e affidabilità in tempo reale.
  • Facile migrazione da altri fornitori grazie alla compatibilità API e al supporto esteso dei modelli.

In sintesi:
Groq non crea i propri LLM ma fornisce inferenza di livello industriale, ultra-veloce per una vasta gamma di top LLM open-source e di ricerca (ad esempio, Llama, Mixtral, Gemma, DeepSeek, Qwen) tramite GroqCloud. Il suo hardware LPU e la piattaforma cloud sono apprezzati per velocità, scalabilità, efficienza economica e integrazione amichevole per gli sviluppatori. Quando si decide tra API cloud come Groq e inferenza self-hosted o locale, la nostra LLM Hosting: Local, Self-Hosted & Cloud Infrastructure Compared confronta costo, prestazioni e compromessi infrastrutturali.