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LLMプロバイダー - 元の情報

Anthropic LLMモデル

Anthropicは、「Claude」というブランドの下で、幅広い用途に適した高度な大規模言語モデル（LLM）のファミリを開発しています。これらのモデルは、安全性、信頼性、解釈可能性を重視して設計されています。

Claudeモデルの主なバリアント

モデル	長所	用途
Haiku	速度、効率性	実時間、軽量タスク
Sonnet	能力と性能のバランス	一般的な用途
Opus	高度な推論、マルチモーダル	複雑で高リスクのタスク

Claude 3ファミリのすべてのモデルは、テキストと画像の両方を処理でき、Opusはマルチモーダルタスクにおいて特に優れた性能を示しています。

技術的基礎

アーキテクチャ: Claudeモデルは、大量のテキストから次の単語を予測するように訓練された生成型事前訓練トランスフォーマー（GPT）であり、その後、特定の行動に最適化するために微調整されています。
訓練方法: Anthropicは、モデルが役に立ち、無害であるように導く独自のアプローチであるConstitutional AIを使用しています。この方法では、モデルが一連の原則（「憲法」）に基づいて自己批判し、応答を修正します。このプロセスは、AI生成フィードバックを使用して強化学習（RLAIF）により、モデルの出力を憲法と一致させるようにさらに精錬されます。

解釈可能性と安全性

Anthropicは、モデルが概念をどのように表し、決定をどのように下しているかを理解するための解釈可能性研究に多くの投資を行っています。“辞書学習"などの技術は、内部ニューロンの活性を人間が理解できる特徴にマッピングし、研究者がモデルが情報を処理し、決定を下す方法を追跡できるようにします。この透明性は、モデルが意図した通りに動作することを保証し、潜在的なリスクやバイアスを特定することを目的としています。

企業向けおよび実用的な応用

Claudeモデルは、以下の企業向けシナリオで展開されています:

カスタマーサービスの自動化
業務（情報抽出、要約）
法的文書の分析
保険請求処理
コーディング支援（生成、デバッグ、コード説明）

これらのモデルは、Amazon Bedrockなどのプラットフォームを通じて提供されており、ビジネスワークフローへの統合が可能です。

研究開発

Anthropicは、AIの整列、安全性、透明性の科学を継続的に進展させ、強力で信頼性があり、人間の価値観と一致したモデルの構築を目指しています。

要約すると、AnthropicのClaudeモデルは、LLM開発におけるリーディングアプローチであり、最先端の機能と安全性、解釈可能性、実用的な企業利用への強い注力が組み合わさっています。

OpenAI LLMモデル (2025)

OpenAIは、大規模言語モデル（LLM）の包括的なシリーズを提供しており、最新世代ではマルチモーダル性、拡張されたコンテキスト、コーディングおよび企業向けタスクの専門的な能力に重点を置いています。2025年5月時点での主要なモデルは以下の通りです。

主要なOpenAI LLM

モデル	リリース日	マルチモーダル	コンテキストウィンドウ	専門分野	API/ChatGPT利用可能	ファインチューニング	著名なベンチマーク/特徴
GPT-3	2020年6月	いいえ	2Kトークン	テキスト生成	APIのみ	はい	MMLU ~43%
GPT-3.5	2022年11月	いいえ	4K–16Kトークン	チャット、テキストタスク	ChatGPT無料/API	はい	MMLU 70%, HumanEval ~48%
GPT-4	2023年3月	テキスト+画像	8K–32Kトークン	高度な推論	ChatGPT Plus/API	はい	MMLU 86.4%, HumanEval ~87%
GPT-4o (“Omni”)	2024年5月	テキスト+画像+音声	128Kトークン	マルチモーダル、高速、スケーラブル	ChatGPT Plus/API	はい	MMLU 88.7%, HumanEval ~87.8%
GPT-4o Mini	2024年7月	テキスト+画像+音声	128Kトークン	コスト効率的、高速	API	はい	MMLU 82%, HumanEval 75.6%
GPT-4.5	2025年2月*	テキスト+画像	128Kトークン	中間、精度向上	API（プレビュー、非推奨）	いいえ	MMLU ~90.8%
GPT-4.1	2025年4月	テキスト+画像	1Mトークン	コーディング、長コンテキスト	APIのみ	計画中	MMLU 90.2%, SWE-Bench 54.6%
GPT-4.1 Mini	2025年4月	テキスト+画像	1Mトークン	性能とコストのバランス	APIのみ	計画中	MMLU 87.5%
GPT-4.1 Nano	2025年4月	テキスト+画像	1Mトークン	経済的、超高速	APIのみ	計画中	MMLU 80.1%

*GPT-4.5は短命なプレビューで、2025年5月現在ではGPT-4.1に置き換えられています。

モデルのハイライト

GPT-4o (“Omni”): テキスト、ビジョン、音声の入出力を統合し、ほぼリアルタイムの応答と128Kトークンのコンテキストウィンドウを提供します。2025年5月現在、ChatGPT PlusおよびAPIのデフォルトで、マルチリンガルおよびマルチモーダルタスクに優れています。
GPT-4.1: コーディング、指示に従う、非常に長いコンテキスト（最大100万トークン）に焦点を当てています。2025年5月現在、API専用で、ファインチューニングは計画されていますが、まだ利用可能ではありません。
ミニおよびナノバリアント: 実時間または大規模なアプリケーションに最適化されたコスト効率の高いオプションを提供し、正確性を犠牲にして速度と価格を向上させています。
ファインチューニング: 2025年5月現在、最新のモデル（例: GPT-4.1）を除くほとんどのモデルで利用可能で、企業が特定のドメインやタスクにモデルをカスタマイズできるようにしています。
ベンチマーク: 新しいモデルは、標準テスト（MMLU、HumanEval、SWE-Bench）で古いモデルを常に上回り、GPT-4.1はコーディングおよび長コンテキスト理解において新しい記録を樹立しています。

用途のスペクトル

テキスト生成 & チャット: GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o
マルチモーダルタスク: GPT-4V, GPT-4o, GPT-4.1
コーディング & 開発者ツール: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini
企業自動化: すべて、ファインチューニングサポートあり
実時間、コスト効率のアプリケーション: ミニ/ナノバリアント

2025年のOpenAIのLLMエコシステムは非常に多様化しており、単純なチャットから高度なマルチモーダル推論および大規模な企業展開まで、すべてのモデルが対応しています。最新のモデル（GPT-4o、GPT-4.1）はコンテキスト長、速度、マルチモーダル統合の境界を押し広げており、ミニおよびナノバリアントは生産利用におけるコストとレイテンシーに対応しています。

MistralAI LLMモデル (2025)

MistralAIは、大規模言語モデル（LLM）のポートフォリオを急速に拡大しており、オープンソースおよび商用ソリューションを提供し、マルチリンガル、マルチモーダル、コード中心の能力に重点を置いています。以下は、主要なモデルとその特徴の概要です。

モデル名	タイプ	パラメータ	専門分野	リリース日
Mistral Large 2	LLM	123B	マルチリンガル、推論	2024年7月
Mistral Medium 3	LLM	Frontier-class	コーディング、STEM	2025年5月
Pixtral Large	マルチモーダルLLM	124B	テキスト + ビジョン	2024年11月
Codestral	コードLLM	Proprietary	コード生成	2025年1月
Mistral Saba	LLM	Proprietary	中東、南アジア語。	2025年2月
Ministral 3B/8B	エッジLLM	3B/8B	エッジ/スマートフォン	2024年10月
Mistral Small 3.1	小型LLM	Proprietary	マルチモーダル、効率	2025年3月
Devstral Small	コードLLM	Proprietary	コードツール利用、マルチファイル	2025年5月
Mistral 7B	オープンソース	7B	一般用途	2023–2024
Codestral Mamba	オープンソース	Proprietary	コード、mamba 2アーキテクチャ	2024年7月
Mathstral 7B	オープンソース	7B	数学	2024年7月

プレミアムおよび商用モデル

Mistral Large 2: 2025年のフラッグシップモデルで、1230億のパラメータと128Kトークンのコンテキストウィンドウを備えています。数十の言語と80以上のコーディング言語をサポートし、高度な推論とマルチリンガルタスクに優れています。
Mistral Medium 3: 2025年5月にリリースされ、効率と性能のバランスが取れており、特にコーディングとSTEM関連のタスクに強みがあります。
Pixtral Large: 2024年11月にリリースされた1240億パラメータのマルチモーダルモデル（テキストとビジョン）、言語と画像の理解が必要なタスクに設計されています。
Codestral: コード生成とソフトウェアエンジニアリングに特化し、最新バージョンは2025年1月にリリースされました。Codestralは、低レイテンシー、高頻度のコーディングタスクに最適化されています。
Mistral Saba: 中東および南アジアの言語に焦点を当て、2025年2月にリリースされました。
Mistral OCR: 2025年3月にリリースされた光学文字認識サービスで、PDFからテキストと画像を抽出し、後続のAI処理に利用可能にします。

エッジおよび小型モデル

Les Ministraux (Ministral 3B, 8B): エッジデバイス向けに最適化されたモデルファミリで、パフォーマンスと効率をバランスよく保ち、スマートフォンやリソース制限されたハードウェアへの展開に設計されています。
Mistral Small: 2025年3月にv3.1がリリースされたリーディングの小型マルチモーダルモデルで、効率性とエッジユースケース向けに設計されています。
Devstral Small: ツール利用、コードベースの探索、マルチファイル編集に焦点を当てた最先端のコーディングモデルで、2025年5月にリリースされました。

オープンソースおよび専門モデル

Mistral 7B: 人気のあるオープンソースモデルの一つで、コミュニティによって広く採用およびファインチューニングされています。
Codestral Mamba: 2024年7月にリリースされた最初のオープンソースの「mamba 2」モデル。
Mistral NeMo: 2024年7月にリリースされた強力なオープンソースモデル。
Mathstral 7B: 2024年7月にリリースされた数学に特化したオープンソースモデル。
Pixtral (12B): 2024年9月にリリースされたテキストと画像の理解に適した小型マルチモーダルモデル。

サポートサービス

Mistral Embed: 下流タスクに最適なセマンティックテキスト表現を提供します。
Mistral Moderation: テキスト内の有害なコンテンツを検出し、安全な展開をサポートします。

MistralAIのモデルは、APIおよびオープンソースリリースを通じてアクセス可能で、マルチリンガル、マルチモーダル、コード中心のアプリケーションに強い注力があります。オープンソースアプローチと提携により、AIエコシステム全体にわたる急速なイノベーションと広範な採用が促進されています。

Meta LLMモデル (2025)

MetaのLLMファミリ、通称Llama（Large Language Model Meta AI）は、最も顕著なオープンソースおよび研究駆動型のAIエコシステムの一つです。最新世代のLlama 4は、能力、スケール、モダリティの面で大きな進化を遂げています。

モデル	パラメータ	モダリティ	アーキテクチャ	コンテキストウィンドウ	ステータス
Llama 4 Scout	17B (16専門家)	マルチモーダル	MoE	未指定	リリース済み
Llama 4 Maverick	17B (128専門家)	マルチモーダル	MoE	未指定	リリース済み
Llama 4 Behemoth	未リリース	マルチモーダル	MoE	未指定	訓練中
Llama 3.1	405B	テキスト	デンス	128,000	リリース済み
Llama 2	7B, 13B, 70B	テキスト	デンス	短い	リリース済み

最新のLlama 4モデル

Llama 4 Scout:
- 170億のアクティブパラメータ、16専門家、混合専門家（MoE）アーキテクチャ
- ネイティブにマルチモーダル（テキストとビジョン）、オープンウェイト
- 単一のH100 GPUで動作（Int4量子化により）
- 効率性と広範なアクセス性を設計
Llama 4 Maverick:
- 170億のアクティブパラメータ、128専門家、MoEアーキテクチャ
- ネイティブにマルチモーダル、オープンウェイト
- 単一のH100ホストで動作
- 専門家の多様性により、推論能力が向上
Llama 4 Behemoth（プレビュー）:
- まだリリースされていないが、Llama 4シリーズの「教師モデル」として機能
- STEMベンチマーク（例: MATH-500, GPQA Diamond）でGPT-4.5、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.0 Proを上回る
- Metaがこれまでで最も強力なLLMを表している

Llama 4の主な特徴:

最初のオープンウェイト、ネイティブにマルチモーダルなモデル（テキストと画像）
これまでにないコンテキスト長のサポート（詳細は指定されていないが、長文タスクに設計）
高度な混合専門家アーキテクチャを使用して効率性とスケーラビリティを実現

Llama 3シリーズ

Llama 3.1:
- 4050億のパラメータ
- 128,000トークンのコンテキストウィンドウ
- 15兆トークン以上で訓練
- 複数の言語をサポート（最新バージョンでは8言語が追加）
- これまでで最大のオープンソースモデル
Llama 3.2および3.3:
- 連続的な改善と展開、専門用途（例: 国際宇宙ステーションへのLlama 3.2の展開）を含む
Llama 2:
- 以前の世代で、7B、13B、70Bパラメータバージョンが利用可能
- まだ研究および生産に広く使用されている

オープンソースおよびエコシステム

Metaは、オープンソースAIへの強いコミットメントを維持しており、開発者および研究者向けにモデルとライブラリを提供しています。
Llamaモデルは、Metaのプラットフォーム上の多くのAI機能を動かし、広範なAIコミュニティで採用されています。

要約:
MetaのLlamaモデルは、世界で最も進化した、オープン、マルチモーダルなLLMの一つに進化しており、Llama 4 ScoutおよびMaverickが効率性と能力においてリーディングしており、Llama 3.1がオープンソースのスケールとコンテキスト長において記録を樹立しています。エコシステムは、広範なアクセス性、研究、および多様な用途への統合を設計しています。

Qwen LLMモデル (2025)

QwenはアリババのLLMファミリで、オープンソースの可用性、強力なマルチリンガルおよびコーディング能力、および迅速なイテレーションが特徴です。Qwenシリーズには、それぞれに特徴と革新が異なるいくつかの主要な世代が含まれています。

世代	モデルタイプ	パラメータ	主な特徴	オープンソース
Qwen3	デンス、MoE	0.6B–235B	ハイブリッド推論、マルチリンガル、エージェント	はい
Qwen2.5	デンス、MoE、VL	0.5B–72B	コーディング、数学、128Kコンテキスト、VL	はい
QwQ-32B	デンス	32B	数学/コーディングに焦点、32Kコンテキスト	はい
Qwen-VL	ビジョン言語	2B–72B	テキスト + 画像入力	はい
Qwen-Max	MoE	Proprietary	複雑、多段階推論	いいえ

最新世代とフラッグシップモデル

Qwen3 (2025年4月)
- アリババがこれまでで最も進化したLLMを表しており、推論、指示に従う、ツール使用、マルチリンガル性能の大幅な改善が含まれています。
- デンスおよびMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャの両方で利用可能で、パラメータサイズは0.6Bから235Bまで。
- 「ハイブリッド推論モデル」を導入し、「思考モード」（複雑な推論、数学、コーディング用）と「非思考モード」（高速な一般チャット用）の間を切り替えることができます。
- クリエイティブライティング、マルチターンダイアログ、エージェントベースのタスクにおいて優れた性能を発揮し、100以上の言語と方言をサポートしています。
- 複数のバリアントでオープンウェイトが利用可能で、Qwen3は開発者および研究者にとって非常にアクセス可能となっています。
Qwen2.5 (2025年1月)
- 0.5Bから72Bパラメータまでの幅広いサイズでリリースされ、モバイルおよび企業アプリケーションに適しています。
- 18兆トークンのデータセットで訓練され、コンテキストウィンドウは最大128,000トークンです。
- コーディング、数学的推論、マルチリンガル流暢性、効率性の大幅なアップグレード。
- Qwen2.5-Mathは高度な数学タスクに特化したモデルです。
- Qwen2.5-Maxは20兆トークン以上で事前訓練され、SFTおよびRLHFで微調整され、複雑な多段階タスクで優れた性能を発揮します。
QwQ-32B (2025年3月)
- 数学的推論とコーディングに焦点を当て、計算効率が高く、非常に大きなモデルと競い合う性能を発揮します。
- 32Bパラメータサイズ、32Kトークンコンテキストウィンドウ、Apache 2.0ライセンスでオープンソース化されています。

マルチモーダルおよび専門モデル

Qwen-VLシリーズ
- ビジョン言語モデル（VL）で、LLMにビジョントランスフォーマーを統合し、テキストと画像入力をサポートしています。
- Qwen2-VLおよびQwen2.5-VLは2Bから72Bパラメータサイズを提供し、ほとんどのバリアントがオープンソース化されています。
Qwen-Max
- 複雑で多段階の推論に最適なトップの推論性能を提供し、APIおよびオンラインプラットフォームで利用可能です。

モデルの利用可能性とエコシステム

Qwenモデルは、一部の最大のバリアントを除き、Apache 2.0ライセンスでオープンソース化されており、アリババクラウド、Hugging Face、GitHub、ModelScopeを通じてアクセス可能です。
Qwenファミリは、消費者電子機器、ゲーム、企業AIなど、さまざまな業界で広く採用されており、90,000以上の企業ユーザーがいます。

Qwenファミリの主な特徴

マルチリンガルマスター: 100以上の言語をサポートし、翻訳およびクロスリンガルタスクで優れています。
コーディングおよび数学: コード生成、デバッグ、数学的推論においてリーディングの性能を発揮し、これらの分野に特化したモデルが用意されています。
拡張コンテキスト: 詳細な長文タスクに最適な128,000トークンのコンテキストウィンドウ。
ハイブリッド推論: 複雑なタスクと一般用途タスクの両方で最適なパフォーマンスを実現するためのモードの切り替えが可能です。
オープンソースリーダー: 複数のモデルが完全にオープンソース化されており、コミュニティの迅速な採用と研究を促進しています。

要約:
QwenモデルはオープンソースLLM開発の最前線に位置し、Qwen3およびQwen2.5は最先端の推論、マルチリンガル、コーディング能力、広範なモデルサイズのカバレッジ、および強い業界採用を提供しています。ハイブリッド推論、大規模なコンテキストウィンドウ、およびオープン利用可能性により、研究および企業アプリケーションの両方においてリーディングの選択肢となっています。

LLMプロバイダ - リセラー

Amazon AWS Bedrock LLMモデル（2025年）

Amazon Bedrockは、Amazonおよび主要なAI企業が提供する多数の大型言語モデル（LLM）および基礎モデル（FM）にアクセスできる、完全に管理されたサーバーレスプラットフォームです。これは、企業アプリケーションにおける生成AIの統合、カスタマイズ、展開を簡素化することを目的としています。

サポートされているモデルプロバイダとファミリ

Amazon Bedrockは、LLMの選択肢が最も豊富なプラットフォームの一つを提供しており、以下のようなモデルを含みます：

Amazon（ノヴァシリーズ）
Anthropic（クラウド）
AI21 Labs（ジューリス）
Cohere
Meta（ラマ）
Mistral AI
DeepSeek（DeepSeek-R1）
Stability AI
Writer
Luma
Poolside（近日公開予定）
TwelveLabs（近日公開予定）

この多様性により、組織は特定のニーズに応じてモデルを組み合わせ、最小限のコード変更でモデルのアップグレードや切り替えが可能です。

Amazon独自のモデル：ノヴァ

Amazonノヴァは、Amazonの基礎モデルの最新世代で、高性能、効率性、企業統合に最適化されています。
ノヴァモデルはテキスト、画像、動画の入力をサポートし、企業固有のデータに基づいて応答を根拠づけることで、Retrieval Augmented Generation（RAG）に優れています。
これらはエージェントアプリケーションに最適化されており、組織のAPIやシステムと複雑なマルチステップタスクを実行できます。
ノヴァはカスタムファインチューニングとディストリルションをサポートし、顧客自身のラベル付きデータセットに基づいてプライベートでカスタマイズされたモデルを作成できます。

第三者および専門モデル

DeepSeek-R1：高度な推論、コーディング、マルチ言語タスクに最適な、完全に管理された高性能LLMで、現在Bedrockで利用可能です。
Meta Llama、Anthropic Claude、AI21 Jurassic、Mistral、Cohere、その他：それぞれが言語、コーディング、推論、マルチモーダル性のいずれかに特化しており、幅広い企業および研究用途をカバーしています。
マーケットプレイス：Bedrockマーケットプレイスは、管理されたエンドポイントを通じて利用可能な100以上のポピュラー、新興、専門のFMを提供しています。

カスタマイズと適応

ファインチューニング：Bedrockは、独自のデータを使用してモデルのプライベートファインチューニングを可能にし、組織専用のカスタマイズされたコピーを作成します。あなたのデータはベースモデルの再訓練には使用されません。
Retrieval Augmented Generation（RAG）：BedrockのKnowledge Basesは、構造化および非構造化データのRAGワークフローを自動化し、モデル応答を文脈に応じた最新の企業データで豊かにします。
ディストリルション：大規模な教師モデルから知識を小規模で効率的な学生モデルに転送し、コスト効率の良い展開を実現します。

モデル評価

LLM-as-a-Judge：Bedrockは、LLMを評価者として使用してモデルをベンチマークし、比較するモデル評価ツールを提供しています。これにより、特定の品質と責任あるAI基準に応じた最適なモデルを選択できます。

展開とセキュリティ

サーバーレスかつスケーラブル：Bedrockはインフラストラクチャ、スケーリング、セキュリティを処理し、組織がアプリケーションロジックに集中できるようにします。
セキュリティとコンプライアンス：データは転送中および静止中に暗号化され、ISO、SOC、HIPAA、CSA、GDPRの基準に準拠しています。

要約すると：
Amazon Bedrockは、Amazon独自のノヴァモデルおよび最優秀な第三者FMを含む、幅広いLLMにアクセス、カスタマイズ、展開できる統一されたセキュアなプラットフォームを提供し、ファインチューニング、RAG、および高度な評価ツールをサポートして、企業向けの生成AIアプリケーションを実現します。

Groq LLMモデル（2025年）

Groq自身はLLM開発者ではありませんが、独自の言語処理ユニット（LPU）技術を使用して、業界をリードする大規模言語モデル（LLM）を極めて高速で低レイテンシーで展開するハードウェアおよびクラウド推論プロバイダです。GroqCloud™は、開発者が最新のオープンソースLLMを前例のない速度と効率で実行できるようにします。

GroqCloudでサポートされているLLM

2025年時点では、GroqCloudは以下のトップLLMの高パフォーマンス推論を提供しています：

Meta Llama 3（8B、70B）
Mistral Mixtral 8x7B SMoE
Google Gemma 7B
DeepSeek
Qwen
Whisper（音声認識）
Codestral、Mamba、NeMo、その他

GroqCloudは定期的に更新され、新しいまたは人気のあるオープンソースおよび研究モデルをサポートするため、開発者および企業にとって非常に柔軟なプラットフォームとなっています。

主な特徴と利点

極めて低いレイテンシー：GroqのLPUベースの推論エンジンは、リアルタイムでの応答を提供し、ベンチマークでは従来のGPUベースの推論に比べて顕著な速度の利点があります。
OpenAI APIとの互換性：開発者はOpenAIまたは他のプロバイダからGroqへの切り替えを、わずかなコード変更で実現できます。
スケーラビリティ：Groqのインフラストラクチャは、小規模および大規模な展開の両方に最適化されており、個人開発者から企業向けアプリケーションまで幅広くサポートします。
コスト効率：GroqはLLM推論に対して競争力のある透明な価格を提供し、無料、ポジションペイ、企業向けのオプションが用意されています。
地域の可用性：GroqCloudはグローバルに運用されており、サウジアラビアのダマムなどの主要データセンターが設置されており、世界中からの需要をサポートしています。

例示モデルと価格（2025年時点）

モデル	コンテキストウィンドウ	価格（100万トークンあたり）	使用ケース
Llama 3 70B	8K	$0.59（入力） / $0.79（出力）	一般的なLLM
Llama 3 8B	8K	$0.05（入力） / $0.10（出力）	軽量タスク
Mixtral 8x7B SMoE	32K	$0.27（入力/出力）	多言語、コーディング
Gemma 7B Instruct	—	$0.10（入力/出力）	指令に従う

エコシステムと統合

GroqはOrq.aiなどのプラットフォームをサポートしており、チームがLLMベースのアプリケーションをリアルタイムで構築、展開、スケーリングできるようにします。
他のプロバイダからの簡単な移行が可能で、APIの互換性と広範なモデルサポートにより実現されます。

要約すると：
Groqは独自のLLMを作成していませんが、GroqCloudを通じて、Llama、Mixtral、Gemma、DeepSeek、Qwenなどの幅広いトップオープンソースおよび研究LLMに対して業界をリードする極めて高速な推論を提供しています。そのLPUハードウェアとクラウドプラットフォームは、速度、スケーラビリティ、コスト効率、および開発者向け統合が評価されています。