Dostawcy Cloud LLM

Krótki wykaz dostawców LLM

Page content

Użycie modeli językowych (LLM) nie jest bardzo drogie, może nie być potrzeby zakupu nowego, wspaniałego GPU.
Oto lista dostawców LLM w chmurze: dostawcy LLM w chmurze z LLM, które hostują.

Sklep w chmurze

Dostawcy LLM - Oryginalne

Modele LLM Anthropic

Anthropic opracował rodzinę zaawansowanych modeli językowych (LLM) pod marką “Claude”. Te modele są zaprojektowane do szerokiego zakresu zastosowań, podkreślając bezpieczeństwo, niezawodność i interpretowalność.

Główne wersje modelu Claude

Model Zalety Zastosowania
Haiku Szybkość, wydajność Zadania w czasie rzeczywistym, lekkie
Sonnet Zrównoważona zdolność i wydajność Ogólne zastosowania
Opus Zaawansowane rozumowanie, multimodalne Złożone, wysokiej wagi zadania

Wszystkie modele rodziny Claude 3 mogą przetwarzać zarówno tekst, jak i obrazy, przy czym Opus wykazuje szczególnie dobre wyniki w zadaniach multimodalnych.

Podstawy techniczne

  • Architektura: Modele Claude to generatywne, wstępnie wytrenowane transformatory (GPT), wytrenowane do przewidywania następnego słowa w dużych ilościach tekstu, a następnie zoptymalizowane pod kątem konkretnych zachowań.
  • Metody wytrenowania: Anthropic korzysta z unikalnego podejścia nazywanego Constitutional AI, które kieruje modelami, by były pomocne i bezpieczne, poprzez samokrytykę i poprawianie odpowiedzi na podstawie zestawu zasad („konstytucji”). Ten proces jest dalej zoptymalizowany przy użyciu uczenia wzmocnienia na oparciu o feedback od AI (RLAIF), gdzie feedback generowany przez AI jest wykorzystywany do wyrównania wyjść modelu z konstytucją.

Interpretowalność i bezpieczeństwo

Anthropic inwestuje intensywnie w badania interpretowalności, aby zrozumieć, jak modele reprezentują pojęcia i podejmują decyzje. Techniki takie jak „uczenie słownikowe” pomagają mapować aktywacje neuronów wewnętrznych na cechy interpretowalne dla człowieka, umożliwiając badaczom śledzenie, jak model przetwarza informacje i podejmuje decyzje. Ta przejrzystość ma na celu zapewnienie, że modele zachowują się zgodnie z oczekiwaniami, oraz identyfikację potencjalnych ryzyk lub biasów.

Zastosowania w przedsiębiorstwach i praktyczne zastosowania

Modele Claude są wdrażane w różnych scenariuszach przedsiębiorstw, w tym:

  • Automatyzacja obsługi klienta
  • Operacje (ekstrakcja informacji, streszczenia)
  • Analiza dokumentów prawnych
  • Przetwarzanie wniosków ubezpieczeniowych
  • Pomoc w programowaniu (generowanie, debugowanie, wyjaśnianie kodu)

Te modele są dostępne przez platformy takie jak Amazon Bedrock, umożliwiając ich integrację w przepływy pracy biznesowe.

Badania i rozwój

Anthropic nadal rozwija naukę o wyrównaniu AI, bezpieczeństwie i przejrzystości, mając na celu budowanie modeli, które są nie tylko potężne, ale również wiarygodne i zgodne z wartościami ludzkimi.

Podsumowując, modele Claude firmy Anthropic reprezentują prowadzący podejście w rozwoju LLM, łącząc najnowsze możliwości z silnym akcentem na bezpieczeństwo, interpretowalność i praktyczne zastosowania w przedsiębiorstwach.

Modele LLM OpenAI (2025)

OpenAI oferuje kompleksowy zestaw modeli językowych (LLM), z najnowszymi generacjami podkreślającymi multimodalność, wydłużony kontekst i specjalistyczne możliwości dla zadań programistycznych i przedsiębiorstw. Oto główne modele dostępne na mocy kwietnia 2025 roku.

Główne modele LLM OpenAI

Model Data wydania Multimodalny Okno kontekstu Specjalizacja Dostępność przez API/ChatGPT Fine-tuning Znane wyniki testowe/cechy
GPT-3 Czerwiec 2020 Nie 2K tokenów Generowanie tekstu Tylko przez API Tak MMLU ~43%
GPT-3.5 Listopad 2022 Nie 4K–16K tokenów Rozmowy, zadania tekstowe ChatGPT Darmowy/API Tak MMLU 70%, HumanEval ~48%
GPT-4 Marzec 2023 Tekst+Obraz 8K–32K tokenów Zaawansowane rozumowanie ChatGPT Plus/API Tak MMLU 86.4%, HumanEval ~87%
GPT-4o (“Omni”) Maj 2024 Tekst+Obraz+Audio 128K tokenów Multimodalny, szybki, skalowalny ChatGPT Plus/API Tak MMLU 88.7%, HumanEval ~87.8%
GPT-4o Mini Lipiec 2024 Tekst+Obraz+Audio 128K tokenów Kosztowny, szybki API Tak MMLU 82%, HumanEval 75.6%
GPT-4.5 Luty 2025* Tekst+Obraz 128K tokenów Przejściowy, poprawiona dokładność API (wgląd, przestarzały) Nie MMLU ~90.8%
GPT-4.1 Kwiecień 2025 Tekst+Obraz 1M tokenów Programowanie, długie kontekst Tylko przez API Planowane MMLU 90.2%, SWE-Bench 54.6%
GPT-4.1 Mini Kwiecień 2025 Tekst+Obraz 1M tokenów Zrównoważona wydajność/cena Tylko przez API Planowane MMLU 87.5%
GPT-4.1 Nano Kwiecień 2025 Tekst+Obraz 1M tokenów Ekonomiczny, ultra-szybki Tylko przez API Planowane MMLU 80.1%

*GPT-4.5 był krótkotrwałym wstępem, obecnie przestarzałym w porównaniu do GPT-4.1.

Wyróżnienia modeli

  • GPT-4o (“Omni”): Integracja tekstu, wizji i audio wejścia/wyjścia, oferuje odpowiedzi w czasie prawie rzeczywistym i okno kontekstu 128K tokenów. Jest obecnie domyślnym modelem dla ChatGPT Plus i API, wyróżnia się w zadaniach multilingualnych i multimodalnych.
  • GPT-4.1: Skupia się na programowaniu, wykonywaniu instrukcji i bardzo długim kontekście (do 1 miliona tokenów). Jest dostępny tylko przez API w maju 2025 roku, a fine-tuning jest planowany, ale jeszcze nie dostępny.
  • Wersje Mini i Nano: Zapewniają kosztowne, zoptymalizowane pod kątem opóźnienia opcje dla aplikacji w czasie rzeczywistym lub dużych skal, oferując pewne poświęcenie dokładności za szybkość i cenę.
  • Fine-tuning: Dostępny dla większości modeli, z wyjątkiem najnowszych (np. GPT-4.1 w maju 2025 roku), umożliwiając firmom dostosowanie modeli do konkretnych dziedzin lub zadań.
  • Testy: Nowsze modele stale przewyższają starsze w standardowych testach (MMLU, HumanEval, SWE-Bench), z GPT-4.1 ustanawiając nowe rekordy w programowaniu i zrozumieniu długiego kontekstu.

Spektrum zastosowań

  • Generowanie tekstu i rozmowy: GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o
  • Zadania multimodalne: GPT-4V, GPT-4o, GPT-4.1
  • Programowanie i narzędzia dla programistów: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini
  • Automatyzacja w przedsiębiorstwach: Wszystkie, z obsługą fine-tuning
  • Zastosowania w czasie rzeczywistym, kosztowne: Wersje Mini/Nano

Eko system LLM OpenAI w 2025 roku jest bardzo zróżnicowany, z modelami dostosowanymi do wszystkiego od prostych rozmów po zaawansowane rozumowanie multimodalne i wdrożenie w dużych przedsiębiorstwach. Najnowsze modele (GPT-4o, GPT-4.1) przesuwają granice pod względem długości kontekstu, szybkości i integracji multimodalnej, podczas gdy wersje Mini i Nano rozwiązują koszt i opóźnienie dla zastosowań produkcyjnych.

Modele LLM MistralAI (2025)

MistralAI szybko rozszerzył swoją ofertę modeli językowych (LLM), oferując zarówno rozwiązania open-source, jak i komercyjne, które podkreślają umiejętności multilingualne, multimodalne i skupione na kodzie. Poniżej znajduje się przegląd ich głównych modeli i ich wyróżniających cech.

Nazwa modelu Typ Parametry Specjalizacja Data wydania
Mistral Large 2 LLM 123B Multilingual, rozumowanie Lipiec 2024
Mistral Medium 3 LLM Frontier-class Kodowanie, STEM Maj 2025
Pixtral Large Multimodal LLM 124B Tekst + Wizja Listopad 2024
Codestral Code LLM Proprietary Generowanie kodu Styczeń 2025
Mistral Saba LLM Proprietary Języki Środkowowschodnie, Południowoazjatyckie Luty 2025
Ministral 3B/8B Edge LLM 3B/8B Edge/telefony Październik 2024
Mistral Small 3.1 Small LLM Proprietary Multimodalne, wydajne Marzec 2025
Devstral Small Code LLM Proprietary Użycie narzędzi kodowania, wieloobrazowe Maj 2025
Mistral 7B Open Source 7B Ogólne zastosowania 2023–2024
Codestral Mamba Open Source Proprietary Kod, architektura mamba 2 Lipiec 2024
Mathstral 7B Open Source 7B Matematyka Lipiec 2024

Premiery i modele komercyjne

  • Mistral Large 2: Model flagowy w 2025 roku, o 123 miliardach parametrów i oknie kontekstu 128K tokenów. Obsługuje dziesiątki języków i ponad 80 języków programowania, wyróżnia się zaawansowanym rozumowaniem i umiejętnościami multilingualnymi.
  • Mistral Medium 3: Wydany w maju 2025 roku, ten model balansuje wydajność i wydajność, szczególnie silny w kodowaniu i zadaniach STEM.
  • Pixtral Large: Model multimodalny (tekst i wizja) o 124 miliardach parametrów, wydany w listopadzie 2024 roku, zaprojektowany do zadań wymagających zarówno zrozumienia języka, jak i obrazu.
  • Codestral: Specjalizuje się w generowaniu kodu i inżynierii oprogramowania, najnowsza wersja wydana w styczniu 2025 roku. Codestral jest zoptymalizowana pod kątem niskiego opóźnienia i wysokiej częstotliwości zadań kodowania.
  • Mistral Saba: Skupia się na językach z regionu Środkowowschodniego i Południowoazjatyckiego, wydany w lutym 2025 roku.
  • Mistral OCR: Usługa rozpoznawania znaków optycznych, wydana w marcu 2025 roku, umożliwiająca ekstrakcję tekstu i obrazów z PDF do dalszego przetwarzania AI.

Modele na krawędzi i małe modele

  • Les Ministraux (Ministral 3B, 8B): Rodzina modeli zoptymalizowana dla urządzeń na krawędzi, balansująca wydajność i wydajność dla wdrażania na telefonach i sprzęcie o ograniczonych zasobach.
  • Mistral Small: Lider wśród małych modeli multimodalnych, wersja 3.1 wydana w marcu 2025 roku, zaprojektowana do wydajności i zastosowań na krawędzi.
  • Devstral Small: Najnowszy model kodowania skupiony na użyciu narzędzi, eksploracji kodu i edycji wielu plików, wydany w maju 2025 roku.

Modele open-source i specjalistyczne

  • Mistral 7B: Jedna z najpopularniejszych open-source modeli, szeroko przyjmowana i zoptymalizowana przez społeczność.
  • Codestral Mamba: Pierwszy open-source model „mamba 2”, wydany w lipcu 2024 roku.
  • Mistral NeMo: Potężny open-source model, wydany w lipcu 2024 roku.
  • Mathstral 7B: Open-source model specjalizowany w matematyce, wydany w lipcu 2024 roku.
  • Pixtral (12B): Mniejszy model multimodalny dla zrozumienia zarówno tekstu, jak i obrazów, wydany w września 2024 roku.

Usługi wspierające

  • Mistral Embed: Zapewnia najnowsze reprezentacje semantyczne tekstu dla zadań w dółstrumieniowych.
  • Mistral Moderation: Wykrywa szkodliwy treść w tekście, wspierając bezpieczne wdrażanie.

Modele MistralAI są dostępne przez API i open-source wersje, z silnym akcentem na zastosowania multilingualne, multimodalne i skupione na kodzie. Ich podejście open-source i partnerstwa stworzyły szybki rozwój i szerokie przyjęcie w ekosystemie AI.

Modele LLM Meta (2025)

Rodzina modeli językowych (LLM) Meta, znana jako Llama (Large Language Model Meta AI), to jeden z najbardziej znanych open-source i badawczych ekosystemów AI. Najnowsza generacja, Llama 4, oznacza znaczący skok w możliwościach, skali i modalności.

Model Parametry Modalność Architektura Okno kontekstu Stan
Llama 4 Scout 17B (16 ekspertów) Multimodalna MoE Nieokreślone Wydana
Llama 4 Maverick 17B (128 ekspertów) Multimodalna MoE Nieokreślone Wydana
Llama 4 Behemoth Nie wydana Multimodalna MoE Nieokreślone W trakcie trenowania
Llama 3.1 405B Tekst Gęsta 128 000 Wydana
Llama 2 7B, 13B, 70B Tekst Gęsta Krótsze Wydana

Najnowsze modele Llama 4

  • Llama 4 Scout:

    • 17 miliardów aktywnych parametrów, 16 ekspertów, architektura mieszanki ekspertów (MoE)
    • Natively multimodalna (tekst i wizja), open-weight
    • Pasuje na pojedynczy H100 GPU (z kwantyzacją Int4)
    • Projektowana do wydajności i szerokiego dostępu

  • Llama 4 Maverick:

    • 17 miliardów aktywnych parametrów, 128 ekspertów, architektura MoE
    • Natively multimodalna, open-weight
    • Pasuje na pojedynczy H100 host
    • Większa różnorodność ekspertów dla wzmocnionego rozumowania

  • Llama 4 Behemoth (wgląd):

    • Nie wydana jeszcze, służy jako model „nauczyciela” dla serii Llama 4
    • Przewyższa GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 i Gemini 2.0 Pro na testach STEM (np. MATH-500, GPQA Diamond)
    • Reprezentuje najpotężniejszy model LLM Meta do tej pory

Główne cechy Llama 4:

  • Pierwsze modele open-weight, natively multimodalne (tekst i obrazy)
  • Nieprzeciętna obsługa długości kontekstu (szczegóły nie określone, ale zaprojektowane do zadań długich)
  • Budowane przy użyciu zaawansowanej architektury mieszanki ekspertów dla wydajności i skalowalności

Serie Llama 3

  • Llama 3.1:

    • 405 miliardów parametrów
    • Okno kontekstu 128 000 tokenów
    • Wytrenowana na ponad 15 trylionach tokenów
    • Obsługuje wiele języków (dodano 8 w najnowszej wersji)
    • Największy model open-source wydany do tej pory

  • Llama 3.2 i 3.3:

    • Kolejne poprawki i wdrożenia, w tym specjalistyczne zastosowania (np. Llama 3.2 wdrożona na Stacji Kosmicznej Międzynarodowej)

  • Llama 2:

    • Starsza generacja, dostępna w wersjach 7B, 13B i 70B
    • Nadal szeroko wykorzystywana w badaniach i produkcji

Open Source i ekosystem

  • Meta utrzymuje silne zaangażowanie w open-source AI, oferując modele i biblioteki dla programistów i badaczy.
  • Modele Llama napędzają wiele funkcji AI na platformach Meta i są szeroko przyjmowane w większym ekosystemie AI.

Podsumowanie:
Modele Llama Meta ewoluowały do jednych z najbardziej zaawansowanych, otwartych i multimodalnych LLM na świecie, z Llama 4 Scout i Maverick prowadzącymi drogą do wydajności i możliwości, a Llama 3.1 ustanawiając rekordy w skali open-source i długości kontekstu. Ekosystem jest zaprojektowany do szerokiego dostępu, badań i integracji w różnych zastosowaniach.

Modele LLM Qwen (2025)

Qwen to rodzina modeli językowych (LLM) firmy Alibaba, znana z dostępności open-source, silnych umiejętności multilingualnych i kodowania oraz szybkiego iterowania. Seria Qwen obejmuje teraz kilka głównych generacji, każda z unikalnymi zaletami i innowacjami.

Generacja Typy modeli Parametry Kluczowe cechy Open Source
Qwen3 Gęsta, MoE 0,6B–235B Hybrydowe rozumowanie, multilingualne, agent Tak
Qwen2.5 Gęsta, MoE, VL 0,5B–72B Kodowanie, matematyka, 128K kontekst, VL Tak
QwQ-32B Gęsta 32B Skupienie na matematyce/kodowaniu, 32K kontekst Tak
Qwen-VL Vision-Language 2B–72B Wejścia tekstu + obrazu Tak
Qwen-Max MoE Proprietary Złożone, wieloetapowe rozumowanie Nie

Najnowsze generacje i modele flagowe

  • Qwen3 (kwiecień 2025)

    • Reprezentuje najnowsze modele LLM firmy Alibaba, z istotnymi poprawkami w zakresie rozumowania, wykonywania instrukcji, użycia narzędzi i umiejętności multilingualnych.
    • Dostępne w architekturach gęstych i Mixture-of-Experts (MoE), z rozmiarami parametrów od 0,6B do 235B.
    • Wprowadza „hybrydowe modele rozumowania”, które mogą przełączać się między „trybem myślenia” (dla złożonego rozumowania, matematyki i kodu) a „trybem bez myślenia” (dla szybkiego, ogólnego rozmowy).
    • Wyróżniające się w pisaniu kreatywnym, wieloetapowych dialogach i zadaniach opartych na agentach, z obsługą ponad 100 języków i dialektów.
    • Dostępne są otwarte wagi dla wielu wersji, co czyni Qwen3 bardzo dostępne dla programistów i badaczy.

  • Qwen2.5 (styczeń 2025)

    • Wydana w szerokim zakresie rozmiarów (od 0,5B do 72B parametrów), odpowiednia zarówno dla aplikacji mobilnych, jak i przedsiębiorstw.
    • Wytrenowana na zbiorze danych z 18 trylionami tokenów, z oknem kontekstu do 128 000 tokenów.
    • Istotne poprawki w zakresie kodowania, rozumowania matematycznego, płynności multilingualnej i wydajności.
    • Specjalistyczne modele, takie jak Qwen2.5-Math, skupiają się na zaawansowanych zadaniach matematycznych.
    • Qwen2.5-Max to duży model MoE, wstępnie wytrenowany na ponad 20 trylionach tokenów i zoptymalizowany z SFT i RLHF, wyróżniający się w złożonych, wieloetapowych zadaniach.

  • QwQ-32B (marzec 2025)

    • Skupia się na rozumowaniu matematycznym i kodowaniu, rywalizując z o wiele większymi modelami pod względem wydajności, jednocześnie będąc obliczeniowo wydajnym.
    • 32B parametrów, okno kontekstu 32K tokenów, open-sourced pod licencją Apache 2.0.

Modele multimodalne i specjalistyczne

  • Serie Qwen-VL

    • Modele językowe wizji (VL), które łączą transformator wizji z LLM, obsługujące wejścia tekstu i obrazu.
    • Qwen2-VL i Qwen2.5-VL oferują rozmiary parametrów od 2B do 72B, z większością wersji open-sourced.

  • Qwen-Max

    • Dostarcza najlepszą wydajność wnioskowania dla złożonych i wieloetapowych zadań, dostępne przez API i platformy online.

Dostępność modeli i ekosystem

  • Modele Qwen są open-sourced pod licencją Apache 2.0 (z wyjątkiem niektórych największych wersji) i są dostępne przez Alibaba Cloud, Hugging Face, GitHub i ModelScope.
  • Rodzina Qwen jest szeroko przyjmowana w różnych branżach, w tym elektronice konsumentowskiej, grach i AI w przedsiębiorstwach, z ponad 90 000 użytkownikami przedsiębiorstw.

Główne cechy w całym ekosystemie Qwen

  • Mistrzostwo w językach wielu językach: Obsługuje ponad 100 języków, wyróżnia się w tłumaczeniach i zadaniach cross-lingualnych.
  • Kodowanie i matematyka: Lider w generowaniu kodu, debugowaniu i rozumowaniu matematycznym, z specjalistycznymi modelami dla tych dziedzin.
  • Rozszerzone okno kontekstu: Okna kontekstu do 128 000 tokenów dla szczegółowych, długich zadań.
  • Hybrydowe rozumowanie: Możliwość przełączania się między trybami dla optymalnej wydajności w złożonych i ogólnych zadaniach.
  • Liderstwo w open-source: Wiele modeli jest całkowicie open-sourced, wspierając szybkie przyjęcie społeczności i badania.

Podsumowanie:
Modele Qwen są na czele rozwoju open-source LLM, z Qwen3 i Qwen2.5 oferującymi najnowsze możliwości rozumowania, multilingualne i kodowania, szeroki zakres rozmiarów modeli i silne przyjęcie w branżach. Ich hybrydowe rozumowanie, duże okna kontekstu i dostępność open-source czynią je najlepszym wyborem zarówno dla badań, jak i zastosowań w przedsiębiorstwach.

Dostawcy LLM - Dystrybutorzy

Modele LLM Amazon AWS Bedrock (2025)

Amazon Bedrock to pełnoprawna, bezserwerowa platforma, która zapewnia dostęp do szerokiego wyboru wiodących dużych modeli językowych (LLM) i modeli podstawowych (FM) zarówno od Amazon, jak i od wiodących firm AI. Jest zaprojektowana w taki sposób, aby ułatwić integrację, dostosowanie i wdrażanie AI generatywnej w aplikacjach firmowych.

Wspierani dostawcy modeli i ich rodziny

Amazon Bedrock oferuje jeden z najszerszych dostępnych zestawów modeli LLM, w tym modele od:

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

Ta różnorodność umożliwia organizacjom łączenie modeli w sposób dopasowany do ich konkretnych potrzeb, z elastycznością do uaktualniania lub zmiany modeli z minimalnymi zmianami w kodzie.

Własne modele Amazon: Nova

  • Amazon Nova to najnowsza generacja modeli podstawowych Amazon, zaprojektowana w celu osiągania wysokiej wydajności, efektywności i integracji w środowisku firmowym.
  • Modele Nova obsługują dane tekstowe, obrazowe i wideo, a ich zaletą jest doskonała obsługa generowania wzbogacanego (RAG), oparta na danych własnych firmy.
  • Są zoptymalizowane do zastosowań agencyjnych, umożliwiając złożone, wieloetapowe zadania, które interagują z API i systemami organizacyjnymi.
  • Nova obsługuje dostosowywanie i distylację, pozwalając klientom tworzyć prywatne, dopasowane modele oparte na własnych etykietowanych danych.

Modele trzecich stron i specjalistyczne

  • DeepSeek-R1: Wysokowydajny, kompletnie zarządzany LLM do zaawansowanego rozumienia, kodowania i zadań wielojęzycznych, teraz dostępny na Bedrock.
  • Meta Llama, Anthropic Claude, AI21 Jurassic, Mistral, Cohere i inne: Każdy z nich oferuje unikalne zalety w zakresie języka, kodowania, rozumienia lub multimodalności, pokrywając szeroki zakres zastosowań w firmach i badaniach.
  • Rynek: Rynek Bedrock oferuje ponad 100 popularnych, nowych i specjalistycznych modeli podstawowych dostępnych przez zarządzane punkty końcowe.

Dostosowanie i adaptacja

  • Dostosowywanie: Bedrock umożliwia prywatne dostosowywanie modeli za pomocą własnych danych, tworząc bezpieczną, dostosowaną kopię dla organizacji. Dane nie są wykorzystywane do ponownego trenowania modelu bazowego.
  • Generowanie wzbogacane (RAG): Bazy wiedzy Bedrock umożliwiają wzbogacenie odpowiedzi modelu danymi kontekstowymi i aktualnymi danymi firmy, automatyzując przepływ pracy RAG dla danych strukturalnych i nestrukturalnych.
  • Distylacja: Przekazywanie wiedzy z dużych modeli nauczycielskich do mniejszych, wydajnych modeli studentów w celu kosztownego wdrażania.

Ocena modeli

  • LLM jako sędzia: Bedrock oferuje narzędzie do oceny modeli, w którym możesz przetestować i porównać modele (w tym te poza Bedrock) za pomocą LLM jako sędziów. Pomaga to wybrać najlepszy model dla konkretnych kryteriów jakości i odpowiedzialnego AI.

Wdrażanie i bezpieczeństwo

  • Bezserwerowe i skalowalne: Bedrock zajmuje się infrastrukturą, skalowaniem i bezpieczeństwem, pozwalając organizacjom skupić się na logice aplikacji.
  • Bezpieczeństwo i zgodność: Dane są szyfrowane w trakcie przesyłania i w spoczynku, a są zgodne z normami ISO, SOC, HIPAA, CSA i GDPR.

Podsumowanie:
Amazon Bedrock oferuje jednolitą, bezpieczną platformę do dostępu, dostosowania i wdrażania szerokiego zakresu wiodących modeli LLM, w tym własnych modeli Nova Amazon i najlepszych modeli trzecich stron, wspierając dostosowywanie, RAG i zaawansowane narzędzia do oceny dla aplikacji AI generatywnych na poziomie firmowym.

Modele LLM Groq (2025)

Groq nie jest samodzielnym twórcą modeli LLM, ale dostawcą sprzętu i wdrożeń w chmurze, specjalizującym się w ultra-szybkim, niskim opóźnieniu wdrażaniu wiodących dużych modeli językowych (LLM) przy użyciu własnej technologii jednostki przetwarzania języka (LPU). GroqCloud™ umożliwia programistom uruchamianie różnych, najnowszych, dostępnych publicznie modeli LLM z niezwykłą szybkością i wydajnością.

Wspierane modele LLM na GroqCloud

Na koniec 2025 roku GroqCloud oferuje wysokowydajne wdrażanie rosnącej liczby wiodących modeli LLM, w tym:

  • Meta Llama 3 (8B, 70B)
  • Mistral Mixtral 8x7B SMoE
  • Google Gemma 7B
  • DeepSeek
  • Qwen
  • Whisper (tekst do mowy)
  • Codestral, Mamba, NeMo i inne

GroqCloud jest regularnie aktualizowany, aby wspierać nowe i popularne modele open-source i badawcze, co czyni z niego uniwersalną platformę dla programistów i firm.

Główne funkcje i zalety

  • Ultra-niskie opóźnienie: Silnik wnioskowania oparty na LPU Groq dostarcza odpowiedzi w czasie rzeczywistym, a testy pokazują znaczne przewagi szybkości w porównaniu do tradycyjnego wnioskowania opartego na GPU.
  • Kompatybilność z API OpenAI: Programiści mogą przełączać się z OpenAI lub innych dostawców na Groq zmieniając tylko kilka linii kodu dzięki kompatybilności API.
  • Skalowalność: Infrastruktura Groq jest zoptymalizowana zarówno dla małych, jak i dużych wdrożeń, wspierając wszystko od pojedynczych programistów po aplikacje firmowe.
  • Kosztowność: Groq oferuje konkurencyjne, przejrzyste ceny za wnioskowanie LLM, z opcjami darmowych, płatnych w zależności od użycia i warstw firmowych.
  • Dostępność regionalna: GroqCloud działa globalnie, z dużymi centrami danych, takimi jak ten w Dammam, w Katarze, wspierając światowy zapotrzebowanie.

Przykładowe modele i ceny (stan na 2025 r.)

Model Okno kontekstu Cena (za milion tokenów) Zastosowania
Llama 3 70B 8K $0,59 (wejście) / $0,79 (wyjście) Ogólnopurpose LLM
Llama 3 8B 8K $0,05 (wejście) / $0,10 (wyjście) Lekkie zadania
Mixtral 8x7B SMoE 32K $0,27 (wejście/wyjście) Wielojęzyczne, kodowanie
Gemma 7B Instruct — $0,10 (wejście/wyjście) Wykonywanie instrukcji

Eko-system i integracja

  • Groq napędza platformy takie jak Orq.ai, umożliwiając zespołom tworzenie, wdrażanie i skalowanie aplikacji opartych na LLM z rzeczywistą wydajnością i niezawodnością.
  • Łatwe przenoszenie z innych dostawców dzięki kompatybilności API i szerokiej obsłudze modeli.

Podsumowanie:
Groq nie tworzy własnych modeli LLM, ale oferuje wiodące, ultra-szybkie wnioskowanie dla szerokiego zakresu wiodących modeli open-source i badawczych (np. Llama, Mixtral, Gemma, DeepSeek, Qwen) za pośrednictwem GroqCloud. Jego sprzęt LPU i platforma chmurowa są cenione za szybkość, skalowalność, efektywność kosztową i przyjazność dla deweloperów.

Przydatne linki