Cloud-LLM-Anbieter

Kurze Liste von LLM-Anbietern

Inhaltsverzeichnis

Die Verwendung von LLMs ist nicht sehr teuer, es könnte kein Bedarf bestehen, neue, unglaublich leistungsstarke GPUs zu kaufen.
Hier ist eine Liste der LLM-Anbieter in der Cloud mit den LLMs, die sie hosten.

Um zu sehen, wie diese Cloud-Optionen mit lokalen und selbstgehosteten Einrichtungen (Ollama, vLLM, Docker Model Runner und andere) vergleichen, schauen Sie sich LLM-Hosting: Lokal, Selbstgehostet & Cloud-Infrastruktur im Vergleich an.

Shop-Tür in der Cloud

LLM-Anbieter – Original

Anthropic LLM-Modelle

Anthropic hat eine Familie fortschrittlicher großer Sprachmodelle (LLMs) unter der Marke “Claude” entwickelt. Diese Modelle sind für eine Vielzahl von Anwendungen konzipiert und betonen Sicherheit, Zuverlässigkeit und Interpretierbarkeit.

Wichtige Varianten der Claude-Modelle

Modell Stärken Anwendungsfälle
Haiku Geschwindigkeit, Effizienz Echtzeit-, leichte Aufgaben
Sonnet Ausgewogene Fähigkeit & Leistung Allzweckanwendungen
Opus Fortgeschrittene Schlussfolgerung, multimodal Komplexe, hochriskante Aufgaben

Alle Modelle der Familie Claude 3 können sowohl Text als auch Bilder verarbeiten, wobei Opus besonders starke Leistungen bei multimodalen Aufgaben zeigt.

Technische Grundlagen

  • Architektur: Claude-Modelle sind generative vortrainierte Transformer (GPTs), die trainiert wurden, um im großen Umfang Text zuvorzusagen und dann für spezifische Verhaltensweisen feinabgestimmt wurden.
  • Trainingsmethoden: Anthropic verwendet einen einzigartigen Ansatz namens Constitutional AI, der Modelle dazu führt, nützlich und harmlos zu sein, indem sie sich selbst kritisieren und Antworten auf der Grundlage eines Satzes von Prinzipien (einer “Verfassung”) überarbeiten. Dieser Prozess wird weiterhin mit Verstärkungslernen aus künstlicher Intelligenz-Feedback (RLAIF) verfeinert, bei dem künstlich intelligente Feedbacks verwendet werden, um die Ausgaben des Modells mit der Verfassung zu synchronisieren.

Interpretierbarkeit und Sicherheit

Anthropic investiert stark in Forschung zur Interpretierbarkeit, um zu verstehen, wie seine Modelle Konzepte darstellen und Entscheidungen treffen. Techniken wie „dictionary learning“ helfen dabei, Aktivierungen innerer Neuronen auf menschenverständliche Merkmale abzubilden, wodurch Forscher nachvollziehen können, wie das Modell Informationen verarbeitet und Entscheidungen trifft. Diese Transparenz soll sicherstellen, dass Modelle so verhalten, wie vorgesehen, und potenzielle Risiken oder Voreingenommenheiten zu identifizieren.

Unternehmens- und Praxisanwendungen

Claude-Modelle werden in verschiedenen Unternehmensszenarien eingesetzt, einschließlich:

  • Automatisierung im Kundenservice
  • Betriebsabläufe (Informationsextraktion, Zusammenfassung)
  • Rechtsdokumentenanalyse
  • Versicherungsansprüchebearbeitung
  • Codierungshilfe (Erstellung, Debuggen, Codeerklärung)

Diese Modelle sind über Plattformen wie Amazon Bedrock verfügbar, wodurch sie für die Integration in Geschäftsabläufe zugänglich sind.

Forschung und Entwicklung

Anthropic setzt sich weiterhin für die Entwicklung der KI-Alignment, Sicherheit und Transparenz ein, mit dem Ziel, Modelle zu erstellen, die nicht nur leistungsstark sind, sondern auch vertrauenswürdig und mit menschlichen Werten übereinstimmen.

Zusammenfassend stellen Anthrpic’s Claude-Modelle einen führenden Ansatz in der LLM-Entwicklung dar, der state-of-the-art-Fähigkeiten mit einem starken Fokus auf Sicherheit, Interpretierbarkeit und praktische Unternehmensnutzung kombiniert.

OpenAI LLM-Modelle (2025)

OpenAI bietet ein umfassendes Portfolio großer Sprachmodelle (LLMs) an, wobei die neuesten Generationen Multimodalität, erweiterten Kontext und spezialisierte Fähigkeiten für Codierung und Unternehmensaufgaben betonen. Die primären Modelle, die bis Mai 2025 verfügbar sind, sind unten aufgeführt.

Wichtige OpenAI LLMs

Modell Veröffentlichungsdatum Multimodal Kontextfenster Spezialisierung API/ChatGPT-Verfügbarkeit Feinabstimmung Auffällige Benchmarks/Features
GPT-3 Juni 2020 Nein 2K Token Textgenerierung Nur API Ja MMLU ~43%
GPT-3.5 November 2022 Nein 4K–16K Token Chat, Textaufgaben ChatGPT Kostenlos/API Ja MMLU 70%, HumanEval ~48%
GPT-4 März 2023 Text+Bild 8K–32K Token Fortgeschrittene Schlussfolgerung ChatGPT Plus/API Ja MMLU 86,4%, HumanEval ~87%
GPT-4o (“Omni”) Mai 2024 Text+Bild+Audio 128K Token Multimodal, schnell, skalierbar ChatGPT Plus/API Ja MMLU 88,7%, HumanEval ~87,8%
GPT-4o Mini Juli 2024 Text+Bild+Audio 128K Token Kosteneffizient, schnell API Ja MMLU 82%, HumanEval 75,6%
GPT-4.5 Februar 2025* Text+Bild 128K Token Zwischenstand, verbesserte Genauigkeit API (Vorschau, veraltet) Nein MMLU ~90,8%
GPT-4.1 April 2025 Text+Bild 1M Token Codierung, langer Kontext Nur API Geplant MMLU 90,2%, SWE-Bench 54,6%
GPT-4.1 Mini April 2025 Text+Bild 1M Token Ausgewogene Leistung/Kosten Nur API Geplant MMLU 87,5%
GPT-4.1 Nano April 2025 Text+Bild 1M Token Wirtschaftlich, superschnell Nur API Geplant MMLU 80,1%

*GPT-4.5 war eine kurzlebige Vorschau, jetzt veraltet in Gunsten von GPT-4.1.

Modellhervorhebungen

  • GPT-4o (“Omni”): Integriert Text, Vision und Audio-Eingabe/Ausgabe, bietet nahezu Echtzeit-Antworten und ein 128K-Token-Kontextfenster. Es ist der aktuelle Standard für ChatGPT Plus und API, hervorragend in mehrsprachigen und multimodalen Aufgaben.
  • GPT-4.1: Fokussiert sich auf Codierung, Befolgen von Anweisungen und extrem langer Kontext (bis zu 1 Million Token). Es ist API-only bis Mai 2025, mit Feinabstimmung geplant, aber noch nicht verfügbar.
  • Mini- und Nano-Varianten: Bieten kosteneffiziente, latenzoptimierte Optionen für Echtzeit- oder großvolumige Anwendungen, geben etwas Genauigkeit für Geschwindigkeit und Preis auf.
  • Feinabstimmung: Für die meisten Modelle verfügbar, außer den neuesten (z. B. GPT-4.1 bis Mai 2025), was Unternehmen ermöglicht, Modelle für bestimmte Bereiche oder Aufgaben anzupassen.
  • Benchmarks: Neue Modelle überzeugen konsistent ältere Modelle auf Standardtests (MMLU, HumanEval, SWE-Bench), wobei GPT-4.1 neue Rekorde in Codierung und langer Kontextverarbeitung setzt.

Anwendungsspektrum

  • Textgenerierung & Chat: GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o
  • Multimodale Aufgaben: GPT-4V, GPT-4o, GPT-4.1
  • Codierung & Entwicklertools: GPT-4.1, GPT-4.1 Mini
  • Unternehmensautomatisierung: Alle, mit Feinabstimmungssupport
  • Echtzeit, kosteneffiziente Anwendungen: Mini/Nano-Varianten

Das LLM-Ökosystem von OpenAI im Jahr 2025 ist hochdiversifiziert, mit Modellen, die für alles von einfachem Chat bis hin zu fortgeschrittener multimodaler Schlussfolgerung und großvolumiger Unternehmensbereitstellung angepasst sind. Die neuesten Modelle (GPT-4o, GPT-4.1) drängen die Grenzen im Kontextlänge, Geschwindigkeit und multimodaler Integration, während Mini- und Nano-Varianten Kosten und Latenz für Produktionsanwendungen adressieren.

MistralAI LLM-Modelle (2025)

MistralAI hat ihr Portfolio an großen Sprachmodellen (LLMs) rasch erweitert, wobei sowohl Open-Source- als auch kommerzielle Lösungen, die multilinguale, multimodale und codenzentrierte Fähigkeiten betonen, angeboten werden. Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über ihre Hauptmodelle und ihre kennzeichnenden Merkmale.

Modellname Typ Parameter Spezialisierung Veröffentlichungsdatum
Mistral Large 2 LLM 123B Multilinguismus, Schlussfolgerung Juli 2024
Mistral Medium 3 LLM Frontier-class Codierung, STEM Mai 2025
Pixtral Large Multimodales LLM 124B Text + Vision November 2024
Codestral Code LLM Proprietär Codegenerierung Januar 2025
Mistral Saba LLM Proprietär Mittlerer Osten, südasiatische Sprachen. Februar 2025
Ministral 3B/8B Edge LLM 3B/8B Edge/Telefone Oktober 2024
Mistral Small 3.1 Kleines LLM Proprietär Multimodal, effizient März 2025
Devstral Small Code LLM Proprietär Code-Toolnutzung, mehrdateien Mai 2025
Mistral 7B Open Source 7B Allzweck 2023–2024
Codestral Mamba Open Source Proprietär Code, Mamba 2 Architektur Juli 2024
Mathstral 7B Open Source 7B Mathematik Juli 2024

Premier- und kommerzielle Modelle

  • Mistral Large 2: Das Flaggschiffmodell bis 2025, mit 123 Milliarden Parametern und einem 128K-Token-Kontextfenster. Es unterstützt Dutzende von Sprachen und über 80 Codiersprachen, hervorragend bei fortgeschrittener Schlussfolgerung und multilinguistischen Aufgaben.
  • Mistral Medium 3: Veröffentlicht im Mai 2025, dieses Modell balanciert Effizienz und Leistung, besonders stark in Codierung und STEM-Verknüpfungen.
  • Pixtral Large: Ein 124-Milliarden-Parameter-Multimodell (Text und Vision), veröffentlicht im November 2024, konzipiert für Aufgaben, die sowohl Sprach- als auch Bildverstehen erfordern.
  • Codestral: Spezialisiert auf Codegenerierung und Softwareentwicklung, mit der neuesten Version im Januar 2025 veröffentlicht. Codestral ist für geringe Latenz und hohe Frequenzcodierungsaufgaben optimiert.
  • Mistral Saba: Fokussiert auf Sprachen aus dem Nahen Osten und Südasiens, veröffentlicht im Februar 2025.
  • Mistral OCR: Ein optisches Zeichenerkennungsservice, veröffentlicht im März 2025, der die Extraktion von Text und Bildern aus PDFs für nachfolgende KI-Verarbeitung ermöglicht.

Edge- und Kleinstmodelle

  • Les Ministraux (Ministral 3B, 8B): Eine Familie von Modellen, die für Edge-Geräte optimiert sind, die Leistung und Effizienz für die Bereitstellung auf Smartphones und ressourcenbeschränkter Hardware ausgewogen.
  • Mistral Small: Ein führendes kleines Multimodell, mit Version 3.1 im März 2025 veröffentlicht, konzipiert für Effizienz und Edge-Anwendungsfälle.
  • Devstral Small: Ein state-of-the-art-Codiermodell, das sich auf Toolnutzung, Codebasis-Exploration und Mehrdatei-Bearbeitung konzentriert, veröffentlicht im Mai 2025.

Open-Source- und spezialisierte Modelle

  • Mistral 7B: Eines der beliebtesten Open-Source-Modelle, weit verbreitet und von der Community feinabgestimmt.
  • Codestral Mamba: Das erste Open-Source-„Mamba 2“-Modell, veröffentlicht im Juli 2024.
  • Mistral NeMo: Ein leistungsstarkes Open-Source-Modell, veröffentlicht im Juli 2024.
  • Mathstral 7B: Ein Open-Source-Modell, spezialisiert auf Mathematik, veröffentlicht im Juli 2024.
  • Pixtral (12B): Ein kleineres Multimodell für Text- und Bildverstehen, veröffentlicht im September 2024.

Unterstützende Dienste

  • Mistral Embed: Bietet state-of-the-art-Semantiktextrepräsentationen für nachfolgende Aufgaben an.
  • Mistral Moderation: Erkennt schädlichen Inhalt in Text, um sichere Bereitstellung zu ermöglichen.

MistralAI-Modelle sind über API und Open-Source-Veröffentlichungen zugänglich, mit starkem Fokus auf multilinguale, multimodale und codenzentrierte Anwendungen. Ihr Open-Source-Ansatz und Partnerschaften haben schnelle Innovation und breite Adoption im AI-Ökosystem gefördert.

Meta LLM-Modelle (2025)

Das große Sprachmodell (LLM)-Portfolio von Meta, bekannt als Llama (Large Language Model Meta AI), ist eines der prominentesten open-source- und forschungsgetriebenen AI-Ökosysteme. Die neueste Generation, Llama 4, markiert einen bedeutenden Sprung in Fähigkeit, Skalierung und Modalität.

Modell Parameter Modalität Architektur Kontextfenster Status
Llama 4 Scout 17B (16 Experten) Multimodal MoE Unspecified Veröffentlicht
Llama 4 Maverick 17B (128 Experten) Multimodal MoE Unspecified Veröffentlicht
Llama 4 Behemoth Unveröffentlicht Multimodal MoE Unspecified In Entwicklung
Llama 3.1 405B Text Dicht 128.000 Veröffentlicht
Llama 2 7B, 13B, 70B Text Dicht Kürzer Veröffentlicht

Neueste Llama 4 Modelle

  • Llama 4 Scout:

    • 17 Milliarden aktive Parameter, 16 Experten, Mischung von Experten (MoE) Architektur
    • Nativ multimodal (Text und Vision), offene Gewichte
    • Fitting auf ein einzelnes H100 GPU (mit Int4 Quantisierung)
    • Konzipiert für Effizienz und breite Zugänglichkeit

  • Llama 4 Maverick:

    • 17 Milliarden aktive Parameter, 128 Experten, MoE Architektur
    • Nativ multimodal, offene Gewichte
    • Fitting auf ein einzelnes H100 Host
    • Größere Expertenvielfalt für verbesserte Schlussfolgerung

  • Llama 4 Behemoth (Vorschau):

    • Nicht veröffentlicht, dient als „Lehrer“-Modell für die Llama 4-Serie
    • Übertrifft GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7 und Gemini 2.0 Pro auf STEM-Benchmarks (z. B. MATH-500, GPQA Diamond)
    • Stellt Metas leistungsstärkstes LLM bislang dar

Wichtige Merkmale von Llama 4:

  • Erste offene Gewichte, nativ multimodale Modelle (Text und Bilder)
  • Unvergleichliche Kontextlängeunterstützung (Details nicht spezifiziert, aber für langformige Aufgaben konzipiert)
  • Erstellt mit fortschrittlichen Mischung-der-ExpertInnen-Architekturen für Effizienz und Skalierbarkeit

Llama 3 Serie

  • Llama 3.1:

    • 405 Milliarden Parameter
    • 128.000-Token-Kontextfenster
    • Auf über 15 Trillionen Token trainiert
    • Unterstützt mehrere Sprachen (acht in der neuesten Version hinzugefügt)
    • Größtes open-source-Modell, das bislang veröffentlicht wurde

  • Llama 3.2 und 3.3:

    • Nacheinander Verbesserungen und Bereitstellungen, einschließlich spezialisierter Anwendungsfälle (z. B. Llama 3.2 auf der Internationalen Raumstation bereitgestellt)

  • Llama 2:

    • Frühere Generation, verfügbar in 7B, 13B und 70B Parameterversionen
    • Noch immer weit verbreitet für Forschung und Produktion

Open Source und Ökosystem

  • Meta verfolgt einen starken Commitment zu Open Source AI, indem sie Modelle und Bibliotheken für Entwickler und Forscher bereitstellt.
  • Llama-Modelle treiben viele AI-Funktionen auf Meta-Plattformen an und sind weit verbreitet in der breiteren AI-Gemeinschaft.

Zusammenfassung:
Metas Llama-Modelle haben sich zu einigen der weltweit fortschrittlichsten, offenen und multimodalen LLMs entwickelt, wobei Llama 4 Scout und Maverick den Weg in Effizienz und Fähigkeit ebnen und Llama 3.1 Rekorde für Open-Source-Skalierung und Kontextlänge setzen. Das Ökosystem ist für breite Zugänglichkeit, Forschung und Integration in diverse Anwendungsfälle konzipiert.

Qwen LLM-Modelle (2025)

Qwen ist die Familie großer Sprachmodelle (LLMs) von Alibaba, bekannt für ihre Open-Source-Verfügbarkeit, starke multilinguale und Codierungsfähigkeiten sowie schnelle Iteration. Die Qwen-Serie umfasst nun mehrere Hauptgenerationen, jede mit unterschiedlichen Stärken und Innovationen.

Generation Modelltypen Parameter Schlüsselmerkmale Open Source
Qwen3 Dicht, MoE 0,6B–235B Hybrid-Reasoning, multilinguale, Agent Ja
Qwen2.5 Dicht, MoE, VL 0,5B–72B Codierung, Mathematik, 128K Kontext, VL Ja
QwQ-32B Dicht 32B Mathematik/Codierungsschwerpunkt, 32K Kontext Ja
Qwen-VL Vision-Language 2B–72B Text + Bild-Eingaben Ja
Qwen-Max MoE Proprietär Komplex, mehrschrittige Schlussfolgerung Nein

Neueste Generationen und Flaggschiffmodelle

  • Qwen3 (April 2025)

    • Stellt Alibabas fortschrittlichste LLMs bislang dar, mit bedeutenden Verbesserungen in Schlussfolgerung, Befolgen von Anweisungen, Toolnutzung und multilingueller Leistung.
    • Verfügbare in beiden dichten und Mischung-der-ExpertInnen (MoE) Architekturen, mit Parametergroßen von 0,6B bis 235B.
    • Einführt „hybride Schlussfolgerungsmodelle“, die zwischen „Denkmodus“ (für komplexe Schlussfolgerung, Mathematik und Code) und „Nicht-Denkmodus“ (für schnelle, allgemeine Chat) wechseln können.
    • Überragende Leistung in kreativem Schreiben, mehrschrittigen Dialogen und Agenten-basierten Aufgaben, mit Unterstützung für über 100 Sprachen und Dialekte.
    • Offene Gewichte sind für viele Varianten verfügbar, was Qwen3 für Entwickler und Forscher hoch zugänglich macht.

  • Qwen2.5 (Januar 2025)

    • In einer breiten Palette von Größen (0,5B bis 72B Parameter) veröffentlicht, geeignet für mobile und Unternehmensanwendungen.
    • Auf einem 18-Trillionen-Token-Datensatz trainiert, mit einem Kontextfenster bis zu 128.000 Token.
    • Wichtige Verbesserungen in Codierung, mathematischer Schlussfolgerung, multilingueller Flüssigkeit und Effizienz.
    • Spezialisierte Modelle wie Qwen2.5-Math zielen auf fortgeschrittene Mathematikaufgaben ab.
    • Qwen2.5-Max ist ein großskaliges MoE-Modell, vortrainiert auf über 20 Trillionen Token und feinabgestimmt mit SFT und RLHF, hervorragend bei komplexen, mehrschrittigen Aufgaben.

  • QwQ-32B (März 2025)

    • Fokussiert sich auf mathematische Schlussfolgerung und Codierung, riviert viel größere Modelle in Leistung, während sie rechenleistungseffizient sind.
    • 32B Parametergröße, 32K Token-Kontextfenster, unter Apache 2.0 open-sourced.

Multimodale und spezialisierte Modelle

  • Qwen-VL-Serie

    • Vision-Text-Modelle (VL), die einen Vision Transformer mit dem LLM integrieren, um Text- und Bild-Eingaben zu unterstützen.
    • Qwen2-VL und Qwen2.5-VL bieten Parametergrößen von 2B bis 72B, wobei die meisten Varianten open-sourced sind.

  • Qwen-Max

    • Liefert die beste Inferenzleistung für komplexe und mehrschrittige Schlussfolgerung, verfügbar über API und Online-Plattformen.

Modellverfügbarkeit und Ökosystem

  • Qwen-Modelle sind unter der Apache 2.0-Lizenz (außer für einige der größten Varianten) open-sourced und sind über Alibaba Cloud, Hugging Face, GitHub und ModelScope zugänglich.
  • Die Qwen-Familie ist weit verbreitet in der Industrie, einschließlich Consumer-Elektronik, Gaming und Unternehmens-AI, mit über 90.000 Unternehmensnutzern.

Wichtige Merkmale der Qwen-Familie

  • Multilinguale Meisterschaft: Unterstützt über 100 Sprachen, überragend in Übersetzung und Kreuzsprachenaufgaben.
  • Codierung und Mathematik: Führende Leistung in Codegenerierung, Debuggen und mathematischer Schlussfolgerung, mit spezialisierten Modellen für diese Bereiche.
  • Erweitertes Kontextfenster: Kontextfenster bis zu 128.000 Token für detaillierte, langformige Aufgaben.
  • Hybride Schlussfolgerung: Fähigkeit, zwischen Modus zu wechseln, um optimale Leistung in sowohl komplexen als auch allgemeinen Aufgaben zu erzielen.
  • Open-Source-Führerschaft: Viele Modelle sind vollständig open-sourced, was schnelle Community-Adoption und Forschung fördert.

Zusammenfassung:
Qwen-Modelle sind führend in der Open-Source-LLM-Entwicklung, mit Qwen3 und Qwen2.5, die state-of-the-art-Schlussfolgerung, multilinguale und Codierungsfähigkeiten, breite Modellgrößenabdeckung und starke Branchenadoption anbieten. Ihre hybride Schlussfolgerung, große Kontextfenster und Open-Verfügbarkeit machen sie zu einer führenden Wahl für Forschung und Unternehmensanwendungen.

LLM-Anbieter – Wiederverkäufer

Amazon AWS Bedrock LLM-Modelle (2025)

Amazon Bedrock ist eine vollständig verwaltete, serverlose Plattform, die Zugang zu einer breiten Auswahl führender großer Sprachmodelle (LLMs) und Grundmodellen (FMs) von Amazon und führenden AI-Unternehmen bietet. Sie ist darauf ausgelegt, die Integration, Anpassung und Bereitstellung generativer KI in Unternehmensanwendungen zu vereinfachen.

Unterstützte Modellanbieter und Familien

Amazon Bedrock bietet eine der breitesten Auswahl an LLMs, einschließlich Modelle von:

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

Diese Vielfalt ermöglicht es Organisationen, Modelle für ihre spezifischen Bedürfnisse zu mischen und zu kombinieren, mit der Flexibilität, Modelle zu aktualisieren oder zu wechseln, mit minimalen Codeänderungen.

Amazon-eigene Modelle: Nova

  • Amazon Nova ist die neueste Generation von Amazon’s Grundmodellen, konzipiert für hohe Leistung, Effizienz und Unternehmensintegration.
  • Nova-Modelle unterstützen Text-, Bild- und Videoeingaben und excel in Retrieval Augmented Generation (RAG), indem sie Antworten in proprietären Unternehmensdaten verankern.
  • Sie sind für agente-basierte Anwendungen optimiert, die komplexe, mehrschrittige Aufgaben ermöglichen, die mit Unternehmens-APIs und -Systemen interagieren.
  • Nova unterstützt benutzerdefinierte Feinabstimmung und Distillation, wodurch Kunden private, maßgeschneiderte Modelle basierend auf ihren eigenen gelabelten Datensätzen erstellen können.

Drittanbieter- und spezialisierte Modelle

  • DeepSeek-R1: Ein leistungsstarkes, vollständig verwaltetes LLM für fortgeschrittene Schlussfolgerung, Codierung und multilinguale Aufgaben, jetzt auf Bedrock verfügbar.
  • Meta Llama, Anthropic Claude, AI21 Jurassic, Mistral, Cohere und andere: Jeder bringt einzigartige Stärken in Sprache, Codierung, Schlussfolgerung oder Multimodalität, abdeckend eine breite Palette von Unternehmens- und Forschungsanwendungen.
  • Marktplatz: Der Bedrock-Marktplatz bietet über 100 beliebte, aufkommende und spezialisierte FMs über verwaltete Endpunkte an.

Anpassung und Anpassung

  • Feinabstimmung: Bedrock ermöglicht die private Feinabstimmung von Modellen mit Ihren eigenen Daten, wodurch eine sichere, angepasste Kopie für Ihre Organisation erstellt wird. Ihre Daten werden nicht zur Neutraining des Grundmodells verwendet.
  • Retrieval Augmented Generation (RAG): Bedroks Knowledge Bases ermöglichen es Ihnen, Modelleanworten mit kontextuellen, aktuellen Unternehmensdaten zu bereichern, automatisieren den RAG-Workflow für strukturierte und unstrukturierte Daten.
  • Distillation: Übertragen Sie Wissen von großen Lehrmodellen auf kleinere, effiziente Studentenmodelle für kosteneffiziente Bereitstellung.

Modellbewertung

  • LLM-as-a-Judge: Bedrock bietet ein Modellbewertungstool, mit dem Sie Modelle (einschließlich solcher außerhalb von Bedrock) benchmarken und vergleichen können, indem Sie LLMs als Beurteiler verwenden. Dies hilft, das beste Modell für spezifische Qualität und verantwortungsvolle KI-Kriterien auszuwählen.

Bereitstellung und Sicherheit

  • Serverlos und skalierbar: Bedrock kümmert sich um die Infrastruktur, Skalierung und Sicherheit, wodurch Organisationen sich auf die Anwendungslogik konzentrieren können.
  • Sicherheit und Compliance: Daten sind im Transit und im Ruhezustand verschlüsselt, mit Compliance für ISO, SOC, HIPAA, CSA und GDPR-Standards.

Zusammenfassung:
Amazon Bedrock bietet eine einheitliche, sichere Plattform, um eine Vielzahl führender LLMs – einschließlich der eigenen Nova-Modelle von Amazon und best-in-class-Drittanbieter-FMs – zugänglich, anpassbar und bereitzustellen, mit Unterstützung für Feinabstimmung, RAG und fortgeschrittene Bewertungstools für Unternehmensgrad generative KI-Anwendungen.

Groq LLM-Modelle (2025)

Groq ist nicht selbst ein Entwickler von LLMs, sondern ein Hardware- und Cloud-Infereenzanbieter, der sich auf die ultra-schnelle, geringlatente Bereitstellung führender großer Sprachmodelle (LLMs) mit seiner proprietären Sprachverarbeitungseinheit (LPU)-Technologie spezialisiert. GroqCloud™ ermöglicht Entwicklern, eine Vielzahl state-of-the-art, öffentlich verfügblicher LLMs mit unvorstellbarer Geschwindigkeit und Effizienz zu betreiben.

Unterstützte LLMs auf GroqCloud

Bis 2025 bietet GroqCloud eine leistungsstarke Inferenz für eine wachsende Liste führender LLMs, einschließlich:

  • Meta Llama 3 (8B, 70B)
  • Mistral Mixtral 8x7B SMoE
  • Google Gemma 7B
  • DeepSeek
  • Qwen
  • Whisper (Sprach-zu-Text)
  • Codestral, Mamba, NeMo und andere

GroqCloud wird regelmäßig aktualisiert, um neue und beliebte Open-Source- und Forschungsmodelle zu unterstützen, was sie zu einer vielseitigen Plattform für Entwickler und Unternehmen macht.

Wichtige Merkmale und Vorteile

  • Ultra-niedrige Latenz: Groqs LPU-basierte Inferenzmaschine liefert Antworten in Echtzeit, mit Benchmarks, die signifikante Geschwindigkeitsvorteile gegenüber traditionellen GPU-basierten Inferenzsystemen zeigen.
  • OpenAI API-Kompatibilität: Entwickler können von OpenAI oder anderen Anbietern zu Groq wechseln, indem sie nur wenige Zeilen Code ändern, dank der API-Kompatibilität.
  • Skalierbarkeit: Groqs Infrastruktur ist für kleine und große Bereitstellungen optimiert, unterstützt alles von Einzelentwicklern bis hin zu Unternehmensgrad-Anwendungen.
  • Kosteneffizienz: Groq bietet wettbewerbsfähige, transparente Preise für LLM-Inferenz, mit Optionen für kostenlose, Pay-as-you-go- und Unternehmensstufen.
  • Regionale Verfügbarkeit: GroqCloud betreibt weltweit, mit wichtigen Rechenzentren wie dem in Dammam, Saudi-Arabien, um weltweiten Nachfrage zu unterstützen.

Beispielmodelle und Preise (Stand 2025)

Modell Kontextfenster Preis (pro Million Token) Anwendungsfälle
Llama 3 70B 8K $0,59 (Eingabe) / $0,79 (Ausgabe) Allzweck-LLM
Llama 3 8B 8K $0,05 (Eingabe) / $0,10 (Ausgabe) Leichte Aufgaben
Mixtral 8x7B SMoE 32K $0,27 (Eingabe/Ausgabe) Multilinguismus, Codierung
Gemma 7B Instruct — $0,10 (Eingabe/Ausgabe) Befolgen von Anweisungen

Ökosystem und Integration

  • Groq treibt Plattformen wie Orq.ai an, wodurch Teams LLM-basierte Anwendungen mit Echtzeitleistung und Zuverlässigkeit erstellen, bereitstellen und skalieren können.
  • Einfacher Wechsel von anderen Anbietern aufgrund der API-Kompatibilität und umfassenden Modellsupport.

Zusammenfassung:
Groq erstellt keine eigenen LLMs, sondern bietet branchenführende, ultra-schnelle Inferenz für eine breite Palette führender Open-Source- und Forschungs-LLMs (z. B. Llama, Mixtral, Gemma, DeepSeek, Qwen) über GroqCloud. Seine LPU-Hardware und Cloud-Plattform werden geschätzt wegen Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Entwicklerfreundlichkeit. Beim Entscheiden zwischen Cloud-APIs wie Groq und selbstgehosteter oder lokaler Inferenz vergleicht unser LLM-Hosting: Lokal, Selbstgehostet & Cloud-Infrastruktur im Vergleich Kosten, Leistung und Infrastrukturkompromisse.