Dostawcy LLM w chmurze

Krótki wykaz dostawców LLM

Page content

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

Aby zobaczyć, jak te opcje w chmurze porównują się z lokalnymi i samodzielnie hostowanymi konfiguracjami (Ollama, vLLM, Docker Model Runner i innymi), zajrzyj do Hostowanie LLM: Lokalne, samodzielnie hostowane i infrastruktura w chmurze.

Drzwi sklepu w chmurze

Dostawcy LLM - Oryginalne

Modele LLM Anthropic

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

Główne wersje modeli 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 wadze zadania

Wszystkie modele rodziny Claude 3 mogą przetwarzać zarówno tekst, jak i obrazy, z tym, że Opus demonstruje szczególnie dobre wyniki w zadaniach multimodalnych.

Podstawy techniczne

  • Architektura: Modele Claude są generatywnymi, wstępnie przeszkolonymi transformatorami (GPT), przeszkolonymi w celu przewidywania następnego słowa w dużych ilościach tekstu i następnie zoptymalizowanymi pod kątem określonych zachowań.
  • Metody trenowania: Anthropic korzysta z unikalnego podejścia nazywanego Constitutional AI, które kieruje modele, by były pomocne i bezpieczne, poprzez samokrytykę i modyfikację odpowiedzi na podstawie zestawu zasad („konstytucji”). Ten proces jest dalej wyrafinowany za pomocą uczenia wzmocnienia z opinią wygenerowaną przez AI (RLAIF), gdzie opinia wygenerowana przez AI jest używana 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 słownika” pomagają mapować aktywacje neuronów wewnętrznych na cechy zrozumiałe 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, podsumowanie)
  • 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 do przepływów pracy biznesowych.

Badania i rozwój

Anthropic nadal rozwija naukę o wyrównaniu AI, bezpieczeństwie i przejrzystości, starając się budować modele, które są nie tylko potężne, ale również wiarygodne i zgodne z wartościami ludzkimi.

Podsumowując, modele Claude firmy Anthropic reprezentują prowadzący sposób w rozwoju LLM, łącząc najnowsze możliwości z silnym skupieniem na bezpieczeństwie, interpretowalności i praktycznych zastosowaniach w przedsiębiorstwach.

Modele LLM OpenAI (2025)

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

Główne modele LLM OpenAI

Model Data wydania Multimodal Okno kontekstu Specjalizacja Dostępność przez API/ChatGPT Finałowe dopasowanie Wyróżnione wyniki/testy/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 Chat, 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 Multimodalne, szybkie, skalowalne ChatGPT Plus/API Tak MMLU 88.7%, HumanEval ~87.8%
GPT-4o Mini Lipiec 2024 Tekst+Obraz+Audio 128K tokenów Kosztowne, szybkie API Tak MMLU 82%, HumanEval 75.6%
GPT-4.5 Luty 2025* Tekst+Obraz 128K tokenów Przejściowe, poprawiona dokładność API (przegląd, przestarzałe) Nie MMLU ~90.8%
GPT-4.1 Kwiecień 2025 Tekst+Obraz 1M tokenów Programowanie, długi 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 krótkotrwałą wersją wersji wstępnej, teraz przestarzałym w porównaniu do GPT-4.1.

Wyróżnienia modeli

  • GPT-4o (“Omni”): Integruje tekst, wizję i audio wejście/wyjście, oferując odpowiedzi w czasie prawie rzeczywistym i okno kontekstu 128K tokenów. Jest to obecnie domyślny dla ChatGPT Plus i API, wyróżniając się w zadaniach multilingualnych i multimodalnych.
  • GPT-4.1: Skupia się na programowaniu, wykonywaniu instrukcji i ekstremalnie długim kontekście (do 1 miliona tokenów). Jest dostępny tylko przez API w maju 2025 roku, a dopasowanie planowane, ale nie dostępne jeszcze.
  • Wersje Mini i Nano: Zapewniają kosztowne, zoptymalizowane pod kątem opóźnienia opcje dla aplikacji w czasie rzeczywistym lub w dużych skalach, oferując pewne poświęcenie dokładności za szybkość i cenę.
  • Dopasowanie: Dostępne dla większości modeli, z wyjątkiem najnowszych (np. GPT-4.1 w maju 2025 roku), umożliwiając firmom dostosowanie modeli do określonych dziedzin lub zadań.
  • Testy: Nowsze modele konsystentnie przewyższają starsze w testach standardowych (MMLU, HumanEval, SWE-Bench), z GPT-4.1 ustanawiając nowe rekordy w programowaniu i zrozumieniu długiego kontekstu.

Spektrum zastosowań

  • Generowanie tekstu i chat: 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 dopasowania
  • Aplikacje w czasie rzeczywistym, kosztowne: Wersje Mini/Nano

Eko-system LLM OpenAI w 2025 roku jest bardzo zróżnicowany, z modelami dostosowanymi do wszystkiego od prostego czatu do zaawansowanego rozumowania multimodalnego i wdrożenia w dużych skalach w 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 użytkowania produkcyjnego.

Modele LLM MistralAI (2025)

MistralAI szybko rozszerzył swój portfel modeli językowych dużych (LLM), oferując zarówno rozwiązania open-source, jak i komercyjne, które podkreślają multilingualność, multimodalność i możliwości związane z kodem. 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 Środkowy Wschód, język południowo-azjatycki. Luty 2025
Ministral 3B/8B Edge LLM 3B/8B Krawędź/telefony Październik 2024
Mistral Small 3.1 Small LLM Proprietary Multimodalny, wydajny Marzec 2025
Devstral Small Code LLM Proprietary Użycie narzędzia kodowania, wieloobrazowe Maj 2025
Mistral 7B Open Source 7B Ogólnopurpose 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: Najnowszy model flagowy w 2025 roku, cechuje się 123 miliardami parametrów i oknem kontekstu 128K tokenów. Obsługuje dziesiątki języków i ponad 80 języków programowania, wyróżniając się zaawansowanym rozumowaniem i zadań multilingualnym.
  • Mistral Medium 3: Wprowadzony w maju 2025 roku, ten model balansuje wydajność i wydajność, szczególnie silny w kodowaniu i zadaniach STEM.
  • Pixtral Large: Model multimodalny o 124 miliardach parametrów (tekst i wizja), wprowadzony w listopadzie 2024 roku, zaprojektowany do zadań wymagających zarówno zrozumienia języka, jak i obrazu.
  • Codestral: Zdjęcia specjalizowane w generowaniu kodu i inżynierii oprogramowania, najnowsza wersja została wprowadzona w styczniu 2025 roku. Codestral jest zoptymalizowana pod kątem niskiego opóźnienia i wysokiej częstotliwości zadań kodowania.
  • Mistral Saba: Skupia się na językach z Bliskiego Wschodu i Azji Południowej, wprowadzony w lutym 2025 roku.
  • Mistral OCR: Usługa rozpoznawania znaków optycznych wprowadzona w marcu 2025 roku, umożliwiająca ekstrakcję tekstu i obrazów z PDFów do dalszego przetwarzania AI.

Modele krawędzi i małe

  • Les Ministraux (Ministral 3B, 8B): Rodzina modeli zoptymalizowana pod kątem urządzeń krawędziowych, balansując wydajność i wydajność do wdrażania na telefonach i sprzęcie ograniczonym pod względem zasobów.
  • Mistral Small: Wiodący mały model multimodalny, wersja v3.1 wprowadzona w marcu 2025 roku, zaprojektowana do wydajności i przypadków użycia krawędziowych.
  • Devstral Small: Stanowi stanowczo najnowszy model kodowania skupiający się na użyciu narzędzi, eksploracji kodu i edycji wielu plików, wprowadzony w maju 2025 roku.

Modele open-source i specjalistyczne

  • Mistral 7B: Jedna z najpopularniejszych modeli open-source, szeroko przyjęta i zoptymalizowana przez społeczność.
  • Codestral Mamba: Pierwszy open-source model “mamba 2”, wprowadzony w lipcu 2024 roku.
  • Mistral NeMo: Potężny model open-source, wprowadzony w lipcu 2024 roku.
  • Mathstral 7B: Model open-source specjalizowany w matematyce, wprowadzony w lipcu 2024 roku.
  • Pixtral (12B): Mniejszy model multimodalny do zrozumienia zarówno tekstu, jak i obrazów, wprowadzony w wrześniu 2024 roku.

Wsparcie usług

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

Modele MistralAI są dostępne przez API i wersje open-source, z silnym skupieniem na zastosowaniach multilingualnych, multimodalnych i kodowych. Ich podejście open-source i partnerstwa stworzyły szybki rozwój i szerokie przyjęcie w ekosystemie AI.

Modele LLM Meta (2025)

Rodzina modeli językowych dużych (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 możliwości, skali i modalności.

Model Parametry Modalność Architektura Okno kontekstu Stan
Llama 4 Scout 17B (16 ekspertów) Multimodal MoE Nieokreślony Wypuszczony
Llama 4 Maverick 17B (128 ekspertów) Multimodal MoE Nieokreślony Wypuszczony
Llama 4 Behemoth Nieopublikowany Multimodal MoE Nieokreślony W trakcie trenowania
Llama 3.1 405B Tekst Gęsty 128 000 Wypuszczony
Llama 2 7B, 13B, 70B Tekst Gęsty Krótszy Wypuszczony

Najnowsze modele Llama 4

  • Llama 4 Scout:

    • 17 miliardów aktywnych parametrów, 16 ekspertów, architektura mieszanki ekspertów (MoE)
    • Natives multimodalny (tekst i wizja), open-weight
    • Pasuje na pojedynczy H100 GPU (z kwantyzacją Int4)
    • Projektowany do wydajności i szerokiego dostępności

  • Llama 4 Maverick:

    • 17 miliardów aktywnych parametrów, 128 ekspertów, architektura MoE
    • Natives multimodalny, open-weight
    • Pasuje na pojedynczy H100 host
    • Większa różnorodność ekspertów dla poprawionego rozumowania

  • Llama 4 Behemoth (preview):

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

Główne cechy Llama 4:

  • Pierwsze modele open-weight, natively multimodalne (tekst i obrazy)
  • Niezwykła długość obsługiwania kontekstu (szczegóły nie określone, ale zaprojektowane do zadań długich)
  • Budowane za pomocą zaawansowanej architektury mieszanki ekspertów dla wydajności i skalowalności

Seria Llama 3

  • Llama 3.1:

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

  • Llama 3.2 i 3.3:

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

  • Llama 2:

    • Starsza generacja, dostępna w wersjach 7B, 13B i 70B parametrów
    • 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 w platformach Meta i są szeroko przyjęte w większym ekosystemie AI.

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

Modele LLM Qwen (2025)

Qwen to rodzina modeli językowych dużych (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 mocami i innowacjami.

Generacja Typy modeli Parametry Kluczowe cechy Open Source
Qwen3 Gęsty, MoE 0,6B–235B Hybrydowe rozumowanie, multilingualne, agent Tak
Qwen2.5 Gęsty, MoE, VL 0,5B–72B Kodowanie, matematyka, 128K kontekst, VL Tak
QwQ-32B Gęsty 32B Matematyka/kodowanie, 32K kontekst Tak
Qwen-VL Vision-Language 2B–72B Wejście tekstu + obraz 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 rozumowaniu, wykonywaniu instrukcji, użyciu narzędzi i wydajności multilingualnej.
    • Dostępne w architekturach gęstych i Mieszanki Ekspertów (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 czatu).
    • Wyjątkowa wydajność w tworzeniu kreatywnego tekstu, wieloetapowym dialogu i zadaniach opartych na agentach, z obsługą ponad 100 języków i dialektów.
    • Dostępne są otwarte wagi dla wielu wersji, czyniąc Qwen3 bardzo dostępne dla programistów i badaczy.

  • Qwen2.5 (styczeń 2025)

    • Wypuszczony w szerokim zakresie rozmiarów (od 0,5B do 72B parametrów), odpowiedni zarówno dla mobilnych, jak i aplikacji firmowych.
    • Wytrenowany na zbiorze danych o 18 trylionach tokenów, z oknem kontekstu do 128 000 tokenów.
    • Wielkie poprawki w kodowaniu, matematycznym rozumowaniu, 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 matematycznym rozumowaniu i kodowaniu, rywalizując z o wiele większymi modelami w wydajności, jednocześnie bycie obliczeniowo wydajnym.
    • 32B parametrów, 32K tokenów kontekstu, open-sourced pod licencją Apache 2.0.

Modele multimodalne i specjalistyczne

  • Seria Qwen-VL

    • Modele wizji-tekstu (VL), które integrują transformator wizji z LLM, obsługujące wejście 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 wnoszenia wniosków dla złożonych i wieloetapowych zadań, dostępnych 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 firmowym, z ponad 90 000 użytkownikami firmowymi.

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 okna kontekstu: Okna kontekstu do 128 000 tokenów dla szczegółowych, długich zadań.
  • Hybrydowe rozumowanie: Możliwość przełączania się między trybami dla optymalnej wydajności w zadaniach zarówno złożonych, jak i ogólnych.
  • Liderstwo w open-source: Wiele modeli jest w pełni open-sourced, wspierając szybkie przyjęcie społeczności i badania.

Podsumowanie:
Modele Qwen są na czele rozwoju open-source LLM, z Qwen3 i Qwen2.5 oferującymi stanowczo najnowsze umiejętności 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 wybranym wyborem zarówno dla badań, jak i zastosowań firmowych.

Dostawcy LLM - Sprzedawcy

Modele LLM Amazon AWS Bedrock (2025)

Amazon Bedrock to kompletnie zarządzana, bezserwerowa platforma, która zapewnia dostęp do szerokiego wyboru wiodących modeli językowych dużych (LLM) i modeli podstawowych (FMs) zarówno od Amazonu, jak i od największych firm AI. Jest zaprojektowana do uproszczenia integracji, dostosowania i wdrażania generatywnego AI w aplikacjach przedsiębiorstw.

Obsługiwani dostawcy modeli i rodziny modeli

Amazon Bedrock oferuje jedną z najszerszych dostępnych opcji 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 mieszanie i dopasowywanie modeli do swoich konkretnych potrzeb, z elastycznością do aktualizacji lub zmiany modeli z minimalnymi zmianami w kodzie.

Własne modele Amazon: Nova

  • Amazon Nova to najnowsza generacja modeli podstawowych firmy Amazon, zaprojektowana dla wysokiej wydajności, efektywności i integracji w przedsiębiorstwach.
  • Modele Nova obsługują wejście tekstu, obrazu i wideo, a wyróżniają się w Generowaniu Augmentowanym przez Wyszukiwanie (RAG), poprzez oparcie odpowiedzi na danych firmowych.
  • Są zoptymalizowane dla aplikacji agencyjnych, umożliwiając złożone, wieloetapowe zadania, które interagują z API i systemami organizacyjnymi.
  • Nova obsługuje dostosowanie i distylację, umożliwiając klientom tworzenie prywatnych, dopasowanych modeli opartych na własnych oznakowanych zestawach danych.

Modele trzecich stron i specjalistyczne

  • DeepSeek-R1: Wysokiej wydajności, kompletnie zarządzany LLM dla zaawansowanego rozumowania, kodowania i zadań multilingualnych, teraz dostępny na Bedrock.
  • Meta Llama, Anthropic Claude, AI21 Jurassic, Mistral, Cohere i inni: Każdy przynosi unikalne wady w języku, kodowaniu, rozumowaniu lub multimodalności, pokrywając szeroki zakres zastosowań w przedsiębiorstwach i badaniach.
  • Rynek: Rynek Bedrock oferuje ponad 100 popularnych, nowych i specjalistycznych FMs dostępnych przez zarządzane punkty końcowe.

Dostosowanie i adaptacja

  • Dostosowanie: Bedrock umożliwia prywatne dostosowanie modeli za pomocą własnych danych, tworząc bezpieczną, dostosowaną kopię dla organizacji. Twoje dane nie są używane do ponownego trenowania modelu podstawowego.
  • Generowanie Augmentowane przez Wyszukiwanie (RAG): Bazę wiedzy Bedrock umożliwia wzbogacenie odpowiedzi modelu danymi kontekstowymi, aktualnymi danymi firmowymi, automatyzując przepływ pracy RAG zarówno dla danych strukturalnych, jak i nestrukturalnych.
  • Distylacja: Przekazuj wiedzę z dużych modeli nauczycieli do mniejszych, wydajnych modeli studentów dla 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 obsługuje infrastrukturę, skalowanie i bezpieczeństwo, pozwalając organizacjom skupić się na logice aplikacji.
  • Bezpieczeństwo i zgodność: Dane są szyfrowane w trakcie przesyłania i przechowywania, z zgodnością z normami ISO, SOC, HIPAA, CSA i GDPR.

Podsumowanie:
Amazon Bedrock zapewnia jednolitą, bezpieczną platformę do dostępu, dostosowania i wdrażania szerokiego zakresu wiodących LLM, w tym własnych modeli Nova firmy Amazon i najlepszych modeli FMs trzecich stron, wspierając dostosowanie, RAG i zaawansowane narzędzia do oceny dla aplikacji generatywnego AI na poziomie przedsiębiorstwa.

Modele LLM Groq (2025)

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

Obsługiwane LLM na GroqCloud

Na dzień 2025 roku GroqCloud oferuje wysokiej wydajności wdrażanie dla rosnącej listy wiodących 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 obsługiwać nowe i popularne modele open-source i badawcze, czyniąc z niego wszechstronną platformę dla deweloperów i przedsiębiorstw.

Główne cechy i zalety

  • Ultra-niskie opóźnienie: Silnik wdrażania LPU Groq dostarcza odpowiedzi w czasie rzeczywistym, z testami pokazującymi znaczące przewagi prędkości nad tradycyjnymi wdrażaniami na GPU.
  • Kompatybilność z API OpenAI: Deweloperzy mogą zmienić 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, wspierających wszystko od pojedynczych deweloperów do aplikacji na poziomie przedsiębiorstwa.
  • Kosztowność: Groq oferuje konkurencyjne, przejrzyste ceny dla wdrażania LLM, z opcjami darmowych, płatnych w zależności od użycia i warstw przedsiębiorstw.
  • Dostępność regionalna: GroqCloud działa globalnie, z głównymi centrami danych, takimi jak ten w Dammam, Arabii Saudyjskiej, wspierając światowy popyt.

Przykładowe modele i ceny (na dzień 2025 roku)

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

Ekosystem i integracja

  • Groq napędza platformy takie jak Orq.ai, umożliwiając zespołom budowanie, 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 LLM, ale oferuje przemysłowe, ultra-szybkie wdrażanie szerokiego zakresu wiodących modeli open-source i badawczych (np. Llama, Mixtral, Gemma, DeepSeek, Qwen) za pośrednictwem GroqCloud. Jej sprzęt LPU i platforma chmurowa są cenione za szybkość, skalowalność, kosztowność i przyjazność dla deweloperów.
Kiedy decydujesz się między API w chmurze takimi jak Groq a lokalnymi lub samodzielnie wdrażanymi inferencjami, nasz Hostowanie LLM: Lokalne, samodzielnie hostowane i infrastruktura w chmurze przewodnik porównuje koszty, wydajność i kompromisy infrastrukturalne.

Użyteczne linki