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排名前 5 位的开源 AI 模型 API 提供商
大型开源语言模型现在可以广泛使用，本文对领先的 AI API 提供商的性能、定价、延迟和实际可靠性进行了比较，以帮助您选择正确的选项。
来源:KDnuggets简介
开放权重模型改变了人工智能的经济学。如今，开发人员可以在本地部署强大的模型，例如 Kimi、DeepSeek、Qwen、MiniMax 和 GPT‑OSS，完全在自己的基础设施上运行它们并保留对其系统的完全控制。
然而，这种自由伴随着重大的权衡。运行最先进的开放式重量模型通常需要巨大的硬件资源，通常是数百 GB 的 GPU 内存（约 500 GB）、几乎相同数量的系统 RAM 和顶级 CPU。无可否认，这些模型体积很大，但它们提供的性能和输出质量也越来越能与专有替代品相媲美。
这就提出了一个实际问题：大多数团队如何实际访问这些开源模型？事实上，有两条可行的道路。您可以租用高端 GPU 服务器，也可以通过专门的 API 提供商访问这些模型，这些提供商允许您访问模型并根据输入和输出令牌向您收费。
在本文中，我们评估了开放权重模型的领先 API 提供商，对它们的价格、速度、延迟和准确性进行了比较。我们的简短分析将人工分析的基准数据与 OpenRouter 的实时路由和性能数据相结合，提供了一个脚踏实地的、真实的视角，让我们了解哪些提供商能够提供当今最好的结果。
1. Cerebras：开放模型的晶圆规模速度
Cerebras 围绕晶圆级架构构建，用单个超大芯片取代传统的多 GPU 集群。通过将计算和内存保留在同一晶圆上，Cerebras 消除了许多带宽和通信瓶颈，这些瓶颈会减慢基于 GPU 的系统上的大型模型推理速度。
GPT OSS 120B 模型的性能快照：