Hugging Face

MetaやパートナーからLlamaモデルを入手し、自社環境で運用しやすいです。

オープンウェイト活用やファインチューニングを検討しやすく、クラウド依存を抑えられます。

多数のモデルを比較し、配信先や推論プロバイダーを選ぶ用途では選べる範囲が狭くなります。

Llamaを軸に据えると、他系統のモデルへ乗り換える際のGPU調達や運用体制を自社で抱えることになります。

Mistral AIのモデル一覧から、用途やレイテンシ、コストに応じて選べます。

欧州系AI基盤やオープンモデルを検討しやすく、APIとクラウド提供のどちらも選びやすいです。

複数ベンダーのモデルや推論プロバイダーを横断して試す用途では選択肢が狭くなります。

Mistral系に寄せるほど、他ベンダーのモデルと並べて精度やコストを比較する手段は限られます。

Databricksが公開したオープンLLMを、同社データ基盤と近い場所で扱えます。

LakehouseやMosaic AIとの組み合わせを考えやすく、分析基盤と生成AIを近づけられます。

Databricks外のモデル探索や推論先の切り替えを重視する用途では柔軟性が下がります。

DBRX中心に組むと、他社モデルとの比較検証やDatabricks外への配信コストの整理が後回しになりがちです。

Azure上でOpenAIモデルを使い、企業向けの権限やネットワーク統制を組めます。

Microsoft環境の監査やセキュリティと合わせて、業務アプリへの実装を進めやすいです。

オープンモデルや複数プロバイダーを試しながら選ぶ用途では選択肢が限られます。

提供モデルがOpenAI系に絞られるため、新しいオープンモデルをすぐ試したい場面では機動力が落ちます。