Erkunden des Modellkatalogs

Abgeschlossen

Der Foundry Models-Katalog dient als zentraler Hub zum Entdecken und Vergleichen von KI-Modellen. Mit über 1.900 Modellen, die von verschiedenen Anbietern zur Verfügung stehen, benötigen Sie effektive Möglichkeiten, Modelle zu filtern und zu finden, die Ihren spezifischen Anforderungen entsprechen.

Der Modellkatalog enthält zwei allgemeine Modellkategorien:

• Von Azure direkt verkaufte Foundry-Modelle

  Diese Modelle werden direkt über Ihr Azure-Abonnement abgerechnet und enthalten Azure OpenAI-Modelle sowie Modelle von Microsoft und anderen Anbietern.

• Foundry-Modelle von Partnern und aus der Community

  Diese Modelle werden von vertrauenswürdigen Partnern und der Community bereitgestellt; jedes mit eigenen Lizenzierungs- und Preisgestaltungen.

Suchen von Modellen im Modellkatalog

Die Modellkatalog-Benutzeroberfläche im Foundry Portal bietet eine einfache Möglichkeit, nach dem richtigen Modell für Ihre Anforderungen zu suchen. Jedes Modell verfügt über eine Modellkarte , auf der die wichtigsten Informationen angezeigt werden; einschließlich Anbieter, Funktionen, Benchmarkmetriken, verantwortungsvolle KI-Überlegungen und Bereitstellungsoptionen.

Sie können nach Modellen nach Schlüsselwort suchen und basierend auf den folgenden Attributen filtern:

• Sammlung: Modelle werden in Sammlungen organisiert, z. B. Modelle, die direkt in Azure bereitgestellt werden, oder Modelle im Repository "Hugging Face".
• Funktionen: Spezifische Modellfähigkeiten, einschließlich Reasoning (komplexe Problemlösung), Toolaufrufe (API und Funktionsintegration) oder multimodale Verarbeitung (Text, Bilder, Audio).
• Quelle: Der Modellanbieter, einschließlich Azure OpenAI, Microsoft, Cohere, Mistral, Meta, Anthropic und andere.
• Ableitungsaufgaben: Bestimmte Aufgaben wie die Textgenerierung, Zusammenfassung, Übersetzung, Bildgenerierung, Sprachsynthese oder andere allgemeine KI-Aufgaben.
• Feinabstimmungsmethoden: Unterstützte Techniken für die Feinabstimmung eines Modells.
• Industrie: Modelle, die auf branchenspezifische Datasets trainiert wurden. Diese spezialisierten Modelle übertreffen häufig Allzweck-Modelle in ihren jeweiligen Bereichen.

Grundlegendes zu generativen KI-Modelltypen

Während Sie den Katalog erkunden, treffen Sie verschiedene Kategorien von Modellen, die für verschiedene Anwendungsfälle entwickelt wurden. Im Allgemeinen können Sie Sprachmodelle kategorisieren als:

• Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-5, Mistral Large und Llama 3 70B, die für Aufgaben konzipiert sind, die tiefes Denken, komplexe Inhaltsgenerierung und umfassendes Kontextverständnis erfordern. Diese Modelle zeichnen sich bei anspruchsvollen Anwendungen aus, erfordern jedoch mehr Rechenressourcen.
• Kleine Sprachmodelle (SLMs) wie Phi-4, Mistral OSS-Modelle und Llama 3 8B, die Effizienz und Kosteneffizienz bieten, während gemeinsame Verarbeitungsaufgaben in natürlicher Sprache verarbeitet werden. Sie eignen sich ideal für Szenarien, in denen Geschwindigkeit und Kosten wichtiger sind als die Bewältigung der komplexesten Denkaufgaben. SLMs können auf Hardware mit niedrigerem Leistungsniveau oder Edge-Geräten ausgeführt werden.

Chatabschluss- und Schlussfolgerungsmodelle

Die meisten Sprachmodelle im Katalog sind Chat-Vervollständigungsmodelle , die so konzipiert sind, dass kohärente, kontextbezogene Textantworten generiert werden. Diese Modelle treiben konversationalen Schnittstellen und Anwendungen für die Inhaltsgenerierung an.

Für Szenarien, die eine höhere Leistung in komplexen Aufgaben wie Mathematik, Codierung, Wissenschaft, Strategie und Logistik erfordern, bieten Begründungsmodelle wie Claude Opus 4.6 erweiterte Problemlösungsfunktionen. Diese Modelle können komplexe Probleme aufschlüsseln und ihren Begründungsprozess zeigen.

Spezialisierte Modelle

Der Katalog enthält auch aufgabenspezifische Modelle:

Einbettungsmodelle wie Ada und Cohere konvertieren Text in numerische Darstellungen. Diese Modelle ermöglichen Szenarien für semantische Suche, Empfehlungssysteme und RAG-Szenarien (Retrieval Augmented Generation), in denen Sie relevante Informationen basierend auf Bedeutung und nicht exakten Schlüsselwortabgleichen finden müssen.

Bildgenerierungsmodelle wie GPT-image-1 erstellen Bilder aus Textbeschreibungen. Verwenden Sie diese zum Generieren von Marketingmaterialien, Illustrationen oder Design-Mockups.

Videogenerierungsmodelle wie Sora 2 erstellen Videoinhalte aus Textbeschreibungen.

Bildanalysemodelle wie GPT-4.1 können multimodale Eingaben, die sowohl Text als auch Bilder umfassen, akzeptieren und generieren natürliche Sprach-Ausgaben basierend auf Aufforderungen, die Bilder zur Analyse enthalten.

Text-zu-Sprache-Modelle wie GPT-4o-tts können textbasierte Eingaben in synthetisierte Sprache umwandeln.

Spracherkennung zu Textmodellen wie GPT-4o-Transcribe kann Audiodaten, die Sprache enthalten, in Texttranskriptionen konvertieren.

Regionale und domänenspezifische Modelle

Einige Modelle sind für bestimmte Sprachen, Regionen oder Branchen optimiert. Wenn Sie spezialisierte Leistung in einem bestimmten Bereich oder einer bestimmten Sprache benötigen, übertreffen diese Modelle häufig allgemeine Alternativen. Beispiele sind Modelle, die auf medizinische Literatur, juristische Dokumente oder bestimmte Sprachkorpora geschult sind.