Groq pour la vitesse pure (chatbots vocaux, agents temps réel). Together AI pour la diversité de modèles et le fine-tuning. Fireworks pour le rapport prix/perf et la stabilité prod. Pour PME : Groq en première intention, Fireworks si volumes élevés, Together si fine-tuning custom.
Groq, Together AI et Fireworks dominent le marché de l’inference managée pour modèles open source en 2026. Tous trois servent Llama, Mistral, DeepSeek, mais avec des trade-offs distincts. Voici le match opérationnel pour PME française.
À retenir
- Groq : vitesse imbattable (LPU custom), modèles limités, free tier généreux
- Together AI : diversité maximale (200+ modèles), fine-tuning, prix corrects
- Fireworks : meilleur rapport prix/perf en prod, fonctionnalités enterprise, stabilité
- Aucun n’a de hosting EU dédié (US par défaut) — point d’attention RGPD
- Tous compatibles API OpenAI
Tableau comparatif
| Critère | Groq | Together AI | Fireworks |
|---|---|---|---|
| Vitesse Llama 70B (tokens/sec) | 800-1200 | 200-400 | 300-500 |
| Modèles disponibles | ~15 (Llama, Mixtral, Whisper, Gemma) | 200+ | ~80 |
| Prix Llama 70B (M tokens out) | 0.79 $ | 0.88 $ | 0.60 $ |
| Free tier | Oui (généreux) | Oui (5 $) | Oui (1 $) |
| Fine-tuning | Non | Oui (LoRA) | Oui (LoRA + full) |
| Compatibilité OpenAI API | Oui | Oui | Oui |
| Whisper / audio | Oui | Non | Non |
| Stabilité prod (uptime 2025) | 99.9 % | 99.7 % | 99.95 % |
| Hébergement EU | Non | Non | Non |
| Support enterprise (SLA, dédié) | Bon | Bon | Excellent |
| Maturité écosystème | Élevée | Élevée | Moyenne-haute |
Quand choisir Groq
Groq est imbattable sur la vitesse. Llama 70B à 1000 tokens/sec, Llama 8B à 2500 tokens/sec, Whisper Large à 150x temps réel. Pour des chatbots vocaux, agents temps réel, code assist live, ou toute UX où la vitesse change la perception — Groq est le choix.
Le support de Whisper est unique parmi les trois. Pour un pipeline voice (transcription temps réel + LLM + réponse vocale), Groq couvre tout sur un seul provider. Cas d’usage typiques : centres d’appel, assistants vocaux, support client conversationnel.
Le free tier est le plus généreux : 14k tokens/min sur Llama 70B, 30k sur Llama 8B. Pour prototyper sans budget, Groq est le meilleur démarrage.
Limites de Groq : peu de modèles (~15 supportés), pas de fine-tuning, pas de modèle propriétaire. C’est un service “off-the-shelf rapide”, pas une plateforme complète.
Quand choisir Together AI
Together AI gagne sur la diversité. 200+ modèles supportés, dont des modèles obscurs ou récents (DeepSeek R1, Qwen3, Llama Vision, modèles vidéo). Pour des cas d’usage exotiques ou pour benchmarker plusieurs modèles, c’est la plateforme la plus complète.
Le fine-tuning est un argument fort. Together AI propose LoRA fine-tuning sur la majorité des modèles open, avec une UI claire et des prix raisonnables (~30-100 $ pour fine-tuner Llama 70B sur quelques milliers d’exemples). Pour une PME qui veut spécialiser un modèle sur son métier, Together est plus accessible que Cerebras ou Fireworks.
L’API et les outils sont matures : SDK Python/JS, intégrations LangChain/LlamaIndex natives, dashboard d’analytics correct. Pour des équipes tech qui veulent itérer vite sur plusieurs modèles, Together est confortable.
Côté vitesse, Together est en retrait vs Groq mais reste correct (200-400 tokens/sec sur Llama 70B). Suffisant pour 80 % des cas d’usage non-temps-réel.
Quand choisir Fireworks
Fireworks est le meilleur défaut pour la prod sérieuse. Stabilité 99.95 % en 2025, prix les plus bas sur Llama 70B (0.60 $/M output), et fonctionnalités enterprise (SLA, support dédié, déploiement privé) plus matures que Groq ou Together.
Le fine-tuning est plus complet que Together : LoRA + full fine-tuning, hébergement de modèles custom (sans paiement par tokens supplémentaire), monitoring fin. Pour une PME qui passe du POC à la prod avec un modèle custom, Fireworks scale mieux.
L’ingénierie d’inference est excellente : speculative decoding, batching intelligent, quantization disponible (FP8). Sur des volumes élevés (100M+ tokens/mois), Fireworks délivre la meilleure économie unitaire du marché en 2026.
Côté multimodal, Fireworks supporte Llama Vision, FLUX (image generation), et certains modèles vidéo. Plus complet que Groq, comparable à Together.
Notre verdict pour PME française
Cas 1 — Chatbot vocal ou agent temps réel : Groq. Vitesse + Whisper, parfait combo.
Cas 2 — POC ou exploration multi-modèles : Together AI. Diversité maximale, free tier, fine-tuning facile.
Cas 3 — Prod sérieuse, volumes élevés, modèle stable : Fireworks. Meilleur prix/perf, stabilité supérieure, enterprise-ready.
Cas 4 — Combo gagnant : Groq pour le free tier en POC, basculer Fireworks en prod si Llama 70B suffit, Together AI si fine-tuning custom requis.
Attention RGPD pour tous les trois : hosting US par défaut, Cloud Act applicable. Pour PME française secteur réglementé, considérer Scaleway IA Cloud ou OVHcloud AI Endpoints même au prix d’une vitesse moindre.
FAQ
Lequel a la meilleure vitesse pure ? Groq. 5-10x plus rapide que Together ou Fireworks sur les mêmes modèles.
Lequel pour fine-tuner Llama 70B ? Together AI ou Fireworks. Tous deux supportent LoRA, Fireworks aussi le full fine-tuning.
Quel coût pour 10M tokens / mois sur Llama 70B ? ~6 $ chez Fireworks, ~7.9 $ chez Groq, ~8.8 $ chez Together. Différence marginale en absolu, ~30 % à scale élevée.
Lequel respecte le RGPD ? Aucun nativement (US hosting). Pour PME secteur réglementé, préférer Scaleway, OVHcloud ou Mistral La Plateforme.
Tous compatibles avec LangChain et LlamaIndex ? Oui. Tous trois exposent une API OpenAI-compatible, intégration native dans les frameworks.
Pour aller plus loin
Voir Groq vs Cerebras inference pour la comparaison vitesse pure, HuggingFace vs Replicate pour le model hosting généraliste, et Bedrock vs Azure vs Scaleway pour les options EU.
Cas d’usage : SaaS et startups, restaurants et hôtellerie (chatbots), retail distribution.