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AWS Bedrock und IBM watsonx.ai vergleichen 
Hervorgehobene Produkte
Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (41.3% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (41.7% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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AWS Bedrock
Sternebewertung
(46)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (41.3% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über AWS BedrockIBM watsonx.ai
Sternebewertung
(130)4.4 von 5
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Erfahren Sie mehr über IBM watsonx.aiZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Rezensenten berichten, dass IBM watsonx.ai in der Anpassung hervorragend ist und es den Nutzern ermöglicht, hochgradig maßgeschneiderte KI-Assistenten zu erstellen. Ein Nutzer hob die Detailgenauigkeit der Plattform hervor, die die Fähigkeiten des KI-Assistenten erheblich verbessert.
- Nutzer sagen, dass AWS Bedrock einen einfachen Einrichtungsprozess bietet, der es Teams erleichtert, schnell zu starten. Rezensenten schätzen die große Auswahl an grundlegenden Modellen, die die Anpassung und Orchestrierung von KI-Lösungen vereinfacht.
- Laut verifizierten Bewertungen zeichnet sich IBM watsonx.ai durch sein benutzerfreundliches KI-Studio aus, das es Nutzern ermöglicht, effizient Chatbots mit vortrainierten Modellen zu erstellen. Diese Funktion wurde dafür gelobt, Zeit zu sparen und den Entwicklungsprozess zu straffen.
- Rezensenten erwähnen, dass AWS Bedrock zwar über eine einfache API Zugang zu hochmodernen Sprachmodellen bietet, einige Nutzer jedoch das Gefühl haben, dass es an der Tiefe der Anpassungsoptionen fehlt, die IBM watsonx.ai insbesondere für komplexere KI-Projekte bietet.
- G2-Rezensenten heben hervor, dass IBM watsonx.ai einen starken Fokus auf die Skalierbarkeit des KI-Modelltrainings und die Inference-Geschwindigkeit legt, wobei Nutzer seine Effektivität bei der Verarbeitung großer Datensätze und der Bereitstellung schneller Antworten betonen, was für Echtzeitanwendungen entscheidend ist.
- Nutzer berichten, dass die Integration von AWS Bedrock mit anderen AWS-Diensten ein bedeutender Vorteil ist, der ein nahtloses Erlebnis für diejenigen bietet, die bereits im AWS-Ökosystem sind. Einige Nutzer empfinden jedoch, dass diese Integration auf Kosten der Flexibilität im Vergleich zu IBM watsonx.ai's anpassbarerem Ansatz geht.
AWS Bedrock vs IBM watsonx.ai
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten IBM watsonx.ai einfacher zu verwenden, einzurichten und insgesamt Geschäfte zu tätigen. Allerdings bevorzugten die Rezensenten die einfache Verwaltung von AWS Bedrock.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass IBM watsonx.ai den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als AWS Bedrock.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter IBM watsonx.ai.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von IBM watsonx.ai gegenüber AWS Bedrock.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
AWS Bedrock
Keine Preisinformationen verfügbarIBM watsonx.ai
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
AWS Bedrock
Keine Informationen zur Testversion verfügbarIBM watsonx.ai
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
46
8.7
85
Einfache Bedienung
8.0
46
8.8
118
Einfache Einrichtung
8.4
45
8.5
109
Einfache Verwaltung
9.1
16
8.7
37
Qualität der Unterstützung
8.5
45
8.7
83
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
15
8.9
37
Produktrichtung (% positiv)
9.2
45
9.9
86
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.5
38
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
31
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
33
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
32
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
32
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
32
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
32
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
31
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datentyp
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
13
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
12
Art der Synthese
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Datentransformation
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
9.0
15
9.4
8
8.6
14
9.0
8
8.2
14
9.4
8
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
8.0
16
7.9
8
8.6
15
8.6
7
7.9
14
8.3
7
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
8.6
14
9.5
7
8.9
15
8.6
7
8.3
15
8.8
7
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
8.6
14
8.3
7
8.7
14
8.8
7
8.5
14
8.6
7
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
7.6
15
9.0
8
7.7
14
9.0
7
KI-Inhaltsplattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Inhalteerstellung - KI-Inhalteerstellungsplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management - KI-Inhalteerstellungsplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
23
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.0
5
9.1
9
7.3
5
8.1
6
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
8.7
5
8.9
6
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
7.7
5
8.7
9
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
13
8.3
5
8.7
9
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
10
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.0
5
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
7.9
7
9.0
8
7.6
7
9.2
8
7.7
8
9.0
7
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
7.5
8
8.6
7
7.4
7
9.2
8
7.4
7
9.3
7
8.1
7
8.8
7
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
8.1
7
9.0
7
8.1
7
8.8
7
9.3
7
9.0
7
Integration - KI-Agentenbauer
8.3
7
9.2
8
8.3
7
9.0
7
7.9
7
9.0
7
7.5
6
8.6
7
Low-Code Machine-Learning-Plattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
AWS Bedrock und IBM watsonx.ai sind kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, und KI-Agentenbauer
Einzigartige Kategorien
AWS Bedrock hat keine einzigartigen Kategorien
IBM watsonx.ai ist kategorisiert als Synthetische Daten, MLOps-Plattformen, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Maschinelles Lernen, KI-Inhaltsplattformen, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
AWS Bedrock
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
IBM watsonx.ai
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
21.7%
Computersoftware
19.6%
Beratung
6.5%
Finanzdienstleistungen
6.5%
Einzelhandel
4.3%
Andere
41.3%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
19.2%
Computersoftware
10.8%
Beratung
7.5%
Finanzdienstleistungen
6.7%
Banking
5.8%
Andere
50.0%
Top-Alternativen
Diskussionen
AWS Bedrock hat keine Diskussionen mit Antworten
IBM watsonx.ai hat keine Diskussionen mit Antworten
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