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Azure OpenAI Service und Vertex AI vergleichen

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Azure OpenAI Service
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Sternebewertung
(19)4.7 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (50.0% der Bewertungen)
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Vertex AI
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Sternebewertung
(593)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
  • Benutzer berichten, dass Vertex AI in seiner AI High Availability-Funktion hervorragend abschneidet und eine Bewertung von 9,2 erhält, was laut Rezensenten eine konsistente Leistung und Zuverlässigkeit für kritische Anwendungen gewährleistet. Im Gegensatz dazu hat der Azure OpenAI Service, obwohl er immer noch stark ist, in diesem Bereich eine etwas niedrigere Bewertung, was auf Verbesserungspotenzial hinweist.
  • Rezensenten erwähnen, dass der Azure OpenAI Service in seinen AI Text Summarization-Fähigkeiten glänzt und eine Bewertung von 8,7 erreicht, was laut Benutzern nuanciertere und kontextbewusstere Zusammenfassungen bietet im Vergleich zu Vertex AI's Bewertung von 8,6. Dies macht Azure zu einer besseren Wahl für Benutzer, die sich auf Content-Generierung und Zusammenfassungsaufgaben konzentrieren.
  • G2-Benutzer heben die einfache Bereitstellung als einen bedeutenden Vorteil für den Azure OpenAI Service hervor, mit einer Bewertung von 8,5 im Vergleich zu Vertex AI's 8,4. Rezensenten sagen, dass der optimierte Bereitstellungsprozess von Azure eine schnellere Integration in bestehende Workflows ermöglicht, was es benutzerfreundlicher für Teams mit begrenzten technischen Ressourcen macht.
  • Benutzer auf G2 berichten, dass die Modelltrainingsfähigkeiten von Vertex AI robust sind, mit einer Bewertung von 8,5, was laut Rezensenten besonders vorteilhaft für Organisationen ist, die ihre KI-Modelle anpassen möchten. Der Azure OpenAI Service erreicht dieselbe Bewertung, aber Benutzer sagen, dass Vertex AI mehr Flexibilität im Management von Trainingsdaten bietet.
  • Rezensenten erwähnen, dass der Azure OpenAI Service einen leichten Vorteil bei Sicherheitsfunktionen hat, insbesondere bei der AI Data Encryption, wo er eine Bewertung von 9,2 im Vergleich zu Vertex AI's 8,6 erzielt. Benutzer berichten, dass dies Azure zu einer attraktiveren Option für Unternehmen mit strengen Datenschutzanforderungen macht.
  • Benutzer sagen, dass die Integrationsfähigkeiten von Vertex AI stark sind, mit einer Bewertung von 8,5, insbesondere in der AI API-Unterstützung und Flexibilität. Rezensenten erwähnen jedoch, dass der Azure OpenAI Service in diesem Bereich ebenfalls gut abschneidet, aber einige Benutzer fühlen, dass Vertex AI ein umfassenderes Set an Tools für die Integration mit verschiedenen Datenquellen bietet.

Azure OpenAI Service vs Vertex AI

Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Azure OpenAI Service einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Azure OpenAI Service zu machen.

  • Die Gutachter waren der Meinung, dass Azure OpenAI Service den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
  • Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Azure OpenAI Service.
  • Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Azure OpenAI Service gegenüber Vertex AI.
Preisgestaltung
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.0
16
8.6
359
Einfache Bedienung
8.8
16
8.2
368
Einfache Einrichtung
9.0
13
8.1
291
Einfache Verwaltung
8.3
8
7.9
142
Qualität der Unterstützung
8.5
16
8.1
335
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.3
7
8.2
136
Produktrichtung (% positiv)
10.0
15
9.2
353
Funktionen
Nicht genügend Daten
8.3
79
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
70
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
69
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
68
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
68
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.2
214
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
170
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
202
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
179
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
202
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
196
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
195
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
165
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
163
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
193
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
194
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
193
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
103
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
34
Nicht genügend Daten
8.4
29
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
28
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Nicht genügend Daten
8.5
69
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
67
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
66
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
9.0
23
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
23
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
23
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
23
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
23
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
22
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
23
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
23
Nicht genügend Daten
7.9
27
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
26
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
26
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
27
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
25
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
27
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
Azure OpenAI Service
Azure OpenAI Service
Vertex AI
Vertex AI
Azure OpenAI Service und Vertex AI sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure OpenAI Service
Azure OpenAI Service
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
22.2%
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
27.8%
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
50.0%
Vertex AI
Vertex AI
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
41.0%
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
25.9%
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
33.1%
Branche der Bewerter
Azure OpenAI Service
Azure OpenAI Service
Informationstechnologie und Dienstleistungen
38.9%
Computersoftware
22.2%
Öffentlichkeitsarbeit und Kommunikation
5.6%
Öl & Energie
5.6%
Psychische Gesundheitsversorgung
5.6%
Andere
22.2%
Vertex AI
Vertex AI
Computersoftware
17.7%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.2%
Top-Alternativen
Azure OpenAI Service
Azure OpenAI Service Alternativen
IBM watsonx.ai
IBM watsonx.ai
IBM watsonx.ai hinzufügen
Automation Anywhere
Automation Anywhere
Automation Anywhere hinzufügen
Demandbase One
Demandbase One
Demandbase One hinzufügen
Phrase Localization Platform
Phrase Localization Platform
Phrase Localization Platform hinzufügen
Vertex AI
Vertex AI Alternativen
Dataiku
Dataiku
Dataiku hinzufügen
Azure Machine Learning
Azure Machine Learning Studio
Azure Machine Learning hinzufügen
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker hinzufügen
Altair AI Studio
Altair AI Studio
Altair AI Studio hinzufügen
Diskussionen
Azure OpenAI Service
Azure OpenAI Service Diskussionen
Monty der Mungo weint
Azure OpenAI Service hat keine Diskussionen mit Antworten
Vertex AI
Vertex AI Diskussionen
Wofür wird die Google Cloud AI Platform verwendet?
2 Kommentare
KS
Google Cloud AI Platform ermöglicht es uns, maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die mit jeder Art und Größe von Daten arbeiten.Mehr erfahren
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Kommentare
Jagannath P.
JP
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1 Kommentar
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