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Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
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IBM watsonx.ai
Sternebewertung
(123)4.4 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (40.5% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über IBM watsonx.aiVertex AI
Sternebewertung
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI eine robuste Vorlagenbibliothek mit einer Bewertung von 9,0 bietet, die eine schnelle Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen ermöglicht. Im Gegensatz dazu erzielte die Bibliothek von IBM watsonx.ai eine niedrigere Bewertung von 8,0, was darauf hindeutet, dass sie zwar Vorlagen hat, diese jedoch möglicherweise nicht so umfassend oder benutzerfreundlich sind.
- Rezensenten erwähnen, dass IBM watsonx.ai in der KI-Inferenzgeschwindigkeit hervorragend ist und eine Bewertung von 9,4 im Vergleich zu 8,5 von Vertex AI erzielt. Dies deutet darauf hin, dass Benutzer schnellere Antwortzeiten bei der Bereitstellung von Modellen erleben, was für Echtzeitanwendungen entscheidend ist.
- G2-Benutzer heben hervor, dass IBM watsonx.ai überlegene Zusammenarbeitsfunktionen hat, mit einer Bewertung von 9,4 gegenüber 8,3 von Vertex AI. Dies zeigt, dass Teams, die IBM watsonx.ai verwenden, es einfacher finden, gemeinsam an Projekten zu arbeiten, was die Produktivität und Kommunikation verbessert.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Vertex AI in der Funktionalität des Modellvergleichs-Dashboards glänzt und eine Bewertung von 9,3 erreicht. Diese Funktion ermöglicht es Benutzern, verschiedene Modelle einfach zu bewerten, was für die Optimierung der Leistung unerlässlich ist. IBM watsonx.ai, obwohl immer noch stark, erzielte leicht niedrigere 9,0.
- Rezensenten erwähnen, dass IBM watsonx.ai bessere Datenschutz-Compliance-Tools bietet, mit einer Bewertung von 9,0 im Vergleich zu 8,0 von Vertex AI. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, die mit sensiblen Daten umgehen und strenge Vorschriften einhalten müssen.
- Benutzer sagen, dass die KI-Kosten pro API-Aufruf von Vertex AI wettbewerbsfähig sind und eine Bewertung von 8,2 erzielen, was für kleine Unternehmen von Vorteil ist, die Kosten effektiv verwalten möchten. IBM watsonx.ai erzielte leicht höhere 8,3, aber der Unterschied ist minimal, was darauf hindeutet, dass beide Plattformen für die API-Nutzung zu vernünftigen Preisen angeboten werden.
IBM watsonx.ai vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten IBM watsonx.ai einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit IBM watsonx.ai zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass IBM watsonx.ai den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- 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 Vertex AI.
Preisgestaltung
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IBM watsonx.ai
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- Vorgefertigte APIs für Vision, Video, natürliche Sprache und mehr
- End-to-End-Integration für Daten und KI
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Vertex AI
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.8
77
8.6
359
Einfache Bedienung
8.9
109
8.2
368
Einfache Einrichtung
8.5
100
8.1
291
Einfache Verwaltung
8.7
36
7.9
141
Qualität der Unterstützung
8.8
76
8.1
335
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.9
36
8.2
135
Produktrichtung (% positiv)
9.9
79
9.2
353
Funktionen
Einsatz
9.1
9
8.3
73
8.5
9
8.1
74
7.8
9
8.3
74
8.7
9
8.3
70
8.7
9
8.8
70
Einsatz
9.3
9
8.4
73
8.7
9
8.3
72
8.3
9
8.4
71
8.9
9
8.5
71
9.1
9
8.7
69
Management
8.0
9
8.3
70
8.5
9
8.5
69
8.5
9
8.0
69
9.3
9
8.1
69
Transaktionen
9.1
9
8.2
69
8.7
9
8.4
70
9.3
9
8.3
70
Management
8.5
9
8.1
68
9.0
8
8.4
69
8.5
8
8.3
68
Generative KI
9.1
9
8.2
34
9.3
9
8.4
34
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.6
36
8.2
214
system
8.2
31
8.2
170
Modellentwicklung
8.6
32
8.4
202
8.2
32
7.9
179
8.7
31
8.4
200
8.4
32
8.5
202
Modellentwicklung
8.5
32
8.2
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Funktion nicht verfügbar
8.2
200
8.9
32
8.4
196
8.6
32
8.2
195
8.1
32
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.5
32
8.5
165
8.8
32
8.4
163
Einsatz
8.2
32
8.2
193
8.6
32
8.3
194
8.8
32
8.5
193
Generative KI
8.8
31
8.3
102
8.8
31
8.2
102
Funktion nicht verfügbar
8.1
103
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
34
Datentyp
8.8
13
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
12
Nicht genügend Daten verfügbar
Art der Synthese
9.0
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
Datentransformation
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
9.3
7
8.9
28
8.8
7
8.6
28
9.3
7
8.5
28
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
8.3
7
8.2
28
8.6
7
7.8
28
8.3
7
7.9
28
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
9.5
7
8.4
28
8.6
7
8.1
28
8.8
7
8.3
28
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
8.3
7
8.6
28
8.8
7
8.5
28
8.6
7
8.9
28
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
9.3
7
8.2
28
9.0
7
8.3
28
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
9.0
21
8.5
67
Lernen - Maschinelles Lernen
9.2
22
8.5
66
9.1
22
8.3
65
9.0
21
8.8
66
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.2
6
8.8
22
8.1
6
8.9
22
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
8.9
6
8.8
22
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
8.9
6
9.2
22
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.1
6
9.0
22
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.3
6
9.2
22
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
8.3
6
9.1
22
8.6
6
8.7
21
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.4
6
9.0
21
8.6
6
8.8
21
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.6
6
8.7
21
8.9
6
9.0
21
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.4
6
9.1
22
9.2
6
8.9
22
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.9
6
8.9
22
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
8.8
7
8.5
27
9.0
7
7.6
27
9.0
7
8.3
26
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
8.6
7
8.1
27
9.0
7
7.3
27
9.3
7
8.2
26
8.8
7
7.2
27
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
9.0
7
7.7
25
8.8
7
7.9
27
9.0
7
8.0
27
Integration - KI-Agentenbauer
9.0
7
8.7
27
9.0
7
8.0
27
9.0
7
8.0
27
8.6
7
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
IBM watsonx.ai und Vertex AI sind kategorisiert als MLOps-Plattformen, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Maschinelles Lernen, Generative KI-Infrastruktur, Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), KI-Agentenbauer, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Einzigartige Kategorien
IBM watsonx.ai ist kategorisiert als Synthetische Daten und KI-Inhaltsplattformen
Vertex AI hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
IBM watsonx.ai
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Vertex 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
18.9%
Computersoftware
11.7%
Beratung
7.2%
Banking
6.3%
Marketing und Werbung
5.4%
Andere
50.5%
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
IBM watsonx.ai hat keine Diskussionen mit Antworten
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
JP
Es unterstützt ungefähr alle trendigen Bibliotheken.Mehr erfahren
What is Google AI platform?
1 Kommentar
ZM
Die Google AI-Plattform ist ein umfassendes Set von Tools und Diensten, das von Google Cloud bereitgestellt wird, um künstliche Intelligenz zu entwickeln,...Mehr erfahren
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