Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now

Jarvis und Vertex AI vergleichen

Speichern
    Anmelden in Ihrem Konto
    um Vergleiche zu speichern,
    Produkte und mehr.
Auf einen Blick
Jarvis
Jarvis
Sternebewertung
(21)4.2 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (84.2% der Bewertungen)
Informationen
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Jarvis
Vertex AI
Vertex AI
Sternebewertung
(591)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.1% der Bewertungen)
Informationen
Pros & Cons
Einstiegspreis
Bezahlen Sie nach Bedarf Pro Monat
Kostenlose Testversion verfügbar
Erfahren Sie mehr über Vertex AI
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
  • Benutzer berichten, dass Vertex AI in "AI High Availability" mit einer Punktzahl von 9,2 hervorragend abschneidet, was laut Rezensenten eine konsistente Leistung und Zuverlässigkeit für kritische Anwendungen gewährleistet. Im Gegensatz dazu hat Jarvis, obwohl immer noch stark, eine etwas niedrigere Punktzahl von 8,4 in diesem Bereich, was darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht so robust für hochbelastete Szenarien ist.
  • Rezensenten erwähnen, dass Jarvis in "Benutzerfreundlichkeit" mit einer Punktzahl von 9,3 glänzt, was es für kleine Unternehmen und Benutzer ohne umfangreiche technische Kenntnisse zugänglicher macht. Vertex AI, mit einer Punktzahl von 8,3, wird als steiler in der Lernkurve beschrieben, was für Teams, die eine schnelle Einführung suchen, eine Überlegung sein könnte.
  • G2-Benutzer heben hervor, dass die "Skalierbarkeit" von Vertex AI mit 8,9 bewertet wird, was laut Rezensenten für wachsende Unternehmen, die ihre KI-Fähigkeiten erweitern müssen, von Vorteil ist. Jarvis, obwohl ebenfalls skalierbar mit 8,7, bietet möglicherweise nicht das gleiche Maß an Flexibilität für größere Operationen.
  • Benutzer auf G2 berichten, dass Jarvis eine überlegene "Qualität des Supports" mit einer Punktzahl von 9,0 bietet, was darauf hindeutet, dass sich Benutzer besser unterstützt fühlen und besseren Zugang zu Hilfe haben, wenn nötig. Vertex AI, mit einer Punktzahl von 8,2, wird als verbesserungswürdig in der Reaktionsfähigkeit des Kundenservice wahrgenommen.
  • Rezensenten erwähnen, dass die "Modelltraining"-Fähigkeiten von Vertex AI robust sind und mit 8,5 bewertet werden, was für Benutzer, die benutzerdefinierte Modelle entwickeln möchten, unerlässlich ist. Jarvis erreicht diese Punktzahl ebenfalls, fehlt jedoch an einigen der fortschrittlichen Funktionen, die Vertex AI bietet, wie z.B. umfangreichere vorgefertigte Algorithmen.
  • Benutzer sagen, dass die "Natural Language Processing"-Fähigkeiten von Jarvis mit 8,7 bewertet werden, was Rezensenten als starken Punkt für Anwendungen hervorheben, die fortgeschrittenes Textverständnis erfordern. Vertex AI, obwohl wettbewerbsfähig, erzielt mit 8,6 eine etwas niedrigere Punktzahl, was darauf hindeutet, dass Jarvis in dieser speziellen Funktionalität einen leichten Vorteil haben könnte.

Jarvis vs Vertex AI

  • Die Gutachter waren der Meinung, dass Jarvis den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
  • Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Jarvis.
  • Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Jarvis gegenüber Vertex AI.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Jarvis
Keine Preisinformationen verfügbar
Vertex AI
Try Vertex AI Free
Bezahlen Sie nach Bedarf
Pro Monat
Erfahren Sie mehr über Vertex AI
Kostenlose Testversion
Jarvis
Keine Informationen zur Testversion verfügbar
Vertex AI
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.0
7
8.6
358
Einfache Bedienung
9.3
7
8.2
367
Einfache Einrichtung
Nicht genügend Daten
8.1
290
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
7.9
141
Qualität der Unterstützung
9.0
7
8.1
334
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
8.2
135
Produktrichtung (% positiv)
10.0
7
9.2
352
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
8.4
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
8.2
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
8.4
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
8.2
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
7.8
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
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
8.9
23
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
22
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
21
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
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
Jarvis
Jarvis
Vertex AI
Vertex AI
Jarvis und Vertex AI sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Jarvis
Jarvis
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
84.2%
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
10.5%
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
5.3%
Vertex AI
Vertex AI
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
41.1%
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
25.8%
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
33.2%
Branche der Bewerter
Jarvis
Jarvis
Computersoftware
21.1%
Marketing und Werbung
10.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
10.5%
Schreiben und Redigieren
5.3%
Einzelhandel
5.3%
Andere
47.4%
Vertex AI
Vertex AI
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.3%
Top-Alternativen
Jarvis
Jarvis Alternativen
SAP HANA Cloud
SAP HANA Cloud
SAP HANA Cloud 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
Jarvis
Jarvis Diskussionen
Monty der Mungo weint
Jarvis 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
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