Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
V7 Darwin und Vertex AI vergleichen 
Hervorgehobene Produkte
Gesponsert
Sie sehen diese Anzeige aufgrund der Relevanz des Produkts für diese Seite. Gesponserte Inhalte erhalten in keiner der Bewertungen von G2 eine bevorzugte Behandlung.
Roboflow
Website besuchen
Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (55.8% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Kostenlos
Bezahlen Sie nach Bedarf Pro Monat
V7 Darwin
Sternebewertung
(54)4.8 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (55.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Kostenlos
Alle 4 Preispläne durchsuchenVertex AI
Sternebewertung
(592)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Bezahlen Sie nach Bedarf Pro Monat
Kostenlose Testversion verfügbar
Erfahren Sie mehr über Vertex AIZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI eine solide Managed Service-Bewertung von 8,2 bietet, aber Rezensenten erwähnen, dass V7 mit einer perfekten Punktzahl von 10,0 glänzt und seine überlegene Benutzerfreundlichkeit und Verwaltungsmöglichkeiten hervorhebt.
- Rezensenten erwähnen, dass Vertex AI zwar eine anständige Einrichtungsfreundlichkeit-Bewertung von 8,2 hat, V7 jedoch mit einer Punktzahl von 9,7 glänzt, was auf einen benutzerfreundlicheren Onboarding-Prozess hinweist, den viele Benutzer schätzen.
- G2-Benutzer berichten, dass die Supportqualität von Vertex AI mit 8,2 bewertet wird, aber Benutzer auf G2 loben den Support von V7 konsequent mit einer Punktzahl von 9,6 und betonen die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft ihres Kundenserviceteams.
- Benutzer sagen, dass die Skalierbarkeit von Vertex AI mit 8,9 bewertet wird, was lobenswert ist, aber Rezensenten erwähnen, dass V7 es mit einer Punktzahl von 9,8 übertrifft und es zu einer besseren Wahl für Unternehmen macht, die ein schnelles Wachstum erwarten.
- Rezensenten erwähnen, dass die Modelltrainings-Fähigkeiten von Vertex AI mit 8,5 bewertet werden, während V7 eine perfekte Punktzahl von 10,0 aufweist, was darauf hindeutet, dass Benutzer die vorgefertigten Algorithmen und die Trainingseffizienz von V7 als deutlich effektiver empfinden.
- Benutzer berichten, dass die Bereitstellungsflexibilität von Vertex AI mit 8,4 bewertet wird, aber Rezensenten heben die überlegene Framework-Flexibilität von V7 mit einer Punktzahl von 9,4 hervor, was es Entwicklern erleichtert, in bestehende Workflows zu integrieren.
V7 Darwin vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten V7 Darwin einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit V7 Darwin zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass V7 Darwin den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter V7 Darwin.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von V7 Darwin gegenüber Vertex AI.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
V7 Darwin
Free Plan
Kostenlos
die Kernfunktionen ausprobieren und Ihren Arbeitsablauf kostenlos einrichten.
- 1 Arbeitsbereich
- 10 Benutzerlizenzen
- 3 Integrierte Modelle
Vertex AI
Try Vertex AI Free
Bezahlen Sie nach Bedarf
Pro Monat
Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Guthaben, um sie für Vertex AI auszugeben.
- Eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow
- Vorgefertigte APIs für Vision, Video, natürliche Sprache und mehr
- End-to-End-Integration für Daten und KI
Kostenlose Testversion
V7 Darwin
Kostenlose Testversion verfügbar
Vertex AI
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.5
38
8.6
359
Einfache Bedienung
9.5
38
8.2
368
Einfache Einrichtung
9.5
17
8.1
291
Einfache Verwaltung
9.4
15
7.9
141
Qualität der Unterstützung
9.6
36
8.1
335
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.9
14
8.2
135
Produktrichtung (% positiv)
9.6
32
9.2
353
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
73
9.4
6
8.1
74
9.7
5
8.3
74
9.0
7
8.3
70
9.8
7
8.8
70
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
73
9.3
5
8.3
72
9.7
6
8.4
71
9.2
6
8.5
71
9.8
7
8.7
69
Management
9.3
5
8.3
70
10.0
6
8.5
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Transaktionen
9.7
6
8.2
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
70
10.0
6
8.3
70
Management
10.0
5
8.1
68
9.7
5
8.4
69
9.3
5
8.3
68
Generative KI
Funktion nicht verfügbar
8.2
34
Funktion nicht 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
qualität
9.4
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
24
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Automatisierung
9.4
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Bild-Anmerkung
9.3
27
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
24
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
17
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
18
Nicht genügend Daten verfügbar
Annotation in natürlicher Sprache
9.1
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
10
Nicht genügend Daten verfügbar
Sprachanmerkung
7.7
8
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
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
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
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
V7 Darwin und Vertex AI sind kategorisiert als MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
V7 Darwin ist kategorisiert als Datenkennzeichnung
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
V7 Darwin
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
25.0%
Computersoftware
19.2%
forschung
7.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
5.8%
Industrielle Automatisierung
3.8%
Andere
38.5%
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
V7 Darwin 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
Auf der Suche nach Software-Einblicken?
Mit über 3 Millionen Bewertungen können wir die spezifischen Details bereitstellen, die Ihnen helfen, eine fundierte Kaufentscheidung für Software für Ihr Unternehmen zu treffen. Das Finden des richtigen Produkts ist wichtig, lassen Sie uns helfen.
oder fortfahren mit
Durch die Fortsetzung stimmen Sie unseren Nutzungsbedingungen und der Datenschutzrichtlinie zu
