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Segments de marché
Petite entreprise (54.8% des avis)
Petite entreprise (55.8% des avis)
Prix d'entrée de gamme
SaaS subscription pricing dependent on use case and data type
Gratuit
Appen
Note
(32)4.2 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (54.8% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
SaaS subscription pricing dependent on use case and data type
Parcourir tous les plans tarifaires 2V7 Darwin
Note
(54)4.8 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (55.8% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Gratuit
Parcourir tous les plans tarifaires 4Résumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent qu'Appen excelle dans le service géré avec un score parfait de 10,0, indiquant un fort engagement envers le support client et la prestation de services, tandis que V7 obtient également un score de 10,0 mais les utilisateurs mentionnent que son déploiement d'application est particulièrement convivial.
- Les examinateurs mentionnent que la qualité de l'étiqueteur et la qualité des tâches de V7, avec des scores de 9,4 et 9,5 respectivement, soulignent sa performance supérieure dans les tâches d'étiquetage de données, tandis que les scores d'Appen de 8,5 dans les deux domaines suggèrent une marge d'amélioration.
- Les utilisateurs de G2 soulignent la fonctionnalité Human-in-the-Loop de V7 avec un score de 9,4, qui améliore la qualité des modèles d'apprentissage automatique, tandis que le score de 8,3 d'Appen indique que les utilisateurs estiment qu'il pourrait bénéficier de capacités de supervision humaine plus robustes.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que les capacités de formation de modèle de V7 sont de premier ordre, obtenant un score parfait de 10,0, ce que les examinateurs disent permettre un développement de modèle efficace et efficient, tandis que les offres d'Appen dans ce domaine sont perçues comme moins complètes.
- Les examinateurs mentionnent que le score de qualité des données de V7 de 9,3 est un avantage significatif, car il assure des résultats de haute qualité, tandis que le score de 8,9 d'Appen suggère que les utilisateurs ont rencontré certaines incohérences dans la qualité des données.
- Les utilisateurs disent que les fonctionnalités d'automatisation de V7, en particulier dans le pré-étiquetage d'apprentissage automatique et le routage automatique de l'étiquetage, avec des scores de 9,3 et 9,5 respectivement, rationalisent efficacement les flux de travail, tandis que les scores d'Appen de 8,1 et 9,0 indiquent que ses outils d'automatisation peuvent ne pas être aussi efficaces.
Appen vs V7 Darwin
Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé V7 Darwin plus facile à utiliser, à configurer et à administrer. Les examinateurs ont également préféré faire des affaires avec V7 Darwin dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que V7 Darwin répond mieux aux besoins de leur entreprise que Appen.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que V7 Darwin est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de V7 Darwin à Appen.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Appen
Appen Data Annotation Platform
SaaS subscription pricing dependent on use case and data type
La plateforme d'annotation de données assistée par IA la plus avancée de l'industrie utilisée pour collecter et annoter des données pour l'entraînement des modèles d'IA de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel.
- Capacités d'annotation de données qui prennent en charge tous les types de données (texte, audio, image, vidéo, capteur) et cas d'utilisation, y compris la pertinence de la recherche, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel (NLP/Parole).
- Les capacités d'étiquetage intelligent ont une assistance intégrée d'apprentissage automatique pour faire gagner du temps, des efforts et de l'argent aux clients - fournissant des données d'entraînement de haute qualité et accélérant le retour sur investissement et vos initiatives d'IA.
- Nous fournissons qualité et échelle aux entreprises à travers les industries avec notre plateforme, y compris l'analyse d'entreprise, les contrôles de qualité et de multiples options de sécurité et de déploiement (SaaS, sur site, cloud privé) pour répondre aux besoins spécifiques des clients.
V7 Darwin
Free Plan
Gratuit
les fonctionnalités principales et configurez votre flux de travail gratuitement.
- 1 Espace de travail
- 10 Licences Utilisateur
- 3 Modèles Intégrés
Essai gratuit
Appen
Aucune information sur l'essai disponibleV7 Darwin
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
8.2
28
9.5
38
Facilité d’utilisation
8.2
28
9.5
38
Facilité d’installation
8.6
12
9.5
17
Facilité d’administration
9.2
8
9.4
15
Qualité du service client
8.0
27
9.6
36
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.5
8
9.9
14
Orientation du produit (% positif)
7.8
26
9.6
32
Fonctionnalités
Catalogue de données d'apprentissage automatiqueMasquer 21 fonctionnalitésAfficher 21 fonctionnalités
8.0
15
Pas assez de données
Gouvernance des données
8.3
13
Pas assez de données disponibles
8.2
12
Pas assez de données disponibles
7.8
12
Pas assez de données disponibles
Préparation des données
8.3
13
Pas assez de données disponibles
8.2
13
Pas assez de données disponibles
7.9
12
Pas assez de données disponibles
7.9
12
Pas assez de données disponibles
Collaboration
8.1
12
Pas assez de données disponibles
8.1
13
Pas assez de données disponibles
8.2
11
Pas assez de données disponibles
8.0
11
Pas assez de données disponibles
intelligence
8.3
11
Pas assez de données disponibles
7.2
10
Pas assez de données disponibles
7.4
11
Pas assez de données disponibles
IA générative
7.6
7
Pas assez de données disponibles
8.3
7
Pas assez de données disponibles
Agentic AI - Catalogue de données d'apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
déploiement
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
9.4
6
Pas assez de données disponibles
9.7
5
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
9.8
7
déploiement
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
9.3
5
Pas assez de données disponibles
9.7
6
Pas assez de données disponibles
9.2
6
Pas assez de données disponibles
9.8
7
management
Pas assez de données disponibles
9.3
5
Pas assez de données disponibles
10.0
6
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Opérations
Pas assez de données disponibles
9.7
6
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
10.0
6
management
Pas assez de données disponibles
10.0
5
Pas assez de données disponibles
9.7
5
Pas assez de données disponibles
9.3
5
IA générative
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Qualité
8.5
11
9.4
21
8.7
10
9.5
24
9.0
10
9.4
21
8.3
9
9.3
22
Automatisation
8.1
9
9.4
16
8.7
9
9.4
14
Annotation d’image
8.3
9
9.3
27
8.7
9
9.4
24
8.3
9
9.1
17
8.8
10
9.2
18
Annotation en langage naturel
8.8
8
9.1
13
8.8
8
8.5
9
9.0
8
9.0
10
Annotation vocale
8.8
8
7.7
8
8.7
9
7.5
8
Catégories
Catégories
Catégories partagées
AppenetV7 Darwin est catégorisé comme Étiquetage des données
Catégories uniques
Appen est catégorisé comme Catalogue de données d'apprentissage automatique
V7 Darwin est catégorisé comme Plateformes MLOps
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Appen
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
V7 Darwin
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Technologies et services d’information
22.6%
enseignement
9.7%
Gestion de l’éducation
9.7%
internet
6.5%
Logiciels informatiques
6.5%
Autre
45.2%
Technologies et services d’information
25.0%
Logiciels informatiques
19.2%
Recherche
7.7%
Hôpital et soins de santé
5.8%
Automatisation industrielle
3.8%
Autre
38.5%
Meilleures alternatives
Discussions
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