Comparer AWS BedrocketGemini Enterprise Agent Platform 
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Segments de marché
Entreprise (39.6% des avis)
Petite entreprise (42.2% des avis)
Prix d'entrée de gamme
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AWS Bedrock
Note
(48)4.3 sur 5
Segments de marché
Entreprise (39.6% des avis)
Avantages & Inconvénients
Prix d'entrée de gamme
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En savoir plus sur AWS BedrockGemini Enterprise Agent Platform
Note
(652)4.3 sur 5
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Petite entreprise (42.2% des avis)
Avantages & Inconvénients
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En savoir plus sur Gemini Enterprise Agent PlatformRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les critiques de G2 rapportent que Vertex AI excelle dans la gestion de flux de travail complexes en apprentissage automatique, les utilisateurs appréciant sa capacité à centraliser l'ensemble du cycle de vie de l'IA. Un utilisateur a souligné comment il simplifie tout, de la préparation des données au déploiement, en faisant un choix robuste pour ceux qui cherchent à rationaliser leurs processus.
- Les utilisateurs disent qu'AWS Bedrock offre un avantage significatif avec son API unifiée, permettant de passer facilement d'un modèle à l'autre comme Anthropic Claude 3.5 et Meta Llama 3. Cette flexibilité est particulièrement bénéfique pour les équipes cherchant à pérenniser leurs applications sans reconfiguration extensive.
- Les critiques mentionnent que l'intégration de Vertex AI avec Google Cloud est transparente, ce qui améliore l'expérience utilisateur globale. Les utilisateurs ont noté que cette intégration simplifie la gestion des projets d'IA, facilitant le déploiement et la surveillance des modèles de manière efficace.
- Selon des critiques vérifiées, le processus d'installation d'AWS Bedrock est loué pour sa simplicité, les utilisateurs trouvant facile de commencer. Un critique a spécifiquement noté la grande sélection de modèles de base disponibles, ce qui peut être un argument de vente fort pour les équipes ayant besoin d'un accès rapide à diverses capacités d'IA.
- Les critiques de G2 soulignent que bien que Vertex AI ait un score légèrement inférieur en termes de facilité d'installation par rapport à AWS Bedrock, ses fonctionnalités complètes pour la formation et le déploiement de modèles en font un choix préféré pour les utilisateurs qui privilégient une plateforme d'IA complète plutôt que la rapidité d'installation initiale.
- Les utilisateurs rapportent que les deux plateformes ont leurs points forts en matière de support et de documentation, mais AWS Bedrock se distingue légèrement en termes de satisfaction des utilisateurs concernant la qualité du support. Les critiques ont noté que les services supplémentaires d'AWS offrent un bon support, ce qui peut être crucial pour les équipes s'appuyant sur un écosystème plus large.
AWS Bedrock vs Gemini Enterprise Agent Platform
Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs les ont trouvées également faciles à utiliser. Cependant, AWS Bedrock est plus facile à configurer et à administrer. Les examinateurs ont également préféré faire des affaires avec AWS Bedrock dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que AWS Bedrock répond mieux aux besoins de leur entreprise que Gemini Enterprise Agent Platform.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que AWS Bedrock est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de AWS Bedrock à Gemini Enterprise Agent Platform.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
AWS Bedrock
Aucun tarif disponibleGemini Enterprise Agent Platform
Try Vertex AI Free
Payer au fur et à mesure
Par mois
Les nouveaux clients reçoivent 300 $ en crédits gratuits à dépenser sur Vertex AI.
- Une interface utilisateur unifiée pour l'ensemble du flux de travail ML
- APIs pré-entraînées pour la vision, la vidéo, le langage naturel, et plus
- Intégration de bout en bout pour les données et l'IA
Essai gratuit
AWS Bedrock
Aucune information sur l'essai disponibleGemini Enterprise Agent Platform
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.7
48
8.6
387
Facilité d’utilisation
8.1
48
8.1
398
Facilité d’installation
8.4
47
8.1
320
Facilité d’administration
9.0
17
7.9
150
Qualité du service client
8.5
47
8.1
363
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.5
16
8.3
144
Orientation du produit (% positif)
9.3
47
9.2
381
Fonctionnalités
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.4
76
Pas assez de données disponibles
8.1
78
Pas assez de données disponibles
8.3
76
Pas assez de données disponibles
8.4
76
Pas assez de données disponibles
8.8
75
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.5
75
Pas assez de données disponibles
8.3
73
Pas assez de données disponibles
8.4
72
Pas assez de données disponibles
8.6
74
Pas assez de données disponibles
8.7
71
management
Pas assez de données disponibles
8.2
71
Pas assez de données disponibles
8.5
73
Pas assez de données disponibles
8.0
71
Pas assez de données disponibles
8.1
70
Opérations
Pas assez de données disponibles
8.2
70
Pas assez de données disponibles
8.5
71
Pas assez de données disponibles
8.3
71
management
Pas assez de données disponibles
8.1
69
Pas assez de données disponibles
8.4
72
Pas assez de données disponibles
8.3
70
IA générative
Pas assez de données disponibles
8.4
37
Pas assez de données disponibles
8.6
37
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
Pas assez de données
8.2
248
Système
Pas assez de données disponibles
8.2
170
Développement de modèles
Pas assez de données disponibles
8.5
206
Pas assez de données disponibles
7.8
179
Pas assez de données disponibles
8.4
204
Pas assez de données disponibles
8.5
206
Développement de modèles
Pas assez de données disponibles
8.2
164
Services d’apprentissage automatique/profond
Pas assez de données disponibles
8.3
201
Pas assez de données disponibles
8.5
200
Pas assez de données disponibles
8.2
197
Pas assez de données disponibles
8.2
178
Services d’apprentissage automatique/profond
Pas assez de données disponibles
8.5
164
Pas assez de données disponibles
8.5
163
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.3
210
Pas assez de données disponibles
8.3
200
Pas assez de données disponibles
8.6
205
IA générative
Pas assez de données disponibles
8.3
106
Pas assez de données disponibles
8.3
103
Pas assez de données disponibles
8.1
102
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.0
35
Pas assez de données disponibles
7.8
34
Pas assez de données disponibles
7.6
36
Pas assez de données disponibles
7.8
32
Pas assez de données disponibles
8.4
34
Pas assez de données disponibles
7.4
33
Pas assez de données disponibles
7.6
33
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
9.1
16
9.0
31
8.6
14
8.7
32
8.0
15
8.6
31
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
7.8
17
8.0
34
8.6
16
7.7
31
7.9
14
8.1
30
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
8.6
14
8.5
30
9.0
16
8.3
32
8.4
16
8.5
31
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
8.6
14
8.7
30
8.8
15
8.3
32
8.5
14
8.9
30
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
7.4
16
8.2
31
7.7
14
8.5
31
Apprentissage automatiqueMasquer 4 fonctionnalitésAfficher 4 fonctionnalités
Pas assez de données
8.5
71
Intégration - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.5
66
Apprentissage - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.5
64
Pas assez de données disponibles
8.3
63
Pas assez de données disponibles
8.8
64
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
8.2
5
9.0
26
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.0
5
8.8
24
7.3
5
9.0
24
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.8
22
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
8.7
5
9.3
25
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
7.7
5
9.1
24
Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.2
23
Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.0
23
8.3
5
8.7
22
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.7
23
Pas assez de données disponibles
8.9
22
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.7
21
Pas assez de données disponibles
9.1
22
Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)
9.0
5
9.1
22
Pas assez de données disponibles
9.0
23
Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.9
22
Personnalisation - Constructeurs d'agents IA
7.9
7
8.6
28
7.6
7
7.6
27
7.7
8
8.3
26
Fonctionnalité - Constructeurs d'agents IA
7.5
8
8.1
27
7.4
7
7.3
27
7.4
7
8.2
26
8.1
7
7.2
27
Données et analyses - Constructeurs d'agents IA
8.1
7
7.8
26
8.1
7
7.9
27
9.3
7
8.1
28
Intégration - Constructeurs d'agents IA
8.3
7
8.8
28
8.3
7
8.2
30
7.9
7
8.1
28
7.5
6
7.5
27
Plateformes de Machine Learning à Faible CodeMasquer 6 fonctionnalitésAfficher 6 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Ingestion de données et préparation - Plateformes de machine learning à faible code
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
Construction de modèles et automatisation - Plateformes de machine learning à faible code
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
Catégories
Catégories
Catégories partagées
AWS BedrocketGemini Enterprise Agent Platform est catégorisé comme Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)etInfrastructure d'IA générativeetConstructeurs d'agents d'IA
Catégories uniques
AWS Bedrock n'a aucune catégorie unique
Gemini Enterprise Agent Platform est catégorisé comme Plateformes MLOpsetPlateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueetApprentissage automatiqueetPlateformes de Machine Learning à Faible Code
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
AWS Bedrock
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Gemini Enterprise Agent Platform
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
20.8%
Logiciels informatiques
18.8%
Services financiers
8.3%
Consultation
6.3%
Sécurité informatique et réseau
4.2%
Autre
41.7%
Logiciels informatiques
17.6%
Technologies et services d’information
14.2%
Services financiers
6.9%
vente au détail
3.6%
Hôpital et soins de santé
3.4%
Autre
54.2%
Meilleures alternatives
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