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IBM watsonx.ai
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(592)4.3 sur 5
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Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que Vertex AI offre une Bibliothèque de Modèles robuste avec un score de 9,0, ce qui permet un déploiement rapide des modèles d'apprentissage automatique. En revanche, la bibliothèque d'IBM watsonx.ai a obtenu un score inférieur de 8,0, indiquant que bien qu'elle dispose de modèles, ils peuvent ne pas être aussi complets ou conviviaux.
- Les examinateurs mentionnent qu'IBM watsonx.ai excelle en Vitesse d'Inférence AI, avec un score de 9,4 par rapport à 8,5 pour Vertex AI. Cela suggère que les utilisateurs constatent des temps de réponse plus rapides lors du déploiement de modèles, ce qui est crucial pour les applications en temps réel.
- Les utilisateurs de G2 soulignent qu'IBM watsonx.ai possède des fonctionnalités de Collaboration supérieures, avec un score de 9,4 contre 8,3 pour Vertex AI. Cela indique que les équipes utilisant IBM watsonx.ai trouvent plus facile de travailler ensemble sur des projets, améliorant ainsi la productivité et la communication.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que Vertex AI brille par sa fonctionnalité de Tableau de Bord de Comparaison de Modèles, atteignant un score de 9,3. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs d'évaluer facilement différents modèles, ce qui est essentiel pour optimiser les performances. IBM watsonx.ai, bien que toujours performant, a obtenu un score légèrement inférieur de 9,0.
- Les examinateurs mentionnent qu'IBM watsonx.ai fournit de meilleurs outils de Conformité à la Confidentialité des Données, avec un score de 9,0 par rapport à 8,0 pour Vertex AI. Cela est particulièrement important pour les entreprises qui traitent des données sensibles et doivent se conformer à des réglementations strictes.
- Les utilisateurs disent que le Coût par Appel API de Vertex AI est compétitif, avec un score de 8,2, ce qui est bénéfique pour les petites entreprises cherchant à gérer efficacement les coûts. IBM watsonx.ai a obtenu un score légèrement supérieur de 8,3, mais la différence est minime, indiquant que les deux plateformes sont raisonnablement tarifées pour l'utilisation des API.
IBM watsonx.ai vs Vertex AI
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé IBM watsonx.ai plus facile à utiliser, configurer et administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire des affaires avec IBM watsonx.ai dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que IBM watsonx.ai répond mieux aux besoins de leur entreprise que Vertex AI.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que IBM watsonx.ai est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de IBM watsonx.ai à Vertex AI.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
IBM watsonx.ai
Aucun tarif disponibleVertex AI
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- 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
IBM watsonx.ai
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Vertex AI
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Évaluations
Répond aux exigences
8.8
77
8.6
359
Facilité d’utilisation
8.9
109
8.2
368
Facilité d’installation
8.5
100
8.1
291
Facilité d’administration
8.7
36
7.9
141
Qualité du service client
8.8
76
8.1
335
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.9
36
8.2
135
Orientation du produit (% positif)
9.9
79
9.2
353
Fonctionnalités
déploiement
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
déploiement
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
Opérations
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
IA générative
9.1
9
8.2
34
9.3
9
8.4
34
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
8.6
36
8.2
214
Système
8.2
31
8.2
170
Développement de modèles
8.6
32
8.4
202
8.2
32
7.9
179
8.7
31
8.4
200
8.4
32
8.5
202
Développement de modèles
8.5
32
8.2
165
Services d’apprentissage automatique/profond
Fonction non disponible
8.2
200
8.9
32
8.4
196
8.6
32
8.2
195
8.1
32
8.2
178
Services d’apprentissage automatique/profond
8.5
32
8.5
165
8.8
32
8.4
163
déploiement
8.2
32
8.2
193
8.6
32
8.3
194
8.8
32
8.5
193
IA générative
8.8
31
8.3
102
8.8
31
8.2
102
Fonction non disponible
8.1
103
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.1
34
Pas assez de données disponibles
7.8
34
Pas assez de données disponibles
7.7
34
Pas assez de données disponibles
7.8
34
Pas assez de données disponibles
8.4
34
Pas assez de données disponibles
7.8
34
Pas assez de données disponibles
7.9
34
Type de données
8.8
13
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Pas assez de données disponibles
8.5
12
Pas assez de données disponibles
Type de synthèse
9.0
12
Pas assez de données disponibles
9.2
12
Pas assez de données disponibles
Transformation des données
8.6
12
Pas assez de données disponibles
9.3
12
Pas assez de données disponibles
9.7
12
Pas assez de données disponibles
9.2
12
Pas assez de données disponibles
9.2
12
Pas assez de données disponibles
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
9.3
7
8.9
28
8.8
7
8.6
28
9.3
7
8.5
28
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
8.3
7
8.2
28
8.6
7
7.8
28
8.3
7
7.9
28
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
9.5
7
8.4
28
8.6
7
8.1
28
8.8
7
8.3
28
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
8.3
7
8.6
28
8.8
7
8.5
28
8.6
7
8.9
28
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
9.3
7
8.2
28
9.0
7
8.3
28
Plateformes de création de contenu IAMasquer 6 fonctionnalitésAfficher 6 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Génération de contenu - Plateformes de création de contenu IA
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
Plateformes de création de contenu IA - Gestion
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
Intégration - Apprentissage automatique
9.0
21
8.5
67
Apprentissage - Apprentissage automatique
9.2
22
8.5
66
9.1
22
8.3
65
9.0
21
8.8
66
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
8.8
7
8.9
23
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
9.2
6
8.8
22
8.1
6
8.9
22
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.9
6
8.8
22
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
8.9
6
9.2
22
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.1
6
9.0
22
Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.3
6
9.2
22
Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.3
6
9.1
22
8.6
6
8.7
21
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
9.4
6
9.0
21
8.6
6
8.8
21
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.6
6
8.7
21
8.9
6
9.0
21
Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)
9.4
6
9.1
22
9.2
6
8.9
22
Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)
8.9
6
8.9
22
Personnalisation - Constructeurs d'agents IA
8.8
7
8.5
27
9.0
7
7.6
27
9.0
7
8.3
26
Fonctionnalité - Constructeurs d'agents IA
8.6
7
8.1
27
9.0
7
7.3
27
9.3
7
8.2
26
8.8
7
7.2
27
Données et analyses - Constructeurs d'agents IA
9.0
7
7.7
25
8.8
7
7.9
27
9.0
7
8.0
27
Intégration - Constructeurs d'agents IA
9.0
7
8.7
27
9.0
7
8.0
27
9.0
7
8.0
27
8.6
7
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
IBM watsonx.aietVertex AI est catégorisé comme Plateformes MLOpsetPlateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueetApprentissage automatiqueetInfrastructure d'IA générativeetOpérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)etConstructeurs d'agents d'IAetPlateformes de Machine Learning à Faible Code
Catégories uniques
IBM watsonx.ai est catégorisé comme Données synthétiquesetPlateformes de création de contenu IA
Vertex AI n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
IBM watsonx.ai
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Vertex AI
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
18.9%
Logiciels informatiques
11.7%
Consultation
7.2%
Bancaire
6.3%
Marketing et publicité
5.4%
Autre
50.5%
Logiciels informatiques
17.5%
Technologies et services d’information
13.9%
Services financiers
7.0%
vente au détail
3.8%
Hôpital et soins de santé
3.4%
Autre
54.4%
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Discussions
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2 commentaires
KS
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JP
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