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Confronta Azure OpenAI Service e IBM watsonx.ai 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (50.0% delle recensioni)
Piccola Impresa (40.5% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
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Azure OpenAI Service
Valutazione a Stelle
(19)4.7 su 5
Segmenti di Mercato
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Scopri di più su Azure OpenAI ServiceIBM watsonx.ai
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Piccola Impresa (40.5% delle recensioni)
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Prova gratuita disponibile
Scopri di più su IBM watsonx.aiRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che IBM watsonx.ai eccelle nella qualità dei dati con un punteggio di 9,7, che i revisori menzionano migliora significativamente l'affidabilità dei loro modelli di intelligenza artificiale, mentre Azure OpenAI Service, sebbene forte, ha un punteggio leggermente inferiore di 9,2 in quest'area.
- I revisori menzionano che Azure OpenAI Service brilla nella scalabilità con un punteggio di 9,5, rendendolo una scelta preferita per le imprese che cercano di espandere le loro capacità di intelligenza artificiale, mentre IBM watsonx.ai ha un solido punteggio di 9,0 ma manca dello stesso livello di scalabilità aziendale.
- Gli utenti su G2 evidenziano che IBM watsonx.ai offre capacità superiori di ingestione e manipolazione dei dati con un punteggio di 8,2, che i revisori dicono semplifica il processo di preparazione dei dati per l'analisi, rispetto alle offerte più basilari di Azure OpenAI Service in quest'area.
- Gli utenti di G2 riportano che Azure OpenAI Service fornisce una migliore comprensione contestuale con un punteggio di 8,4, che i revisori menzionano è cruciale per applicazioni che richiedono interazioni sfumate, mentre IBM watsonx.ai ha ottenuto un punteggio leggermente inferiore di 8,4.
- I revisori menzionano che la funzione di registro dei modelli di IBM watsonx.ai è altamente valutata a 9,3, permettendo una gestione efficace dei modelli di intelligenza artificiale, mentre le funzionalità di gestione dei modelli di Azure OpenAI Service sono valutate a 8,3, indicando margini di miglioramento.
- Gli utenti dicono che le capacità di elaborazione del linguaggio naturale di Azure OpenAI Service sono valutate a 8,8, che i revisori evidenziano come un punto di forza per applicazioni focalizzate sull'analisi del testo, mentre il punteggio di 8,0 di IBM watsonx.ai in quest'area suggerisce che potrebbe non essere altrettanto robusto per compiti simili.
Azure OpenAI Service vs IBM watsonx.ai
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato IBM watsonx.ai più facile da usare e amministrare. Tuttavia, i revisori hanno preferito la facilità di configurazione e fare affari con Azure OpenAI Service in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Azure OpenAI Service soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM watsonx.ai.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che IBM watsonx.ai sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Azure OpenAI Service rispetto a IBM watsonx.ai.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure OpenAI Service
Nessun prezzo disponibileIBM watsonx.ai
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Azure OpenAI Service
Nessuna informazione sulla prova disponibileIBM watsonx.ai
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.0
16
8.8
77
Facilità d'uso
8.8
16
8.9
109
Facilità di installazione
9.0
13
8.5
100
Facilità di amministrazione
8.3
8
8.7
36
Qualità del supporto
8.5
16
8.8
76
the product è stato un buon partner negli affari?
9.3
7
8.9
36
Direzione del prodotto (% positivo)
10.0
15
9.9
79
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
7.8
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.7
9
Distribuzione
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
8.9
9
Dati insufficienti
9.1
9
Gestione
Dati insufficienti
8.0
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
9.3
9
Operazioni
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
9.3
9
Gestione
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
8.5
8
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
9.3
9
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.6
36
Sistema
Dati insufficienti
8.2
31
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.6
32
Dati insufficienti
8.2
32
Dati insufficienti
8.7
31
Dati insufficienti
8.4
32
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.5
32
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.9
32
Dati insufficienti
8.6
32
Dati insufficienti
8.1
32
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
32
Dati insufficienti
8.8
32
Distribuzione
Dati insufficienti
8.2
32
Dati insufficienti
8.6
32
Dati insufficienti
8.8
32
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.8
31
Dati insufficienti
8.8
31
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Tipo di Dati
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.5
12
Tipo di Sintesi
Dati insufficienti
9.0
12
Dati insufficienti
9.2
12
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.6
12
Dati insufficienti
9.3
12
Dati insufficienti
9.7
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
12
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.8
7
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.3
7
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.8
7
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.6
7
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
9.0
7
Piattaforme di Creazione di Contenuti AINascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Generazione di Contenuti - Piattaforme di Creazione di Contenuti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione - Piattaforme di Creazione di Contenuti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
9.0
21
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
9.2
22
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
9.0
21
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.8
7
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
8.1
6
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
6
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
6
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.1
6
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.3
6
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.6
6
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
8.6
6
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
8.9
6
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
9.2
6
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
6
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
7
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.0
7
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.6
7
Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Azure OpenAI Service e IBM watsonx.ai sono categorizzati comeApprendimento automatico
Categorie uniche
Azure OpenAI Service non ha categorie uniche
IBM watsonx.ai è categorizzato comeDati Sintetici, Piattaforme MLOps, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Piattaforme di Creazione di Contenuti AI, Infrastruttura di AI Generativa, Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Costruttori di Agenti AI, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure OpenAI Service
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
IBM watsonx.ai
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Tecnologia dell'informazione e servizi
38.9%
Software per computer
22.2%
Relazioni Pubbliche e Comunicazioni
5.6%
Petrolio e Energia
5.6%
Cura della salute mentale
5.6%
Altro
22.2%
Tecnologia dell'informazione e servizi
18.9%
Software per computer
11.7%
Consulenza
7.2%
Bancario
6.3%
Marketing e Pubblicità
5.4%
Altro
50.5%
Alternative
Discussioni
Azure OpenAI Service non ha discussioni con risposte
IBM watsonx.ai non ha discussioni con risposte
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