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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Vertex AI eccelle nell'Alta Disponibilità AI con un punteggio di 9.2, che i revisori menzionano migliora significativamente la loro affidabilità operativa rispetto alle prestazioni inferiori di IBM Decision Optimization in quest'area.
- I revisori menzionano che la Scalabilità dell'Addestramento del Modello AI di Vertex AI, valutata a 8.5, consente una gestione più efficiente di grandi set di dati, mentre il punteggio di 7.4 di IBM Decision Optimization indica sfide nel scalare efficacemente l'addestramento del modello.
- Gli utenti di G2 evidenziano che le capacità di integrazione di Vertex AI, in particolare con l'Integrazione della Pipeline di Dati AI valutata a 8.2, offrono un flusso di lavoro più fluido, mentre le caratteristiche di integrazione di IBM Decision Optimization sono percepite come meno flessibili, ottenendo un punteggio di 7.2 nell'Ingestione e Manipolazione dei Dati.
- Gli utenti su G2 riportano che gli algoritmi pre-costruiti di Vertex AI, valutati a 8.4, offrono un punto di partenza robusto per lo sviluppo del modello, mentre il punteggio di 8.0 di IBM Decision Optimization suggerisce che potrebbe non fornire una libreria altrettanto completa per gli utenti che cercano di avviare rapidamente i loro progetti.
- I revisori menzionano che il Costo per Chiamata API di Vertex AI, valutato a 8.0, è più favorevole per gli utenti attenti al budget, mentre il punteggio inferiore di 7.9 di IBM Decision Optimization indica potenziali preoccupazioni sui costi per gli utenti che scalano le loro operazioni.
- Gli utenti dicono che la qualità della documentazione di Vertex AI, valutata a 8.5, è superiore, rendendo più facile per i team adottare e utilizzare efficacemente la piattaforma, mentre la documentazione di IBM Decision Optimization, sebbene decente, non corrisponde alla chiarezza e completezza delle risorse di Vertex AI.
IBM Decision Optimization vs Vertex AI
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato IBM Decision Optimization più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con IBM Decision Optimization nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Vertex AI soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM Decision Optimization.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che IBM Decision Optimization sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Vertex AI rispetto a IBM Decision Optimization.
Prezzi
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IBM Decision Optimization
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- Limitato a 1000 variabili e 1000 vincoli, ma i modelli possono essere modificati
- Usa sia la modellazione/risoluzione OPL/IDE che API
Vertex AI
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- Un'interfaccia utente unificata per l'intero flusso di lavoro ML
- API pre-addestrate per visione, video, linguaggio naturale e altro
- Integrazione end-to-end per dati e AI
Prova Gratuita
IBM Decision Optimization
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Vertex AI
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.4
30
8.6
359
Facilità d'uso
8.7
30
8.2
368
Facilità di installazione
8.3
14
8.1
291
Facilità di amministrazione
8.7
14
7.9
142
Qualità del supporto
8.6
30
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
9.2
14
8.2
136
Direzione del prodotto (% positivo)
8.0
29
9.2
353
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.1
74
Dati insufficienti
8.3
74
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
8.8
70
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
73
Dati insufficienti
8.3
72
Dati insufficienti
8.4
71
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.7
69
Gestione
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
8.5
69
Dati insufficienti
8.0
69
Dati insufficienti
8.1
69
Operazioni
Dati insufficienti
8.2
69
Dati insufficienti
8.4
70
Dati insufficienti
8.3
70
Gestione
Dati insufficienti
8.1
68
Dati insufficienti
8.4
69
Dati insufficienti
8.3
68
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.2
34
Dati insufficienti
8.4
34
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
7.6
9
8.2
214
Sistema
7.2
9
8.2
170
Sviluppo del Modello
7.9
7
8.5
202
8.3
7
7.9
179
8.3
7
8.4
200
7.4
7
8.5
202
Sviluppo del modello
7.4
9
8.3
165
Servizi di Machine/Deep Learning
7.9
7
8.2
200
7.4
7
8.4
196
6.9
7
8.2
195
6.9
7
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
7.3
8
8.5
165
7.5
8
8.5
163
Distribuzione
8.3
7
8.2
193
8.1
7
8.3
194
7.6
7
8.5
193
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
102
Dati insufficienti
8.3
102
Dati insufficienti
8.1
103
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
34
Dati insufficienti
7.9
34
Dati insufficienti
7.7
34
Dati insufficienti
7.9
34
Dati insufficienti
8.5
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
8.0
34
Piattaforme di Gestione delle DecisioniNascondi 20 CaratteristicheMostra 20 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Logica aziendale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analitica
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di gestione delle decisioni - AI agentica
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
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
29
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.9
28
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
28
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
7.8
28
Dati insufficienti
7.9
28
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.4
28
Dati insufficienti
8.1
28
Dati insufficienti
8.3
28
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
28
Dati insufficienti
8.9
28
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
8.3
28
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.5
67
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
8.5
66
Dati insufficienti
8.3
65
Dati insufficienti
8.8
66
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
9.0
23
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
23
Dati insufficienti
9.0
23
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
23
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.3
23
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
23
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
22
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
23
Dati insufficienti
8.7
22
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
22
Dati insufficienti
8.9
22
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Dati insufficienti
9.1
22
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
23
Dati insufficienti
9.0
23
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
23
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.5
27
Dati insufficienti
7.6
27
Dati insufficienti
8.3
26
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.1
27
Dati insufficienti
7.3
27
Dati insufficienti
8.2
26
Dati insufficienti
7.2
27
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
7.7
25
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.0
27
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.7
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
7.5
27
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
IBM Decision Optimization e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
IBM Decision Optimization è categorizzato comePiattaforme di Gestione delle Decisioni
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
IBM Decision Optimization
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Vertex 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
Servizi Finanziari
14.3%
Gestione dell'Istruzione
11.4%
Software per computer
11.4%
Trasporti/Autotrasporti/Ferrovia
5.7%
Ricerca
5.7%
Altro
51.4%
Software per computer
17.7%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.9%
Servizi Finanziari
7.0%
Vendita al dettaglio
3.8%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.4%
Altro
54.2%
Alternative
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