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Confronta SuperAnnotate e V7 Darwin 
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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che SuperAnnotate eccelle nella soddisfazione degli utenti, vantando un punteggio G2 complessivo più alto rispetto a V7 Darwin. Gli utenti apprezzano la sua interfaccia intuitiva e facile da usare, che rende l'etichettatura e la revisione dei dati per l'addestramento AI un'esperienza senza soluzione di continuità.
- Secondo le recensioni verificate, V7 Darwin brilla per le sue caratteristiche innovative, come l'integrazione di un grande modello linguistico all'interno delle celle del foglio di calcolo, permettendo la creazione di contenuti ricchi. Gli utenti hanno notato che questa capacità migliora significativamente la loro produttività e gestione dei dati.
- Gli utenti dicono che gli strumenti di tagging di SuperAnnotate sono particolarmente facili da usare, con un'interfaccia semplice e attraente che piace sia agli utenti tecnici che non tecnici. Questa facilità d'uso è un fattore chiave per coloro che cercano di adattarsi rapidamente alla piattaforma.
- I revisori menzionano che mentre V7 Darwin si concentra fortemente su funzionalità avanzate, potrebbe non soddisfare tutti i flussi di lavoro degli utenti in modo efficace come SuperAnnotate. Alcuni utenti hanno espresso difficoltà nella configurazione, che possono ostacolare l'esperienza complessiva.
- I revisori di G2 evidenziano che SuperAnnotate ha un sistema di supporto più robusto, con feedback recenti che indicano che gli utenti si sentono ben supportati durante i loro compiti di etichettatura. Questa affidabilità è cruciale per gli utenti che dipendono da un'assistenza tempestiva per i loro progetti.
- Secondo il feedback recente degli utenti, V7 Darwin è elogiato per le sue capacità complete nella gestione del ciclo di vita dei dipendenti, che dimostrano la sua versatilità oltre la semplice etichettatura dei dati. Tuttavia, attualmente ha meno recensioni recenti, suggerendo la necessità di un maggiore coinvolgimento degli utenti per convalidare le sue prestazioni in corso.
SuperAnnotate vs V7 Darwin
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato SuperAnnotate più facile da usare, configurare e amministrare. Tuttavia, i recensori hanno preferito fare affari con V7 Darwin nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che SuperAnnotate soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a V7 Darwin.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che SuperAnnotate sia l'opzione preferita.
- Quando si valuta la direzione del prodotto, SuperAnnotate e V7 Darwin hanno ricevuto valutazioni simili dai nostri revisori.
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- 1 Spazio di lavoro
- 10 Licenze utente
- 3 Modelli integrati
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.6
125
9.5
38
Facilità d'uso
9.6
130
9.5
38
Facilità di installazione
9.6
89
9.5
17
Facilità di amministrazione
9.7
50
9.4
15
Qualità del supporto
9.7
126
9.6
36
the product è stato un buon partner negli affari?
9.7
51
9.9
14
Direzione del prodotto (% positivo)
9.6
111
9.6
32
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
9.8
10
Dati insufficienti
9.2
11
9.4
6
9.3
9
9.7
5
9.7
10
9.0
7
9.5
10
9.8
7
Distribuzione
9.4
11
Dati insufficienti
9.5
11
9.3
5
9.5
10
9.7
6
9.4
11
9.2
6
9.3
12
9.8
7
Gestione
9.3
9
9.3
5
9.0
10
10.0
6
9.2
8
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
Operazioni
9.3
9
9.7
6
9.2
8
Dati insufficienti
9.2
8
10.0
6
Gestione
9.6
8
10.0
5
9.4
8
9.7
5
9.3
7
9.3
5
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Qualità
9.7
81
9.4
21
9.6
84
9.5
24
9.6
79
9.4
21
9.7
76
9.3
22
Automazione
9.3
61
9.4
16
9.5
50
9.4
14
Annotazione dell'immagine
9.3
73
9.3
27
9.4
70
9.4
24
9.3
62
9.1
17
9.5
64
9.2
18
Annotazione del linguaggio naturale
9.4
49
9.1
13
9.2
42
8.5
9
9.6
46
9.0
10
Annotazione del discorso
9.2
43
7.7
8
9.1
41
7.5
8
Strumenti di apprendimento attivoNascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumenti di Apprendimento Attivo per l'Addestramento e l'Ottimizzazione del Modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione dei Dati e Annotazione - Strumenti di Apprendimento Attivo
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prestazioni del Modello e Analisi - Strumenti di Apprendimento Attivo
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
9.5
17
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.7
15
Dati insufficienti
9.6
14
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.4
12
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.6
14
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.6
15
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.4
14
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.5
11
Dati insufficienti
9.4
13
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.6
15
Dati insufficienti
9.6
14
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.5
13
Dati insufficienti
9.6
12
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.5
11
Dati insufficienti
9.4
12
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.4
12
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
SuperAnnotate e V7 Darwin sono categorizzati comeEtichettatura dei dati e Piattaforme MLOps
Categorie uniche
SuperAnnotate è categorizzato comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps) e Strumenti di apprendimento attivo
V7 Darwin non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
SuperAnnotate
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
V7 Darwin
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
24.6%
Software per computer
15.8%
Ricerca
6.4%
Istruzione Superiore
4.7%
Salute, Benessere e Fitness
3.5%
Altro
45.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
25.0%
Software per computer
19.2%
Ricerca
7.7%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
5.8%
Automazione Industriale
3.8%
Altro
38.5%
Alternative
Discussioni
What is SuperAnnotate?
1 Commento
MM
SuperAnnotate è una piattaforma completa per annotare, versionare e gestire i dati di verità a terra per la tua IA.Leggi di più
What is your experience with SuperAnnotate for data annotation, and what would you like to see improved?
1 Commento
ST
Sono stato invitato a testare le mie competenze per alcuni progetti con Superannotate nell'ultimo anno o giù di lì, ognuno dei quali ha portato la...Leggi di più
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