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Piccola Impresa (55.8% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.0% delle recensioni)
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V7 Darwin
Valutazione a Stelle
(54)4.8 su 5
Segmenti di Mercato
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Pros & Cons
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Sfoglia tutti i piani tariffari 4Vertex AI
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(592)4.3 su 5
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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Vertex AI offre un solido punteggio di Servizio Gestito di 8.2, ma i revisori menzionano che V7 eccelle con un punteggio perfetto di 10.0, evidenziando la sua superiore facilità d'uso e capacità di gestione.
- I revisori menzionano che mentre Vertex AI ha un discreto punteggio di Facilità di Configurazione di 8.2, V7 brilla con un punteggio di 9.7, indicando un processo di onboarding più user-friendly che molti utenti apprezzano.
- Gli utenti di G2 segnalano che la Qualità del Supporto di Vertex AI è valutata a 8.2, ma gli utenti su G2 lodano costantemente il supporto di V7 con un punteggio di 9.6, sottolineando la reattività e l'utilità del loro team di assistenza clienti.
- Gli utenti dicono che la Scalabilità di Vertex AI è valutata a 8.9, il che è encomiabile, ma i revisori menzionano che V7 la supera con un punteggio di 9.8, rendendola una scelta migliore per le aziende che prevedono una rapida crescita.
- I revisori menzionano che le capacità di Addestramento del Modello di Vertex AI sono valutate a 8.5, mentre V7 vanta un punteggio perfetto di 10.0, indicando che gli utenti trovano gli algoritmi pre-costruiti e l'efficienza di addestramento di V7 significativamente più efficaci.
- Gli utenti segnalano che la Flessibilità di Distribuzione di Vertex AI è valutata a 8.4, ma i revisori evidenziano la superiore Flessibilità del Framework di V7 con un punteggio di 9.4, rendendo più facile per gli sviluppatori integrarsi nei flussi di lavoro esistenti.
V7 Darwin vs Vertex AI
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato V7 Darwin più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con V7 Darwin nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che V7 Darwin soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Vertex AI.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che V7 Darwin sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di V7 Darwin rispetto a Vertex AI.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
V7 Darwin
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Prova le funzionalità principali e imposta il tuo flusso di lavoro gratuitamente.
- 1 Spazio di lavoro
- 10 Licenze utente
- 3 Modelli integrati
Vertex AI
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I nuovi clienti ricevono $300 in crediti gratuiti da spendere su Vertex AI.
- 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
V7 Darwin
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Vertex AI
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.5
38
8.6
359
Facilità d'uso
9.5
38
8.2
368
Facilità di installazione
9.5
17
8.1
291
Facilità di amministrazione
9.4
15
7.9
141
Qualità del supporto
9.6
36
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
9.9
14
8.2
135
Direzione del prodotto (% positivo)
9.6
32
9.2
353
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
73
9.4
6
8.1
74
9.7
5
8.3
74
9.0
7
8.3
70
9.8
7
8.8
70
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
73
9.3
5
8.3
72
9.7
6
8.4
71
9.2
6
8.5
71
9.8
7
8.7
69
Gestione
9.3
5
8.3
70
10.0
6
8.5
69
Dati insufficienti
8.0
69
Dati insufficienti
8.1
69
Operazioni
9.7
6
8.2
69
Dati insufficienti
8.4
70
10.0
6
8.3
70
Gestione
10.0
5
8.1
68
9.7
5
8.4
69
9.3
5
8.3
68
Intelligenza Artificiale Generativa
Funzionalità non disponibile
8.2
34
Funzionalità non disponibile
8.4
34
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
214
Sistema
Dati insufficienti
8.2
170
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.4
202
Dati insufficienti
7.9
179
Dati insufficienti
8.4
200
Dati insufficienti
8.5
202
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.2
165
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.2
200
Dati insufficienti
8.4
196
Dati insufficienti
8.2
195
Dati insufficienti
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
165
Dati insufficienti
8.4
163
Distribuzione
Dati insufficienti
8.2
193
Dati insufficienti
8.3
194
Dati insufficienti
8.5
193
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
102
Dati insufficienti
8.2
102
Dati insufficienti
8.1
103
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
7.7
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
8.4
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
7.9
34
Qualità
9.4
21
Dati insufficienti
9.5
24
Dati insufficienti
9.4
21
Dati insufficienti
9.3
22
Dati insufficienti
Automazione
9.4
16
Dati insufficienti
9.4
14
Dati insufficienti
Annotazione dell'immagine
9.3
27
Dati insufficienti
9.4
24
Dati insufficienti
9.1
17
Dati insufficienti
9.2
18
Dati insufficienti
Annotazione del linguaggio naturale
9.1
13
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
9.0
10
Dati insufficienti
Annotazione del discorso
7.7
8
Dati insufficienti
7.5
8
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
8.9
23
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Dati insufficienti
8.9
22
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
22
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
22
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
22
Dati insufficienti
8.7
21
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
21
Dati insufficienti
8.8
21
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
9.0
21
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
8.9
22
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
22
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
V7 Darwin e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme MLOps
Categorie uniche
V7 Darwin è categorizzato comeEtichettatura dei dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
V7 Darwin
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
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%
Software per computer
17.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.9%
Servizi Finanziari
7.0%
Vendita al dettaglio
3.8%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.4%
Altro
54.4%
Alternative
Discussioni
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1 Commento
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