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Comparar Jarvis e Vertex AI 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (84.2% das avaliações)
Pequeno negócio (41.1% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Pague Conforme Usar Por Mês
Jarvis
Classificação por Estrelas
(21)4.2 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (84.2% das avaliações)
Pros & Cons
Não há dados suficientes
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre JarvisVertex AI
Classificação por Estrelas
(591)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (41.1% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Pague Conforme Usar Por Mês
Teste Gratuito disponível
Saiba mais sobre Vertex AIResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Vertex AI se destaca em "Alta Disponibilidade de IA" com uma pontuação de 9,2, o que os revisores mencionam garantir desempenho consistente e confiabilidade para aplicações críticas. Em contraste, o Jarvis, embora ainda forte, tem uma pontuação ligeiramente inferior de 8,4 nesta área, indicando que pode não ser tão robusto para cenários de alta demanda.
- Os revisores mencionam que o Jarvis brilha em "Facilidade de Uso" com uma pontuação de 9,3, tornando-o mais acessível para pequenas empresas e usuários sem formação técnica extensa. O Vertex AI, com uma pontuação de 8,3, é notado por ter uma curva de aprendizado mais acentuada, o que pode ser uma consideração para equipes que buscam uma adoção rápida.
- Os usuários do G2 destacam que a "Escalabilidade" do Vertex AI é avaliada em 8,9, o que os revisores dizem ser benéfico para empresas em crescimento que precisam expandir suas capacidades de IA. O Jarvis, embora também escalável com 8,7, pode não oferecer o mesmo nível de flexibilidade para operações em maior escala.
- Os usuários no G2 relatam que o Jarvis oferece "Qualidade de Suporte" superior com uma pontuação de 9,0, indicando que os usuários se sentem mais apoiados e têm melhor acesso a ajuda quando necessário. O Vertex AI, com uma pontuação de 8,2, é percebido como tendo espaço para melhorias na capacidade de resposta do serviço ao cliente.
- Os revisores mencionam que as capacidades de "Treinamento de Modelos" do Vertex AI são robustas, com uma pontuação de 8,5, o que é essencial para usuários que buscam desenvolver modelos personalizados. O Jarvis iguala essa pontuação, mas carece de alguns dos recursos avançados que o Vertex AI oferece, como algoritmos pré-construídos mais extensos.
- Os usuários dizem que as capacidades de "Processamento de Linguagem Natural" do Jarvis são avaliadas em 8,7, o que os revisores destacam como um ponto forte para aplicações que exigem compreensão avançada de texto. O Vertex AI, embora competitivo, tem uma pontuação ligeiramente inferior de 8,6, indicando que o Jarvis pode ter uma ligeira vantagem nesta funcionalidade específica.
Jarvis vs Vertex AI
- Os revisores sentiram que Jarvis atende melhor às necessidades de seus negócios do que Vertex AI.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Jarvis é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Jarvis em relação ao Vertex AI.
Preços
Preço de Nível Básico
Jarvis
Preço não disponívelVertex AI
Try Vertex AI Free
Pague Conforme Usar
Por Mês
Novos clientes recebem $300 em créditos gratuitos para gastar no Vertex AI.
- Uma interface unificada para todo o fluxo de trabalho de ML
- APIs pré-treinadas para visão, vídeo, linguagem natural e mais
- Integração de ponta a ponta para dados e IA
Teste Gratuito
Jarvis
Informação de teste não disponívelVertex AI
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
9.0
7
8.6
358
Facilidade de Uso
9.3
7
8.2
367
Facilidade de configuração
Não há dados suficientes
8.1
290
Facilidade de administração
Não há dados suficientes
7.9
141
Qualidade do Suporte
9.0
7
8.1
334
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
Não há dados suficientes
8.2
135
Direção de Produto (% positivo)
10.0
7
9.2
352
Recursos
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.3
73
Dados insuficientes disponíveis
8.1
74
Dados insuficientes disponíveis
8.3
74
Dados insuficientes disponíveis
8.3
70
Dados insuficientes disponíveis
8.8
70
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.4
73
Dados insuficientes disponíveis
8.3
72
Dados insuficientes disponíveis
8.4
71
Dados insuficientes disponíveis
8.5
71
Dados insuficientes disponíveis
8.7
69
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.3
70
Dados insuficientes disponíveis
8.5
69
Dados insuficientes disponíveis
8.0
69
Dados insuficientes disponíveis
8.1
69
Operações
Dados insuficientes disponíveis
8.2
69
Dados insuficientes disponíveis
8.4
70
Dados insuficientes disponíveis
8.3
70
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.1
68
Dados insuficientes disponíveis
8.4
69
Dados insuficientes disponíveis
8.3
68
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.2
34
Dados insuficientes disponíveis
8.4
34
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
Não há dados suficientes
8.2
214
Sistema
Dados insuficientes disponíveis
8.2
170
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.4
202
Dados insuficientes disponíveis
7.9
179
Dados insuficientes disponíveis
8.4
200
Dados insuficientes disponíveis
8.5
202
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.2
165
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.2
200
Dados insuficientes disponíveis
8.4
196
Dados insuficientes disponíveis
8.2
195
Dados insuficientes disponíveis
8.2
178
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.5
165
Dados insuficientes disponíveis
8.4
163
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.2
193
Dados insuficientes disponíveis
8.3
194
Dados insuficientes disponíveis
8.5
193
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.3
102
Dados insuficientes disponíveis
8.2
102
Dados insuficientes disponíveis
8.1
103
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.1
34
Dados insuficientes disponíveis
7.8
34
Dados insuficientes disponíveis
7.7
34
Dados insuficientes disponíveis
7.8
34
Dados insuficientes disponíveis
8.4
34
Dados insuficientes disponíveis
7.8
34
Dados insuficientes disponíveis
7.9
34
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.9
28
Dados insuficientes disponíveis
8.6
28
Dados insuficientes disponíveis
8.5
28
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.2
28
Dados insuficientes disponíveis
7.8
28
Dados insuficientes disponíveis
7.9
28
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.4
28
Dados insuficientes disponíveis
8.1
28
Dados insuficientes disponíveis
8.3
28
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.6
28
Dados insuficientes disponíveis
8.5
28
Dados insuficientes disponíveis
8.9
28
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.2
28
Dados insuficientes disponíveis
8.3
28
Integração - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.5
67
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.5
66
Dados insuficientes disponíveis
8.3
65
Dados insuficientes disponíveis
8.8
66
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
Não há dados suficientes
8.9
23
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.8
22
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.8
22
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.2
22
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.0
22
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.2
22
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.0
21
Dados insuficientes disponíveis
8.8
21
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Dados insuficientes disponíveis
9.0
21
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Personalização - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.5
27
Dados insuficientes disponíveis
7.6
27
Dados insuficientes disponíveis
8.3
26
Funcionalidade - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.1
27
Dados insuficientes disponíveis
7.3
27
Dados insuficientes disponíveis
8.2
26
Dados insuficientes disponíveis
7.2
27
Dados e Análise - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
7.7
25
Dados insuficientes disponíveis
7.9
27
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
Integração - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.7
27
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
Dados insuficientes disponíveis
7.5
27
Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo CódigoOcultar 6 recursosMostrar 6 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Ingestão e Preparação de Dados - Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Construção de Modelos e Automação - Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Jarvis e Vertex AI é categorizado como Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
Jarvis não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Jarvis
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Vertex AI
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Pequena Empresa
(50 ou menos emp.)
Médio Porte
(51-1000 emp.)
Empresa
(> 1000 emp.)
Indústria dos Avaliadores
Programas de computador
21.1%
Marketing e Publicidade
10.5%
Tecnologia da informação e serviços
10.5%
Redação e Edição
5.3%
Varejo
5.3%
Outro
47.4%
Programas de computador
17.5%
Tecnologia da informação e serviços
13.9%
Serviços financeiros
7.0%
Varejo
3.8%
Hospital & Assistência à Saúde
3.4%
Outro
54.3%
Principais Alternativas
Discussões
Jarvis não possui discussões com respostas
Para que é usada a Google Cloud AI Platform?
2 Comentários
KS
O Google Cloud AI Platform nos permite construir modelos de aprendizado de máquina que funcionam com qualquer tipo e tamanho de dados.Leia mais
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Comentários
JP
Está suportando aproximadamente todas as bibliotecas em tendência.Leia mais
What is Google AI platform?
1 Comentário
ZM
O Google AI Platform é um conjunto abrangente de ferramentas e serviços fornecidos pelo Google Cloud para desenvolver, implantar e gerenciar inteligência...Leia mais
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