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Comparar Posit e Vertex AI 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (48.6% das avaliações)
Pequeno negócio (41.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Pague Conforme Usar Por Mês
Posit
Classificação por Estrelas
(562)4.5 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (48.6% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre PositVertex AI
Classificação por Estrelas
(592)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (41.0% 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 Posit se destaca em Ingestão e Manipulação de Dados com uma pontuação de 9,1, facilitando a preparação de dados para análise. Em contraste, o Vertex AI recebeu uma pontuação menor de 8,3 nesta área, indicando que os usuários podem achá-lo menos eficiente para tarefas de preparação de dados.
- Os revisores mencionam que o Posit oferece capacidades superiores de Treinamento de Modelos, pontuando 9,1 em comparação com 8,5 do Vertex AI. Os usuários apreciam a interface intuitiva e os recursos robustos que facilitam o treinamento eficaz de modelos no Posit.
- Os usuários do G2 destacam que os recursos de Visualização de Dados do Posit são altamente avaliados em 8,9, fornecendo aos usuários ferramentas poderosas para criar representações visuais perspicazes de seus dados. O Vertex AI, embora competente, obteve uma pontuação ligeiramente inferior de 8,5, sugerindo que os usuários podem achar o Posit mais eficaz para necessidades de visualização.
- Os usuários no G2 relatam que o Posit possui uma Interface de Relatórios mais amigável, com uma pontuação de 8,2, o que simplifica o processo de geração e personalização de relatórios. As capacidades de relatórios do Vertex AI, embora funcionais, não receberam o mesmo nível de elogios.
- Os revisores mencionam que o Posit se destaca em recursos de Colaboração, pontuando 8,1, o que facilita o trabalho em equipe e o compartilhamento de insights entre os usuários. Em comparação, as ferramentas de colaboração do Vertex AI pontuaram mais baixo em 7,9, indicando possíveis limitações nas funcionalidades colaborativas.
- Os usuários dizem que os recursos de Controle de Qualidade do Posit são robustos, pontuando 8,7, o que ajuda a garantir a integridade e a precisão dos dados. O Vertex AI, com uma pontuação de 8,4, pode não fornecer o mesmo nível de garantia para usuários focados em manter altos padrões de qualidade de dados.
Posit vs Vertex AI
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Posit mais fácil de usar, configurar e administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com Posit no geral.
- Os revisores sentiram que Posit atende melhor às necessidades de seus negócios do que Vertex AI.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, Posit e Vertex AI fornecem níveis de assistência semelhantes.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Vertex AI em relação ao Posit.
Preços
Preço de Nível Básico
Posit
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
Posit
Teste Gratuito disponível
Vertex AI
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
9.1
496
8.6
359
Facilidade de Uso
8.3
496
8.2
368
Facilidade de configuração
8.8
106
8.1
291
Facilidade de administração
8.3
90
7.9
141
Qualidade do Suporte
8.1
403
8.1
335
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.5
81
8.2
135
Direção de Produto (% positivo)
8.5
488
9.2
353
Recursos
Administração
8.7
76
Dados insuficientes disponíveis
9.2
82
Dados insuficientes disponíveis
8.2
76
Dados insuficientes disponíveis
Capacidades
9.0
89
Dados insuficientes disponíveis
8.9
67
Dados insuficientes disponíveis
8.9
55
Dados insuficientes disponíveis
8.8
59
Dados insuficientes disponíveis
Metodologia
9.1
77
Dados insuficientes disponíveis
9.5
85
Dados insuficientes disponíveis
9.3
82
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
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
8.6
29
8.2
214
Sistema
9.1
25
8.2
170
Desenvolvimento de Modelos
8.8
19
8.4
202
7.8
21
7.9
179
8.3
21
8.4
200
9.0
21
8.5
202
Desenvolvimento de Modelos
9.0
20
8.2
165
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.6
15
8.2
200
8.5
14
8.4
196
8.7
13
8.2
195
7.6
17
8.2
178
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.6
17
8.5
165
9.1
18
8.4
163
Implantação
8.4
19
8.2
193
8.9
18
8.3
194
8.7
19
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
Processamento e Distribuição de Big DataOcultar 10 recursosMostrar 10 recursos
8.5
11
Não há dados suficientes
Base de dados
9.0
8
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
Integrações
8.3
5
Dados insuficientes disponíveis
8.3
6
Dados insuficientes disponíveis
Plataforma
7.9
8
Dados insuficientes disponíveis
8.7
10
Dados insuficientes disponíveis
8.3
6
Dados insuficientes disponíveis
Processamento
8.3
5
Dados insuficientes disponíveis
8.1
8
Dados insuficientes disponíveis
Construindo relatórios
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Plataforma
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Posit e Vertex AI é categorizado como Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
Posit é categorizado como Análise Estatística e Processamento e Distribuição de Big Data
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Posit
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
Ensino superior
19.1%
Tecnologia da informação e serviços
12.6%
Pesquisa
11.2%
Programas de computador
8.7%
Gestão Educacional
5.6%
Outro
42.8%
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
54.4%
Principais Alternativas
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