Comparar V7 Darwin e Vertex AI 
Produtos em Destaque
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (55.8% das avaliações)
Pequeno negócio (42.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Grátis
Pague Conforme Usar Por Mês
V7 Darwin
Classificação por Estrelas
(54)4.8 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (55.8% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Grátis
Navegue por todos os planos de preços 4Vertex AI
Classificação por Estrelas
(652)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (42.0% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Pague Conforme Usar Por Mês
Saiba mais sobre Vertex AIResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os revisores do G2 relatam que o Vertex AI se destaca na gestão de fluxos de trabalho complexos de aprendizado de máquina, com os usuários apreciando sua capacidade de centralizar todo o ciclo de vida de ML. Um usuário destacou como ele simplifica tudo, desde a preparação de dados até a implantação e monitoramento, tornando-o uma escolha robusta para organizações que buscam otimizar seus processos.
- Os usuários dizem que o V7 Darwin se destaca por sua interface amigável, tornando a navegação intuitiva e acessível. Os revisores notaram sua eficácia na gestão de tarefas de RH, como integração e gestão de desempenho, o que pode ser particularmente benéfico para pequenas empresas que buscam uma solução tudo-em-um.
- De acordo com avaliações verificadas, o Vertex AI tem uma pontuação de satisfação geral significativamente mais alta, indicando que os usuários se sentem mais positivamente sobre sua experiência com a plataforma. Isso se reflete no feedback que elogia sua integração perfeita com o Google Cloud, o que melhora a experiência geral do usuário.
- Os revisores mencionam que, enquanto o V7 Darwin oferece um preço de entrada gratuito, ele pode não fornecer a mesma profundidade de recursos que o Vertex AI, que, apesar de seu modelo de pagamento conforme o uso, é visto como uma ferramenta mais abrangente para projetos de aprendizado de máquina. Os usuários expressaram que as capacidades do Vertex AI justificam seu preço para aplicações sérias de ML.
- Os usuários destacam que o processo de implementação do Vertex AI é geralmente rápido e eficiente, com muitos elogiando o assistente de integração intuitivo que ajuda novos usuários a começarem sem uma curva de aprendizado acentuada. Em contraste, alguns usuários do V7 Darwin notaram que, embora seja fácil de usar, pode faltar recursos avançados que poderiam aumentar a produtividade.
- Os revisores do G2 indicam que o V7 Darwin brilha na qualidade do suporte, com os usuários avaliando-o altamente por sua capacidade de resposta e utilidade. No entanto, o suporte do Vertex AI, embora sólido, não atinge o mesmo nível de aclamação, sugerindo que o V7 Darwin pode ser uma escolha melhor para usuários que priorizam o serviço ao cliente na seleção de software.
V7 Darwin vs Vertex AI
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram V7 Darwin mais fácil de usar, configurar e administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com V7 Darwin no geral.
- Os revisores sentiram que V7 Darwin atende melhor às necessidades de seus negócios do que Vertex AI.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que V7 Darwin é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do V7 Darwin em relação ao Vertex AI.
Preços
Preço de Nível Básico
V7 Darwin
Free Plan
Grátis
as funcionalidades principais e configure seu fluxo de trabalho gratuitamente.
- 1 Espaço de Trabalho
- 10 Licenças de Usuário
- 3 Modelos Integrados
Vertex 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
V7 Darwin
Teste Gratuito disponível
Vertex AI
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
9.5
38
8.6
389
Facilidade de Uso
9.5
38
8.2
400
Facilidade de configuração
9.5
17
8.1
322
Facilidade de administração
9.4
15
7.9
149
Qualidade do Suporte
9.6
36
8.1
364
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
9.9
14
8.3
143
Direção de Produto (% positivo)
9.6
32
9.2
383
Recursos
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.4
76
9.4
6
8.1
78
9.7
5
8.3
76
9.0
7
8.4
76
9.8
7
8.8
75
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.5
75
9.3
5
8.3
73
9.7
6
8.4
72
9.2
6
8.6
74
9.8
7
8.7
71
Gestão
9.3
5
8.2
71
10.0
6
8.5
73
Dados insuficientes disponíveis
8.0
71
Dados insuficientes disponíveis
8.1
70
Operações
9.7
6
8.2
70
Dados insuficientes disponíveis
8.5
71
10.0
6
8.3
71
Gestão
10.0
5
8.1
69
9.7
5
8.4
72
9.3
5
8.3
70
IA generativa
Recurso Não Disponível
8.4
37
Recurso Não Disponível
8.6
37
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
Não há dados suficientes
8.2
246
Sistema
Dados insuficientes disponíveis
8.2
173
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.5
208
Dados insuficientes disponíveis
7.9
181
Dados insuficientes disponíveis
8.4
206
Dados insuficientes disponíveis
8.5
209
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.2
167
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.3
203
Dados insuficientes disponíveis
8.5
202
Dados insuficientes disponíveis
8.2
200
Dados insuficientes disponíveis
8.3
181
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.5
167
Dados insuficientes disponíveis
8.5
166
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.3
213
Dados insuficientes disponíveis
8.3
203
Dados insuficientes disponíveis
8.6
207
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.3
110
Dados insuficientes disponíveis
8.3
106
Dados insuficientes disponíveis
8.1
105
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.1
38
Dados insuficientes disponíveis
7.8
37
Dados insuficientes disponíveis
7.7
38
Dados insuficientes disponíveis
7.9
35
Dados insuficientes disponíveis
8.5
37
Dados insuficientes disponíveis
7.5
36
Dados insuficientes disponíveis
7.7
36
Qualidade
9.4
21
Dados insuficientes disponíveis
9.5
24
Dados insuficientes disponíveis
9.4
21
Dados insuficientes disponíveis
9.3
22
Dados insuficientes disponíveis
Automação
9.4
16
Dados insuficientes disponíveis
9.4
14
Dados insuficientes disponíveis
Anotação de Imagem
9.3
27
Dados insuficientes disponíveis
9.4
24
Dados insuficientes disponíveis
9.1
17
Dados insuficientes disponíveis
9.2
18
Dados insuficientes disponíveis
Anotação em Linguagem Natural
9.1
13
Dados insuficientes disponíveis
8.5
9
Dados insuficientes disponíveis
9.0
10
Dados insuficientes disponíveis
Anotação de Fala
7.7
8
Dados insuficientes disponíveis
7.5
8
Dados insuficientes disponíveis
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
9.0
31
Dados insuficientes disponíveis
8.7
32
Dados insuficientes disponíveis
8.6
31
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.0
34
Dados insuficientes disponíveis
7.7
31
Dados insuficientes disponíveis
8.1
30
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.5
30
Dados insuficientes disponíveis
8.3
32
Dados insuficientes disponíveis
8.5
31
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.7
30
Dados insuficientes disponíveis
8.3
32
Dados insuficientes disponíveis
8.9
30
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.2
31
Dados insuficientes disponíveis
8.5
31
Integração - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.5
68
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
9.0
26
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.8
24
Dados insuficientes disponíveis
9.0
24
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
9.3
25
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
24
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.2
23
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.0
23
Dados insuficientes disponíveis
8.7
22
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.7
23
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
9.0
23
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
8.6
28
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
7.8
26
Dados insuficientes disponíveis
7.9
27
Dados insuficientes disponíveis
8.1
28
Integração - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.8
28
Dados insuficientes disponíveis
8.2
30
Dados insuficientes disponíveis
8.1
28
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
V7 Darwin e Vertex AI é categorizado como Plataformas de MLOps
Categorias Únicas
V7 Darwin é categorizado como Rotulagem de Dados
Vertex AI é categorizado como Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps), Infraestrutura de IA Generativa, Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, Aprendizado de Máquina, Construtores de Agentes de IA, e Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
V7 Darwin
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
Tecnologia da informação e serviços
25.0%
Programas de computador
19.2%
Pesquisa
7.7%
Hospital & Assistência à Saúde
5.8%
Biotecnologia
3.8%
Outro
38.5%
Programas de computador
17.9%
Tecnologia da informação e serviços
14.3%
Serviços financeiros
6.8%
Varejo
3.6%
Hospital & Assistência à Saúde
3.3%
Outro
54.1%
Principais Alternativas
Discussões
V7 Darwin não possui discussões com respostas
Para que é usada a Google Cloud AI Platform?
3 Comentários
AO
Vertex AI é a plataforma de aprendizado de máquina gerenciada do Google Cloud. É usada para construir, treinar e implantar modelos de ML em escala. Ela...Leia mais
What software libraries does cloud ML engine support?
3 Comentários
AO
O Cloud ML Engine (agora parte do Vertex AI) suporta frameworks e bibliotecas de ML populares, como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn e XGBoost. Essa...Leia mais
What is Google AI platform?
2 Comentários
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
Procurando por ideias de software?
Com mais de 3 milhões de avaliações, podemos fornecer os detalhes específicos que ajudam você a tomar uma decisão informada de compra de software para o seu negócio. Encontrar o produto certo é importante, deixe-nos ajudar.
ou continuar com
Ao prosseguir, você concorda com nossos Termos de Uso e Política de Privacidade
