# ClearML vs UbiOps ClearML verzeichnet 20.123 monatliche Besuche mit -60,9 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. UbiOps verzeichnet 15.928 monatliche Besuche mit +2,6 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [ClearML](https://openaitools.app/de/tool/clear-ml) | [UbiOps](https://openaitools.app/de/tool/ubiops) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://clear.ml | https://ubiops.com | | Kategorien | KI-Entwicklertools, Large Language Models (LLMs), KI-Modelle, AI Workflow | KI-Entwicklertools, KI-Modelle, AI Workflow, Large Language Models (LLMs) | | Preismodell | Preise auf Anfrage | Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 20.123 | 15.928 | | MoM-Wachstumsrate | -60,9 % | +2,6 % | | Primärmarkt | Deutschland | Niederlande | | Direkte Besuche | 6.667 | 12.548 | | Bewertungsergebnis | 4,3 | 4,2 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 1 | 0 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## ClearML ClearML bündelt die betriebliche Seite von KI in einer Plattform. Die Infrastruktur-Control-Plane verbindet und verwaltet GPU-Ressourcen in On-Premises-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen und ergänzt Mandantenfähigkeit, rollenbasierte Zugriffskontrolle, Quotenverwaltung, fraktionierte GPUs, prioritätsbasierte Planung und nutzungsbasierte Abrechnung für interne Verrechnung. Das Ziel ist klar: die Auslastung vorhandener Hardware erhöhen und GPU-as-a-Service intern praktikabel machen. Das KI-Entwicklungszentrum ist die entwicklernahe Hälfte. Es bietet eine Werkbank mit integrierter Entwicklungsumgebung zum Coden, Testen und Deployment von Modellen sowie Datenintegration, Experiment-Tracking, Automatisierung, Dashboards, Pipelines, Modell-Repository und CI/CD-Anbindung. Da die Plattform cloud- und siliziumunabhängig ist, bleibt die bestehende Toolchain erhalten und der Workflow von der Forschung bis zur Produktion konsistent. Die GenAI-App-Engine übernimmt das Deployment großer Sprachmodelle auf denselben Clustern. ClearML kümmert sich um Netzwerk, Authentifizierung, Zugriffskontrolle und Monitoring, sodass Teams mit wenig Aufwand eine sichere LLM-API bereitstellen, ein fertiges Modell feinjustieren oder Datenaufnahme und Vektordatenbanken anbinden können. Der Vertrieb ist enterprise-orientiert: Demos und Angebote statt Self-Service-Kauf. **Preise und Tarife:** ClearML wird als Enterprise-Plattform mit demo- und angebotsbasierter Preisgestaltung verkauft; daneben wird ein kostenloser Einstieg beworben. Konkrete Preise pro Nutzer, GPU oder Nutzung werden nicht veröffentlicht, daher ist eine Angebotsanfrage beim Vertrieb nötig. - **Infrastruktur-Control-Plane:** Verbindet und steuert GPU-Cluster in On-Premises-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen mit Mandantenfähigkeit, RBAC, Quoten, fraktionierten GPUs und Prioritätsplanung. - **KI-Entwicklungszentrum:** Werkbank mit integrierter Entwicklungsumgebung, Experiment-Tracking, Datenintegration, Dashboards, Pipelines, Modell-Repository und CI/CD-Integration. - **GenAI-App-Engine:** Deployment von LLMs auf vorhandenen Clustern inklusive Netzwerk, Authentifizierung und Sicherheit, sodass sichere Modell-APIs mit wenig Handarbeit entstehen. - **Nutzungsbasierte Abrechnung und Verrechnung:** Granulare Kostenerfassung nach Rechenstunden, Speicher und API-Aufrufen ermöglicht die Zuordnung der Ausgaben zu verursachenden Projekten und Abteilungen. - **Anbieter- und cloudunabhängiges Design:** Läuft auf unterschiedlichen Silizium-, Cloud- und Umgebungstypen, reduziert Lock-in und hält einen durchgängigen Workflow von Experiment bis Produktion. **Stärken:** Eine Plattform deckt Cluster-Management, MLOps und LLM-Deployment ab statt drei Anbieter zu kombinieren; Starke Funktionen zu GPU-Auslastung, Scheduling und Kostenzuordnung mit direktem Fokus auf Kostenkontrolle; Cloud-, silizium- und anbieterunabhängig, was Lock-in bei gemischter Infrastruktur verringert; Relevante Unternehmensakzeptanz mit Dokumentation und Schulungsmaterialien **Einschränkungen:** Enterprise-Vertrieb per Angebot bedeutet intransparente Preise und längere Beschaffungszyklen; Der Funktionsumfang kann für kleine Teams, die nur Experiment-Tracking brauchen, zu schwer sein; Self-Hosting und Cluster-Integration setzen echte Betriebs- und Plattform-Engineering-Kapazität voraus [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/clear-ml.md) ## UbiOps UbiOps ist eine produktionsorientierte Plattform, die Machine-Learning- und KI-Modelle in zuverlässige, jederzeit verfügbare Services verwandelt. Statt von Data-Science-Teams zu verlangen, Infrastrukturexperten zu werden, abstrahiert sie die Komplexität von Kubernetes und Cloud-Infrastruktur, sodass ein Modell in Minuten vom Notebook zum versionierten, überwachten API-Endpunkt mit Autoscaling wird. Unterstützt werden große Sprachmodelle und generative KI ebenso wie Computer-Vision-Pipelines und klassische Data-Science-Workloads. Im Zentrum steht die zentrale Steuerung. IT- und MLOps-Teams verwalten Bereitstellung, Versionierung, Zugriffsrechte, Ressourcenpriorisierung, Auditing und Monitoring an einer Stelle, was Shadow-IT und Vendor-Lock-in reduziert. Rechenleistung kann aus verschiedenen Clustern und Umgebungen bezogen werden, darunter Kubernetes, virtuelle Maschinen und Bare Metal, sodass Workloads dort laufen, wo Regulatorik und Kosten am günstigsten sind. UbiOps ist besonders in regulierten und kritischen Branchen präsent. Zu den Kundenreferenzen zählen Gesundheitswesen und Immuntherapieforschung, nationale Cybersicherheitsbehörden, die Optimierung von Stromnetzen und groß angelegte Computer Vision in der Landwirtschaft, was den Fokus auf Sicherheit, Compliance und planbare Skalierung widerspiegelt. Die Preise werden pro Organisation angeboten: Es gibt die gehostete Option UbiOps Cloud mit nutzungsbasierter Abrechnung und UbiOps Private, das in der eigenen Umgebung des Kunden installiert und betrieben wird, weshalb in der Regel eine Demo oder ein Gespräch mit dem Vertrieb nötig ist. **Preise und Tarife:** Preis auf Anfrage. UbiOps bietet einen gehosteten Plan UbiOps Cloud mit bedarfsabhängiger, nutzungsbasierter Rechenleistung sowie UbiOps Private, das in der eigenen Public Cloud, Private Cloud oder On-Premise-Umgebung des Kunden betrieben wird, mit dediziertem Customer-Success-Manager und individuellen SLAs. Eine kostenlose Testversion ist verfügbar. - **Eine Steuerungsebene für KI-Workloads:** Modelle über eine einzige Oberfläche bereitstellen und verwalten, egal ob sie lokal, in einer Hybrid-Cloud oder über mehrere Cloud-Anbieter verteilt laufen. - **Modell-Serving ohne Kubernetes-Verwaltung:** Modelle mit integrierter Versionierung, Skalierungsalgorithmen und Monitoring zu produktionsreifen API-Endpunkten machen, ohne Kubernetes und Cloud-Infrastruktur selbst zu betreiben. - **Bedarfsgesteuertes GPU-Scaling:** KI- und Machine-Learning-Workloads bei steigender Nachfrage sofort auf GPU-Kapazität skalieren und Rechenkosten im Griff behalten. - **Integriertes MLOps und Governance:** API-Management, Versionskontrolle, Zugriffsverwaltung, Ressourcenpriorisierung, Auditing und Monitoring sind Standard und helfen, Shadow-IT zu vermeiden. - **Flexible Beschaffung von Rechenleistung:** Ressourcen aus Kubernetes-Clustern, virtuellen Maschinen oder Bare Metal über Clouds hinweg beziehen – für Hybrid- und Multi-Cloud-Strategien ohne Lock-in. **Stärken:** Abstrahiert Kubernetes und Cloud-Infrastruktur, sodass Data Scientists Modelle schneller ausliefern; Unterstützt lokale, hybride und Multi-Cloud-Bereitstellung und begrenzt Vendor-Lock-in; Starke Governance-Funktionen mit Versionierung, Auditing, Zugriffskontrolle und Monitoring; In regulierten Branchen wie Gesundheitswesen, öffentlichem Sektor und kritischer Infrastruktur erprobt **Einschränkungen:** Preis auf Anfrage, daher sind Kosten ohne Vertriebskontakt schwer einzuschätzen; Enterprise-Plattform, die für einfache Projekte oder kleine Teams überdimensioniert sein kann; Für die volle Nutzung fortgeschrittener Orchestrierung und Governance ist MLOps-Wissen nötig [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/ubiops.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich ClearML und UbiOps beim monatlichen Traffic? ClearML hat 20.123 monatliche Besuche, während UbiOps 15.928 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? ClearML verzeichnet eine Wachstumsrate von -60,9 % gegenüber dem Vormonat; UbiOps verzeichnet +2,6 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? ClearML: Preise auf Anfrage. ClearML wird als Enterprise-Plattform mit demo- und angebotsbasierter Preisgestaltung verkauft; daneben wird ein kostenloser Einstieg beworben. Konkrete Preise pro Nutzer, GPU oder Nutzung werden nicht veröffentlicht, daher ist eine Angebotsanfrage beim Vertrieb nötig. UbiOps: Preise auf Anfrage. Preis auf Anfrage. UbiOps bietet einen gehosteten Plan UbiOps Cloud mit bedarfsabhängiger, nutzungsbasierter Rechenleistung sowie UbiOps Private, das in der eigenen Public Cloud, Private Cloud oder On-Premise-Umgebung des Kunden betrieben wird, mit dediziertem Customer-Success-Manager und individuellen SLAs. Eine kostenlose Testversion ist verfügbar. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Ollama](https://openaitools.app/de/tool/ollama) | 9.421.973 | +4,3 % | Free, Freemium, Paid | Offene KI-Modelle lokal oder in der Cloud ausführen und entwickeln | [.md](https://openaitools.app/de/tool/ollama.md) | | 2 | [RunningHub](https://openaitools.app/de/tool/runninghub) | 3.105.554 | -28,5 % | Freemium | RunningHub is a cloud platform for running ComfyUI workflows online, building AI apps, and generating images and videos with hosted models and APIs. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/runninghub.md) | | 3 | [ModelScope](https://openaitools.app/de/tool/modelscope-community) | 3.085.423 | +5,1 % | Kostenlos | ModelScope (魔搭社区) is an open-source AI community and model service platform that hosts thousands of pretrained models, datasets, and ready-to-run demos, backed by Alibaba Cloud infrastructure. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/modelscope-community.md) | | 4 | [Open WebUI](https://openaitools.app/de/tool/open-webui) | 804.534 | -2,8 % | Freemium | Open WebUI is an open-source, self-hosted AI interface that lets individuals and organizations run any model — local or cloud — inside a workspace they fully control. It ships as a one-command install, supports Ollama, O | [.md](https://openaitools.app/de/tool/open-webui.md) | | 5 | [Labelbox](https://openaitools.app/de/tool/labelbox) | 762.803 | -22,8 % | Preise auf Anfrage | Die Umgebungen, auf denen Frontier-KI trainiert — und die Agenten für die Routinearbeit | [.md](https://openaitools.app/de/tool/labelbox.md) | | 6 | [Vocareum](https://openaitools.app/de/tool/vocareum-com) | 531.556 | +5,4 % | Kostenpflichtig | Laborinfrastruktur für Hands-on-Bildung in KI, Cloud und Daten | [.md](https://openaitools.app/de/tool/vocareum-com.md) | | 7 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/de/tool/super-annotate) | 386.034 | +37,4 % | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | SuperAnnotate is an AI data platform that combines a collaborative multimodal annotation editor, an expert data-operations team, and the orchestration layer needed to move curated datasets into training, evaluation, and | [.md](https://openaitools.app/de/tool/super-annotate.md) | | 8 | [Weights & Biases (CoreWeave Forge)](https://openaitools.app/de/tool/prompts) | 315.624 | -80,2 % | Freemium, Preise auf Anfrage, Kostenlos | Verfolge, evaluiere und liefere KI-Modelle und Agenten in einer verbundenen Umgebung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/prompts.md) | | 9 | [Arize AI](https://openaitools.app/de/tool/arize-com) | 249.028 | +3,2 % | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Agent-Observability, Evaluation und kontinuierliche Verbesserung für Produktions-KI | [.md](https://openaitools.app/de/tool/arize-com.md) | | 10 | [Sim AI](https://openaitools.app/de/tool/sim-ai) | 140.953 | +20,6 % | Freemium, Paid (per user/month), and Enterprise with custom pricing; self-hosting free under Apache 2.0 | Sim is the open-source AI workspace for building, deploying and governing AI agents. Create agents visually, in Chat or in code, ground them in a synced knowledge base, connect 270+ integrations, and control access, spen | [.md](https://openaitools.app/de/tool/sim-ai.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/clear-ml-vs-ubiops More Markdown: [Kategorien](https://openaitools.app/de/categories.md) · [Traffic-Rankings](https://openaitools.app/de/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/de/llms.txt)