Modal verzeichnet 1.196.021 monatliche Besuche mit +30,2 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. QuickPod verzeichnet 7.171 monatliche Besuche mit -70,4 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenpflichtig“.
Serverlose Cloud-Infrastruktur für KI- und Daten-Workloads
Günstige On-Demand-GPU- und CPU-Pods, mit einem Klick startklar
| Dimension / Kennzahl | | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | modal.com | quickpod.io |
| Preismodell | Freemium, Preise auf Anfrage | Kostenpflichtig |
| Monatliche Besuche | 1,2 Mio. (1.196.021) | 7171 (7.171) |
| MoM-Traffic-Delta | +277.179 (+30,2 %) | -17.069 (-70,4 %) |
| Primärmarkt und Anteil | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (43,9 %) | 🇮🇩 Indonesien (100 %) |
| Direkte Besuche / Monat | 845.636 | 2986 |
| Nutzerbewertung | 4,8 | 4 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
Serverlose Cloud-Infrastruktur für KI- und Daten-Workloads
Schreiben Sie normales Python, binden Sie GPUs oder Container ein und deployen Sie HTTPS-Endpunkte, die mit dem Traffic skalieren und im Leerlauf auf null gehen.
Starten Sie isolierte, sichere Umgebungen für Coding-Agents, RL-Rollouts und nicht vertrauenswürdigen Code – mit Starts unter einer Sekunde und über einer Million gleichzeitiger Sandboxes.
Führen Sie Fine-Tunes, LoRA, vollständiges Training und Reinforcement Learning auf elastischer Single- oder Multi-Node-GPU-Kapazität aus, ohne Quota-Anträge.
Stellen Sie LLMs sowie Bild-, Video- oder Audiomodelle über OpenAI-kompatible Endpunkte bereit oder bringen Sie Ihren eigenen Inferenz-Stack mit und überlassen Sie die Infrastruktur Modal.
Günstige On-Demand-GPU- und CPU-Pods, mit einem Klick startklar
Starte bedarfsgesteuerte Docker-Pods mit GPU- oder CPU-Leistung aus einer Oberfläche und skaliere mit der Arbeitslast.
Jeder Pod liefert eine Jupyter-Umgebung, die für TensorFlow, PyTorch oder dein Wunsch-Framework bereit ist.
Wähle aus vielen Standorten weltweit, damit Compute nah an Datensätzen und Endnutzern liegt.
On-Demand-Preise für CPU und GPU stehen in der Konsole, sodass du Instanztypen vor dem Start vergleichen kannst.
SpezialisiertExtrem schnelle serverlose Ausführung, speziell optimiert für generative Medienmodelle statt für allgemeinen Python-Code.
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RunPod is a cloud platform for AI and machine learning workloads that rents GPU compute by the second. It offers Pods for persistent GPU instances, Serverless endpoints that autoscale inference from zero, and multi-node Clusters, plus a Hub of ready-to-deploy open-source models and templates.
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SpezialisiertKonzentriert sich stark auf verwaltete APIs für Open-Source-Modellinferenz statt auf beliebige benutzerdefinierte Container-Ausführung.
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Cloud-GPUs sekundengenau aus einem globalen Marktplatz mieten
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Nebius is an AI-focused cloud platform that gives teams non-virtualized NVIDIA GPU clusters, managed MLOps tooling, and a serverless inference layer so they can move from experiment to production on one stack.
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Einfachere Modellpaketierung über Cog, bietet aber weniger beliebige serverlose Python-Container-Ausführung als Modal.
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Kostenlos / Open SourceVerteilte GPU-Cloud, die die ungenutzten Consumer-GPUs der Welt orchestriert
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SpezialisiertGünstige serverlose Inferenz-APIs für über 200 Modelle
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Kostenlos / Open SourceDie AI-Cloud der Macher von PyTorch Lightning
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SpezialisiertCombines ready-to-use model APIs and serverless GPU jobs, with simpler API consumption than custom Modal apps.
KI-Compute im Gigawatt-Maßstab, komplett gebaut und betrieben
Günstige Cloud-GPUs mit Minuten-Instanzen und Sekunden-Sandboxes für KI-Workloads.
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