Modal: Bietet mühelose Python-Serverless-Ausführung für KI-Pipelines, konzentriert sich jedoch auf Function-as-a-Service statt auf reine VMs. Modal verzeichnet 1.196.021 monatliche Besuche mit +30,2 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. Salad verzeichnet 713.519 monatliche Besuche mit +10,4 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“.
Serverlose Cloud-Infrastruktur für KI- und Daten-Workloads
Verteilte GPU-Cloud, die die ungenutzten Consumer-GPUs der Welt orchestriert
| Dimension / Kennzahl | | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | modal.com | salad.com |
| Preismodell | Freemium, Preise auf Anfrage | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 1,2 Mio. (1.196.021) | 713.519 (713.519) |
| MoM-Traffic-Delta | +277.179 (+30,2 %) | +67.488 (+10,4 %) |
| Primärmarkt und Anteil | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (43,9 %) | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (40,9 %) |
| Direkte Besuche / Monat | 845.636 | 440.915 |
| Nutzerbewertung | 4,8 | 4,3 |
| 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.
Verteilte GPU-Cloud, die die ungenutzten Consumer-GPUs der Welt orchestriert
Plant, überwacht und verlagert Docker-/OCI-Workloads über Tausende verteilte GPU-Knoten, mit Failover, wenn Knoten verschwinden.
On-Demand-Zugriff auf einen verteilten Pool ungenutzter Consumer-GPUs in über 190 Ländern, Priority-Preise ab rund 0,015 USD pro GPU-Stunde.
Ein Managed-Token-Endpunkt für Open-Weight-Modelle mit Token-Abrechnung, wobei deine Daten nie zum Training genutzt werden.
Betreibe denselben Orchestrierungs-Stack in deiner Organisation und bündle ungenutzte Workstation-GPUs zu einem internen OpenAI-kompatiblen Dienst.
SpezialisiertExtrem schnelle serverlose Ausführung, speziell optimiert für generative Medienmodelle statt für allgemeinen Python-Code.
SpezialisiertExtrem schnelle serverlose Ausführung, speziell optimiert für generative Medienmodelle statt für allgemeinen Python-Code.
Bietet zuverlässige dedizierte und serverlose GPU-Vermietung, verfügt jedoch nicht über Salads extrem kostengünstigen Peer-to-Peer-Consumer-Hardware-Pool.
Bietet zuverlässige dedizierte und serverlose GPU-Vermietung, verfügt jedoch nicht über Salads extrem kostengünstigen Peer-to-Peer-Consumer-Hardware-Pool.
SpezialisiertSpezialisiert sich auf verwaltete Serverless-Inferenzen-APIs für Open-Source-Modelle statt auf die Vermietung von reiner GPU-Infrastruktur.
SpezialisiertSpezialisiert sich auf verwaltete Serverless-Inferenzen-APIs für Open-Source-Modelle statt auf die Vermietung von reiner GPU-Infrastruktur.
Bietet einen umfangreichen Peer-to-Peer-GPU-Marktplatz zu günstigeren Preisen, erfordert jedoch mehr manuelle Konfiguration.
Bietet einen umfangreichen Peer-to-Peer-GPU-Marktplatz zu günstigeren Preisen, erfordert jedoch mehr manuelle Konfiguration.
Liefert NVIDIA-GPU-Cluster der Enterprise-Klasse und verwaltete ML-Tools, allerdings zu einem höheren professionellen Preis.
Liefert NVIDIA-GPU-Cluster der Enterprise-Klasse und verwaltete ML-Tools, allerdings zu einem höheren professionellen Preis.
Einfachere Modellpaketierung über Cog, bietet aber weniger beliebige serverlose Python-Container-Ausführung als Modal.
Einfachere Modellpaketierung über Cog, bietet aber weniger beliebige serverlose Python-Container-Ausführung als Modal.
SpezialisiertOffers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
SpezialisiertOffers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
Provides integrated development studios and training workflows, but with less granular serverless function orchestration.
Provides integrated development studios and training workflows, but with less granular serverless function orchestration.
SpezialisiertCombines ready-to-use model APIs and serverless GPU jobs, with simpler API consumption than custom Modal apps.
Focuses on large-scale enterprise GPU clusters for training, rather than lightweight consumer container workloads.
Focuses on large-scale enterprise GPU clusters for training, rather than lightweight consumer container workloads.
Features second-billed persistent SSH GPU instances, but lacks a distributed consumer hardware backbone.
Features second-billed persistent SSH GPU instances, but lacks a distributed consumer hardware backbone.
SpezialisiertScales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training.
SpezialisiertScales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training.
