QuickPod verzeichnet 7.171 monatliche Besuche mit -70,4 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenpflichtig“. Thunder Compute verzeichnet 102.147 monatliche Besuche mit -29 % Wachstum und einem Preismodell „Paid (per-minute instances, per-second sandboxes)“.
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Günstige Cloud-GPUs mit Minuten-Instanzen und Sekunden-Sandboxes für KI-Workloads.
| Dimension / Kennzahl | | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | quickpod.io | thundercompute.com |
| Preismodell | Kostenpflichtig | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) |
| Monatliche Besuche | 7171 (7.171) | 102.147 (102.147) |
| MoM-Traffic-Delta | -17.069 (-70,4 %) | -41.662 (-29 %) |
|---|
| Primärmarkt und Anteil | 🇮🇩 Indonesien (100 %) | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (53,5 %) |
|---|
| Direkte Besuche / Monat | 2986 | 40.743 |
|---|
| Nutzerbewertung | 4 | 4,4 |
|---|
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
|---|
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.
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On-Demand-Preise für CPU und GPU stehen in der Konsole, sodass du Instanztypen vor dem Start vergleichen kannst.
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Starten Sie isolierte Ubuntu-VMs mit oder ohne GPU für RL-Rollouts, Evaluierungen und CI, sekundengenau abgerechnet und zwischen Läufen auf null skaliert.
CLI, VS-Code-Erweiterung, MCP-Server und REST-API steuern die Infrastruktur vom Terminal, Editor, KI-Agenten oder eigenen Dienst aus.
Speichern Sie die Instanzfestplatte als Snapshot und stellen Sie sie später wieder her, um Experimente zu pausieren, ohne Maschinen laufen zu lassen.
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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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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