Salad verzeichnet 713.519 monatliche Besuche mit +10,4 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. supermemory verzeichnet 156.579 monatliche Besuche mit -7,7 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“.
Verteilte GPU-Cloud, die die ungenutzten Consumer-GPUs der Welt orchestriert
Eine Memory- und Continual-Learning-Engine, die jedem KI-Agenten dauerhaften Kontext gibt
| Dimension / Kennzahl | | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | salad.com | supermemory.ai |
| Preismodell | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 713.519 (713.519) | 156.579 (156.579) |
| MoM-Traffic-Delta | +67.488 (+10,4 %) | -12.982 (-7,7 %) |
|---|
| Primärmarkt und Anteil | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (40,9 %) | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (46,2 %) |
|---|
| Direkte Besuche / Monat | 440.915 | 71.163 |
|---|
| Nutzerbewertung | 4,3 | 4,5 |
|---|
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
|---|
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.
Eine Memory- und Continual-Learning-Engine, die jedem KI-Agenten dauerhaften Kontext gibt
Ein dediziertes Modell extrahiert, verschmilzt, schließt und vergisst über den gespeicherten Kontext, sodass der Memory-Graph sich laufend verbessert statt nur anzuwachsen.
Jede Erkenntnis verlinkt auf die umliegenden Entitäten, Quellen und Zeitpunkte und speichert damit nicht nur Inhalte, sondern eine zeitbewusste Landkarte.
Memory liegt außerhalb der Modellanbieter und wird über API, SDKs, Plugins und MCP genutzt, sodass Kontext über Modelle und Werkzeuge hinweg mitwandert.
Relevante Erinnerungen werden zur Anfragezeit als Tokens in den Prompt injiziert und liefern passenden Kontext ohne unbegrenzte Transkripte.
Bietet zuverlässige dedizierte und serverlose GPU-Vermietung, verfügt jedoch nicht über Salads extrem kostengünstigen Peer-to-Peer-Consumer-Hardware-Pool.
#1
SpezialisiertFocuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context.
#2
SpezialisiertSpezialisiert sich auf verwaltete Serverless-Inferenzen-APIs für Open-Source-Modelle statt auf die Vermietung von reiner GPU-Infrastruktur.
#3Bietet einen umfangreichen Peer-to-Peer-GPU-Marktplatz zu günstigeren Preisen, erfordert jedoch mehr manuelle Konfiguration.
SpezialisiertBietet mühelose Python-Serverless-Ausführung für KI-Pipelines, konzentriert sich jedoch auf Function-as-a-Service statt auf reine VMs.
Liefert NVIDIA-GPU-Cluster der Enterprise-Klasse und verwaltete ML-Tools, allerdings zu einem höheren professionellen Preis.
Kostenlos / Open SourceEin Open-Source-KI-Gateway für über 100 LLM-Anbieter
SpezialisiertOffers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
SpezialisiertDie universelle Kontext-Engine, die Agenten mit Daten, Tools und Modellen verbindet
SpezialisiertBietet skalierbare Vektorsuche und RAG-Speicherung auf Unternehmensebene, entbehrt jedoch der automatisierten Agenten-Speichergraphen-Abstraktionen von supermemory.
SpezialisiertKI-Gateway, Observability und Guardrails für LLM-Apps in Produktion
Focuses on large-scale enterprise GPU clusters for training, rather than lightweight consumer container workloads.
Bietet zuverlässige dedizierte und serverlose GPU-Vermietung, verfügt jedoch nicht über Salads extrem kostengünstigen Peer-to-Peer-Consumer-Hardware-Pool.
SpezialisiertFocuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context.
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.
SpezialisiertBietet mühelose Python-Serverless-Ausführung für KI-Pipelines, konzentriert sich jedoch auf Function-as-a-Service statt auf reine VMs.
Liefert NVIDIA-GPU-Cluster der Enterprise-Klasse und verwaltete ML-Tools, allerdings zu einem höheren professionellen Preis.
SpezialisiertOffers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
SpezialisiertKI-Gateway, Observability und Guardrails für LLM-Apps in Produktion
Focuses on large-scale enterprise GPU clusters for training, rather than lightweight consumer container workloads.
