Modal: Ofrece ejecución sin servidor en Python sin esfuerzo para pipelines de IA, pero se centra en Function-as-a-Service en lugar de máquinas virtuales puras. Modal registra 1.196.021 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +30,2 % y un modelo de precios Freemium, Precio a consultar. Salad registra 713.519 visitas mensuales con un crecimiento de +10,4 % y un modelo de precios Prueba gratuita, De pago, Precio a consultar.
Infraestructura cloud serverless para cargas de trabajo de IA y datos
Nube de GPU distribuida que orquesta las GPU de consumo inactivas del mundo
| +277,18 mil (+30,2 %) |
| +67,49 mil (+10,4 %) |
| Mercado principal y cuota | 🇺🇸 Estados Unidos (43,9 %) | 🇺🇸 Estados Unidos (40,9 %) |
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| Visitas directas / mes | 845,64 mil | 440,92 mil |
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| Valoración de usuarios | 4,8 | 4,3 |
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| Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web |
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Infraestructura cloud serverless para cargas de trabajo de IA y datos
Escribe Python normal, asigna GPU o contenedores y despliega endpoints HTTPS que escalan con el tráfico y bajan a cero cuando están inactivos.
Lanza entornos aislados y seguros para agentes de código, rollouts de RL y código no confiable, con arranques inferiores al segundo y más de un millón de sandboxes concurrentes.
Ejecuta ajustes finos, LoRA, entrenamiento completo y aprendizaje por refuerzo en capacidad GPU elástica de uno o varios nodos, sin solicitudes de cuota.
Sirve LLM y modelos de imagen, vídeo o audio mediante endpoints compatibles con OpenAI, o trae tu propia pila de inferencia y deja la infraestructura a Modal.
Nube de GPU distribuida que orquesta las GPU de consumo inactivas del mundo
Planifica, supervisa y reubica cargas Docker/OCI en miles de nodos GPU distribuidos, con conmutación por error cuando los nodos desaparecen.
Acceso bajo demanda a un pool distribuido de GPU de consumo inactivas en más de 190 países, con precio prioritario desde unos 0,015 dólares por hora de GPU.
Un endpoint gestionado de tokens para modelos de pesos abiertos con precio por token, y tus datos nunca se usan para entrenar.
Ejecuta la misma pila de orquestación dentro de tu organización, agrupando GPU inactivas de estaciones en un servicio interno compatible con OpenAI.
EspecializadoEjecución serverless extremadamente rápida optimizada específicamente para modelos de contenido generativo en lugar de código Python general.
Ofrece alquileres de GPU dedicadas y sin servidor confiables, pero carece del grupo de hardware de consumo P2P de ultra bajo costo de Salad.
EspecializadoSe especializa en API de inferencia serverless gestionadas para modelos de código abierto, en lugar de alquiler de infraestructura GPU pura.
#3Ofrece un extenso mercado de GPU peer-to-peer con precios más bajos, pero requiere más configuración manual.
Proporciona clústeres de GPU NVIDIA de nivel empresarial y herramientas de ML gestionadas, pero a un precio profesional más alto.
Empaquetado de modelos más fácil mediante Cog, pero ofrece menos ejecución arbitraria de contenedores serverless de Python que Modal.
EspecializadoOffers 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.
EspecializadoCombines 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.
Features second-billed persistent SSH GPU instances, but lacks a distributed consumer hardware backbone.
EspecializadoScales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training.
EspecializadoEjecución serverless extremadamente rápida optimizada específicamente para modelos de contenido generativo en lugar de código Python general.
Ofrece alquileres de GPU dedicadas y sin servidor confiables, pero carece del grupo de hardware de consumo P2P de ultra bajo costo de Salad.
EspecializadoSe especializa en API de inferencia serverless gestionadas para modelos de código abierto, en lugar de alquiler de infraestructura GPU pura.
Ofrece un extenso mercado de GPU peer-to-peer con precios más bajos, pero requiere más configuración manual.
Proporciona clústeres de GPU NVIDIA de nivel empresarial y herramientas de ML gestionadas, pero a un precio profesional más alto.
Empaquetado de modelos más fácil mediante Cog, pero ofrece menos ejecución arbitraria de contenedores serverless de Python que Modal.
EspecializadoOffers 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.
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.
EspecializadoScales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training.
