Salad enregistre 713 519 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de +10,4 % et un modèle tarifaire Essai gratuit, Payant, Tarifs sur demande. supermemory enregistre 156 579 visites mensuelles avec une croissance de -7,7 % et un modèle tarifaire Tarifs sur demande.
Cloud GPU distribuée qui orchestre les GPU grand public inutilisés du monde
Un moteur de mémoire et d'apprentissage continu qui donne un contexte persistant à tout agent IA
| Dimension / Métrique | | |
|---|---|---|
| Domaine officiel | salad.com | supermemory.ai |
| Modèle tarifaire | Essai gratuit, Payant, Tarifs sur demande | Tarifs sur demande |
| Visites mensuelles | 713,52 k (713 519) | 156,58 k (156 579) |
| Delta de trafic mensuel | +67,49 k (+10,4 %) | -12,98 k (-7,7 %) |
|---|
| Marché principal et part | 🇺🇸 États-Unis (40,9 %) | 🇺🇸 États-Unis (46,2 %) |
|---|
| Visites directes / mois | 440,92 k | 71,16 k |
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| Note des utilisateurs | 4,3 | 4,5 |
|---|
| Plateformes prises en charge | Site web | Site web |
|---|
Cloud GPU distribuée qui orchestre les GPU grand public inutilisés du monde
Planifie, surveille et réaffecte des charges Docker/OCI sur des milliers de nœuds GPU distribués, avec bascule automatique quand des nœuds disparaissent.
Accès à la demande à un pool distribué de GPU grand public inutilisés dans plus de 190 pays, tarif prioritaire à partir d'environ 0,015 dollar par heure de GPU.
Un point d'accès à jetons managé pour les modèles à poids ouverts, facturé au jeton, vos données n'étant jamais utilisées pour l'entraînement.
Exécutez la même pile d'orchestration dans votre organisation et regroupez les GPU inutilisés des stations de travail en un service interne compatible OpenAI.
Un moteur de mémoire et d'apprentissage continu qui donne un contexte persistant à tout agent IA
Un modèle dédié extrait, fusionne, infère et oublie sur le contexte stocké, de sorte que le graphe de mémoire s'améliore en continu au lieu de simplement s'accumuler.
Chaque acquis est relié aux entités, sources et moments qui l'entourent, conservant non seulement du contenu mais une carte consciente du temps.
La mémoire vit hors des fournisseurs de modèles et s'utilise via API, SDK, plugins et MCP, si bien que le contexte circule entre modèles et outils.
Les souvenirs pertinents sont injectés sous forme de tokens dans le prompt au moment de la requête, offrant un contexte utile sans transcription illimitée.
Offre des locations de GPU dédiées et serverless fiables, mais manque du pool de matériel grand public pair-à-pair ultra-économique de Salad.
#1
SpécialiséFocuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context.
#2
SpécialiséSe spécialise dans les API d'inférence serverless gérées pour les modèles open source, plutôt que dans la location d'infrastructure GPU brute.
#3Propose un vaste marché de GPU pair-à-pair à des prix inférieurs, mais nécessite une configuration plus manuelle.
SpécialiséOffre une exécution serverless Python sans effort pour les pipelines d'IA, mais se concentre sur le Function-as-a-Service plutôt que sur les VM brutes.
Fournit des clusters de GPU NVIDIA de qualité entreprise et des outils ML gérés, mais à un prix professionnel plus élevé.
Gratuit / Open sourceUne passerelle IA open source pour plus de 100 fournisseurs de LLM
SpécialiséOffers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
SpécialiséLe moteur de contexte universel qui relie les agents aux données, outils et modèles
SpécialiséOffre une recherche vectorielle évolutive et un stockage RAG de niveau entreprise, mais manque des abstractions de graphes de mémoire d'agents automatisées de supermemory.
SpécialiséPasserelle IA, observabilité et guardrails pour les apps LLM en production
Focuses on large-scale enterprise GPU clusters for training, rather than lightweight consumer container workloads.
Offre des locations de GPU dédiées et serverless fiables, mais manque du pool de matériel grand public pair-à-pair ultra-économique de Salad.
SpécialiséFocuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context.
SpécialiséSe spécialise dans les API d'inférence serverless gérées pour les modèles open source, plutôt que dans la location d'infrastructure GPU brute.
Propose un vaste marché de GPU pair-à-pair à des prix inférieurs, mais nécessite une configuration plus manuelle.
SpécialiséOffre une exécution serverless Python sans effort pour les pipelines d'IA, mais se concentre sur le Function-as-a-Service plutôt que sur les VM brutes.
Fournit des clusters de GPU NVIDIA de qualité entreprise et des outils ML gérés, mais à un prix professionnel plus élevé.
SpécialiséOffers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
SpécialiséPasserelle IA, observabilité et guardrails pour les apps LLM en production
Focuses on large-scale enterprise GPU clusters for training, rather than lightweight consumer container workloads.
