Modal 每月有 1,196,021 次造訪，月增率 +30.2%，定價模式為免費增值、需聯絡報價。Thunder Compute 每月有 102,147 次造訪，成長率 -29%，定價模式為 Paid (per-minute instances, per-second sandboxes)。
低成本雲端 GPU：面向 AI 工作負載的按分鐘執行個體與按秒計費沙箱。
| 面向／指標 | | |
|---|---|---|
| 官方網域 | modal.com | thundercompute.com |
| 定價模式 | 免費增值、需聯絡報價 | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) |
| 每月造訪次數 | 119.6萬 (1,196,021) | 10.21萬 (102,147) |
| 月流量變化量 | +27.72萬 (+30.2%) | -4.17萬 (-29%) |
| 主要市場與市佔 | 🇺🇸 美國 (43.9%) | 🇺🇸 美國 (53.5%) |
| 每月直接造訪 | 84.56萬 | 4.07萬 |
| 使用者評分 | 4.8 | 4.4 |
| 支援平台 | 網站 | 網站 |
為 AI 與資料工作負載打造的无伺服器雲端基礎設施
直接寫 Python，掛載 GPU 或容器，部署成隨流量擴縮、閒置時縮容到零的 HTTPS 端點。
為編碼代理、強化學習 rollout 與不受信任程式碼提供隔離安全環境，啟動低於一秒，可支援百萬級併發沙箱。
在彈性單機或多機 GPU 算力上執行微調、LoRA、全量訓練與強化學習，無需等待配額審批。
透過相容 OpenAI 的端點服務大型語言模型以及影像、影片、音訊模型，也可自帶推論堆疊，由 Modal 負責底層基礎設施。
低成本雲端 GPU：面向 AI 工作負載的按分鐘執行個體與按秒計費沙箱。
開通 RTX A6000、L40、A100 80GB 或 H100 SXM 機器，通常幾分鐘內即可 SSH 登入，僅在執行時計費。
啟動帶或不帶 GPU 的隔離 Ubuntu 虛擬機，用於 RL rollout、評估與 CI，按秒計費，工作之間可縮容至零。
CLI、VS Code 擴充套件、MCP 伺服器與 REST API，讓你能從終端機、編輯器、AI Agent 或自有服務驅動基礎設施。
將執行個體磁碟保存為快照並在之後還原，實驗可隨時暫停，無需讓機器持續執行。
專項更強專為生成式多媒體模型最佳化的超快速無伺服器執行環境，而非一般的 Python 程式碼。
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.
透過 Cog 可以更輕鬆地封裝模型，但不如 Modal 提供那麼多樣的無伺服器 Python 容器執行方式。
免費 / 開源由 PyTorch Lightning 創建團隊打造的 AI 雲端平台
FluidStack builds and operates large-scale compute infrastructure for AI, including gigawatt-class data centers and GPU clusters used for training and inference. The company designs its own power, cooling and data center systems, onshores manufacturing and deploys solar generation to supply the power its clusters need. Rather than a self-serve cloud console, FluidStack works with AI labs and enterprises to provision large reserved clusters, with orchestration tooling for the ML frameworks and schedulers those teams already use.
FluidStack builds and operates large-scale compute infrastructure for AI, including gigawatt-class data centers and GPU clusters used for training and inference. The company designs its own power, cooling and data center systems, onshores manufacturing and deploys solar generation to supply the power its clusters need. Rather than a self-serve cloud console, FluidStack works with AI labs and enterprises to provision large reserved clusters, with orchestration tooling for the ML frameworks and schedulers those teams already use.
