# FluidStack vs Modal

FluidStack 记录了 154,620 月访问量，月度环比增长为 +7.3%，定价为付费，定价请咨询。Modal 记录了 1,196,021 月访问量，增长率为 +30.2%，定价为免费增值，定价请咨询。

| 指标 | [FluidStack](https://openaitools.app/zh/tool/fluidstack) | [Modal](https://openaitools.app/zh/tool/modal-com) |
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| 官网地址 | https://fluidstack.io | https://modal.com |
| 分类 | AI Developer Tools, AI Models, Large Language Models (LLMs) | AI Developer Tools, AI API, Large Language Models (LLMs), AI Models |
| 定价模式 | 付费，定价请咨询 | 免费增值，定价请咨询 |
| 月访问量 | 154,620 | 1,196,021 |
| 月度环比增长率 | +7.3% | +30.2% |
| 主要市场 | 美国 | 美国 |
| 直接访问量 | 47,869 | 845,636 |
| 评价得分 | 4.4 | 4.8 |
| 收藏数 | 1 | 3 |
| 支持平台 | 网站 | 网站 |

## FluidStack

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.

**定价与套餐:** Enterprise and contact-for-pricing. FluidStack does not publish per-GPU-hour rates or a self-serve sign-up on its website; capacity is scoped and quoted through a direct sales conversation based on cluster size, duration and hardware. Catalogue listings classify it as a paid product requiring contact for pricing.

- **Datacenter-scale compute built in-house:** FluidStack designs and builds large AI data centers, including high-density campuses with significant per-site power capacity, rather than reselling capacity from other clouds.
- **GPU clusters for training and inference:** Clusters are architected for large-scale model training and inference, with high-bandwidth interconnect and orchestration suitable for distributed workloads.
- **Power and cooling engineered together:** The company develops off-grid solar and recirculating closed-loop cooling, treating power and water efficiency as core engineering problems.
- **Managed operations and reliability:** Smart hands, cluster provisioning and operations support let research teams focus on models while FluidStack runs the physical and orchestration layers.
- **US-built and onshored supply chain:** Data centers are built in the United States with onshored manufacturing of compute and power infrastructure, a deliberate supply-chain and sovereignty choice.

**优势:** Purpose-built AI infrastructure rather than generic cloud resale; Power, cooling and data center design handled in-house, which matters at scale; Managed provisioning and operations for large training and inference clusters; Explicit positioning on US-built, onshored infrastructure

**局限:** No published self-serve pricing or instant sign-up; access requires a sales conversation; Enterprise-scale focus means very small individual workloads may not be a fit; Capacity is concentrated in US locations, which may matter for latency-sensitive or data-residency-bound teams

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## Modal

Modal 提供直指 AI 与数据团队的云基础设施。核心思路是：开发者写普通 Python 代码，通过装饰器定义函数或构建容器镜像，其余交给 Modal 处理——调度容器、挂载 GPU、从零自动伸缩、通过 HTTPS 暴露接口。网络、存储和容量管理等基础设施细节被抽象掉，因此在本机跑得通的负载可以原样扩展到整个集群。

平台围绕几个基础构件组织。Functions 负责无服务器计算，可以横向扩展到数千张 GPU 执行并行或批处理任务。Sandboxes 为编码智能体、强化学习 rollout 和其他不可信代码提供隔离环境，启动时间低于一秒，并支持极高的并发规模。Training 覆盖单机到多机的微调、强化学习与评估。在推理侧，Modal 提供兼容 OpenAI 的模型端点，也允许团队自带推理栈并按流量特征调整端点。

底层上，Modal 运行自研的容器运行时与镜像系统，针对大镜像和 GPU 快速调度做了优化，并提供分布式文件系统以高速读取模型权重和数据集。算力来自横跨多个区域的多云资源池，能够自动路由到可用硬件并持续做集群健康检查。计费按代码运行的秒数计量，成本控制粒度较细。官方提供免费起步额度与可扩展的付费用量，并面向企业客户提供 SOC 2 Type II 合规与 HIPAA 就绪支持。

**定价与套餐:** Modal 采用按秒计费的用量定价：每月提供免费计算额度供起步使用，之后按实际消耗的 CPU、内存和 GPU 资源付费。企业方案与初创企业额度可另行申请，定制价格可与销售沟通。

- **无服务器 Python 函数:** 直接写 Python，挂载 GPU 或容器，部署成随流量伸缩、空闲时缩容到零的 HTTPS 端点。
- **面向智能体的 Sandboxes:** 为编码智能体、强化学习 rollout 和不可信代码提供隔离安全环境，启动低于一秒，可支持百万级并发沙箱。
- **按需训练与微调:** 在弹性单机或多机 GPU 算力上运行微调、LoRA、全量训练和强化学习，无需等待配额审批。
- **模型推理与端点:** 通过兼容 OpenAI 的端点服务大语言模型以及图像、视频、音频模型，也可以自带推理栈，由 Modal 负责底层基础设施。
- **高速存储与多云算力:** 分布式文件系统以满带宽加载大镜像和模型权重，横跨 20 多个云厂商的资源池会自动把负载路由到合适的硬件与区域。

**优势:** Python 原生的开发体验，几乎不需要写基础设施样板代码; 可从零扩展到数千张 GPU，按秒计费、用多少付多少; Sandboxes 非常适合智能体与不可信代码场景; 多云算力覆盖多个区域，自带可观测性并满足企业合规要求

**局限:** 按实际用量计费，若缺少成本控制，重度 GPU 负载费用上涨较快; 部分高级推理与企业功能需要与团队沟通，而非自助注册即可获得; 无服务器模式对习惯自管虚拟机或 Kubernetes 集群的团队可能需要适应

[工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/modal-com.md)

## 常见问题

### FluidStack 和 Modal 在月流量上如何比较？

FluidStack 有 154,620 月访问量，而 Modal 有 1,196,021。流量估算描述的是受众规模，而非产品质量。

### 它们的增长率如何比较？

FluidStack 的月度环比增长率为 +7.3%；Modal 为 +30.2%。

### 价格如何比较？

FluidStack: 付费，定价请咨询。Enterprise and contact-for-pricing. FluidStack does not publish per-GPU-hour rates or a self-serve sign-up on its website; capacity is scoped and quoted through a direct sales conversation based on cluster size, duration and hardware. Catalogue listings classify it as a paid product requiring contact for pricing. Modal: 免费增值，定价请咨询。Modal 采用按秒计费的用量定价：每月提供免费计算额度供起步使用，之后按实际消耗的 CPU、内存和 GPU 资源付费。企业方案与初创企业额度可另行申请，定制价格可与销售沟通。

## 替代工具

| # | 工具名称 | 月访问量 | 月度环比增长率 | 定价模式 | 简介 | 工具详情（Markdown） |
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| 1 | [fal.ai](https://openaitools.app/zh/tool/fal-ai) | 3,093,684 | -3.7% | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | 专为生成式多媒体模型优化的超快速无服务器运行环境，而非通用的 Python 代码。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/fal-ai.md) |
| 2 | [RunPod](https://openaitools.app/zh/tool/runpod) | 2,881,043 | +5.9% | 付费 | 提供灵活的 GPU 基础设施与无服务器端点，不过对纯 Python 函数装饰器的侧重稍少。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/runpod.md) |
| 3 | [Together AI](https://openaitools.app/zh/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 免费增值，付费 | 高度聚焦于托管的开源模型推理 API，而非任意的自定义容器运行。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/together-ai.md) |
| 4 | [Vast.ai](https://openaitools.app/zh/tool/vast-ai) | 1,257,554 | +2.8% | 付费 | 从全球市场按秒租用云 GPU | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/vast-ai.md) |
| 5 | [Nebius](https://openaitools.app/zh/tool/nebius) | 1,145,711 | +10.7% | 付费，定价请咨询 | 提供强大的企业级 GPU 集群与托管推理，但比 Modal 的无服务器架构需要更多基础设施设置。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/nebius.md) |
| 6 | [Replicate AI](https://openaitools.app/zh/tool/replicate-ai) | 904,038 | -8.4% | 付费 | 通过 Cog 可以更轻松地打包模型，但不如 Modal 提供那么多样的无服务器 Python 容器运行方式。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/replicate-ai.md) |
| 7 | [Salad](https://openaitools.app/zh/tool/salad-gpu-cloud) | 713,519 | +10.4% | 免费试用，付费，定价请咨询 | 编排全球闲置消费级 GPU 的分布式 GPU 云 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/salad-gpu-cloud.md) |
| 8 | [Cerebras](https://openaitools.app/zh/tool/cerebras) | 701,013 | -12.6% | 定价请咨询 | 采用独家晶圆级处理器以实现极端的训练速度，有别于标准的 NVIDIA GPU 集群设置。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/cerebras.md) |
| 9 | [DeepInfra](https://openaitools.app/zh/tool/deep-infra) | 457,810 | -8.9% | 付费 | 面向 200+ 开源模型的低成本无服务器推理 API | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/deep-infra.md) |
| 10 | [Lightning AI](https://openaitools.app/zh/tool/lightning-ai) | 272,562 | -12.3% | 免费增值，付费，定价请咨询 | Provides integrated development studios and training workflows, but with less granular serverless function orchestration. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/lightning-ai.md) |

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来源：https://openaitools.app/zh/compare/fluidstack-vs-modal-com

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