GreenNode 记录了 75,996 月访问量，月度环比增长为 +28.1%，定价为付费。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。
| 维度 / 指标 | ||
|---|---|---|
| 官方域名 | greennode.ai | modal.com |
| 定价模式 | 付费 | 免费增值，定价请咨询 |
| 月访问量 | 7.6万 (75,996) | 119.6万 (1,196,021) |
| 月度环比流量变化 | +1.67万 (+28.1%) | +27.72万 (+30.2%) |
| 主要市场与份额 | 🇻🇳 越南 (76%) | 🇺🇸 美国 (43.9%) |
| 直接访问 / 月 | 4.19万 | 84.56万 |
| 用户评分 | 4.1 | 4.8 |
| 支持的平台 | 网站 | 网站 |
扎根东南亚的主权高性能 AI 云
提供按需 GPU 实例与专用 H100 裸金属服务器，针对 AI 训练、微调和高性能计算工作负载优化。
GreenNode Kubernetes Service 负责集群创建与运维，让团队无需自建控制平面即可大规模部署容器化应用。
统一的 AI Platform 支持训练与推理，MaaS 目录提供可通过 API 调用的现成模型，AgentBase 帮助智能体上线生产。
块存储、文件存储、对象存储，VPC 网络与负载均衡、互联，以及托管的 PostgreSQL、MySQL、MariaDB、Redis、OpenSearch 和 Kafka。
面向 AI 与数据负载的无服务器云基础设施
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。
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。
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。
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。
专项更强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。
从全球市场按秒租用云 GPU
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。
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。
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。
Provides integrated development studios and training workflows, but with less granular serverless function orchestration.
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专项更强Combines ready-to-use model APIs and serverless GPU jobs, with simpler API consumption than custom Modal apps.
专项更强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.
专项更强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.
