Modal: Bietet serverlose Python-Container-Ausführung für Cloud-Jobs, hat aber keine Steuerung für rohe Multi-Node-Cluster. FluidStack verzeichnet 154.620 monatliche Besuche mit +7,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. Modal verzeichnet 1.196.021 monatliche Besuche mit +30,2 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“.
KI-Compute im Gigawatt-Maßstab, komplett gebaut und betrieben
Serverlose Cloud-Infrastruktur für KI- und Daten-Workloads
| Dimension / Kennzahl | | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | fluidstack.io | modal.com |
| Preismodell | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Freemium, Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 154.620 (154.620) | 1,2 Mio. (1.196.021) |
| MoM-Traffic-Delta | +10.485 (+7,3 %) | +277.179 (+30,2 %) |
| Primärmarkt und Anteil | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (95,7 %) | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (43,9 %) |
| Direkte Besuche / Monat | 47.869 | 845.636 |
| Nutzerbewertung | 4,4 | 4,8 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
KI-Compute im Gigawatt-Maßstab, komplett gebaut und betrieben
FluidStack entwirft und baut große KI-Rechenzentren, einschließlich hochdichter Standorte mit erheblicher Leistungskapazität pro Standort, statt Kapazität anderer Clouds weiterzuverkaufen.
Die Cluster sind für großskaliertes Modelltraining und Inferenz ausgelegt, mit hoher Bandbreite und Orchestrierung für verteilte Workloads.
Das Unternehmen entwickelt netzunabhängige Solarenergie und geschlossene Kühlkreisläufe und behandelt Energie- und Wassereffizienz als Kernaufgaben.
Smart Hands, Cluster-Bereitstellung und Betrieb unterstützen Forschungsteams, damit diese sich auf Modelle konzentrieren können.
Serverlose Cloud-Infrastruktur für KI- und Daten-Workloads
Schreiben Sie normales Python, binden Sie GPUs oder Container ein und deployen Sie HTTPS-Endpunkte, die mit dem Traffic skalieren und im Leerlauf auf null gehen.
Starten Sie isolierte, sichere Umgebungen für Coding-Agents, RL-Rollouts und nicht vertrauenswürdigen Code – mit Starts unter einer Sekunde und über einer Million gleichzeitiger Sandboxes.
Führen Sie Fine-Tunes, LoRA, vollständiges Training und Reinforcement Learning auf elastischer Single- oder Multi-Node-GPU-Kapazität aus, ohne Quota-Anträge.
Stellen Sie LLMs sowie Bild-, Video- oder Audiomodelle über OpenAI-kompatible Endpunkte bereit oder bringen Sie Ihren eigenen Inferenz-Stack mit und überlassen Sie die Infrastruktur Modal.
SpezialisiertExtrem schnelle serverlose Ausführung, speziell optimiert für generative Medienmodelle statt für allgemeinen Python-Code.
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Bietet flexible GPU-Infrastruktur und serverlose Endpunkte, ist jedoch weniger auf reine Python-Funktionsdekorationen fokussiert.
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SpezialisiertKonzentriert sich stark auf verwaltete APIs für Open-Source-Modellinferenz statt auf beliebige benutzerdefinierte Container-Ausführung.
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Cloud-GPUs sekundengenau aus einem globalen Marktplatz mieten
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Bietet robuste Enterprise-GPU-Cluster und verwaltetes Inferenzing, erfordert jedoch mehr Infrastruktur-Setup als der serverlose Ansatz von Modal.
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Einfachere Modellpaketierung über Cog, bietet aber weniger beliebige serverlose Python-Container-Ausführung als Modal.
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Kostenlos / Open SourceVerteilte GPU-Cloud, die die ungenutzten Consumer-GPUs der Welt orchestriert
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SpezialisiertNutzt proprietäre Prozessoren im Wafer-Scale-Format für extrem hohe Trainingsgeschwindigkeiten, im Gegensatz zu standardmäßigen NVIDIA-GPU-Cluster-Setups.
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SpezialisiertGünstige serverlose Inferenz-APIs für über 200 Modelle
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Provides integrated development studios and training workflows, but with less granular serverless function orchestration.
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SpezialisiertCombines ready-to-use model APIs and serverless GPU jobs, with simpler API consumption than custom Modal apps.
SpezialisiertManaged-Ray-Plattform zum Skalieren von KI-Workloads
