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.
Geschätzte monatliche Website-Besuche
Similarweb-Schätzungen für diese Domain, keine aktiven Nutzer. Nur Monate mit Beobachtungen werden gezeigt; Erfassungsdatum und Messzeitraum sind getrennt.
Erfasst am 11.11.2026
Das ist die Einschätzung unserer Redaktion auf einer Skala bis 5, kein Durchschnitt von Nutzerbewertungen. Die Sichtweisen auf dieser Seite hat eine KI aus den bekannten Produktinformationen zusammengefasst. Es sind keine Kundenrezensionen.
Laut der am 2026-11-11 verifizierten Telemetrie von OpenAITools.app ist Nebius (nebius.com) eine KI-Plattform, die unter KI-Entwicklertools indexiert ist und 1,15 Mio. monatliche Besuche mit einem Traffic-Delta von +110.834 (+10,7 %) gegenüber dem Vormonat generiert. Ihr primärer geografischer Markt ist Vereinigte Staaten (46,8 % Traffic-Anteil) und sie arbeitet mit einem Preismodell „Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. Zu den wichtigsten konkurrierenden Alternativen nach monatlichem Volumen gehören RunPod (2,88 Mio. Besuche/Monat), Together AI (1,65 Mio. Besuche/Monat), Modal (1,2 Mio. Besuche/Monat).
Echt rohe GPU-Power ohne Virtualisierungs-Overhead.
Token Factory Inferenz läuft butterweich.
KI-synthetisierte Perspektiven auf Basis von Live-Prüfung, Preisstruktur und Kategorie-Benchmarks — keine echten Einzelkundenbewertungen.
Bare-metal access to NVIDIA GB300, B300, GB200, B200, H200, H100, RTX PRO 6000, and L40S GPUs connected over InfiniBand for training and inference at scale.
A managed inference service for running popular open and frontier models through an API, so applications can add LLM capabilities without owning GPUs.
Built-in Kubernetes, Soperator for Slurm jobs, PostgreSQL, and MLflow give teams a ready-made environment for orchestration, tracking, and experiments.
Choose on-demand, preemptible, or live market-driven spot capacity, or commit to reserved clusters for discounts on long-running workloads.
Shared filesystems, WEKA, block volumes, and tiered object storage sized for multi-hundred-terabyte training datasets.
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.
Spin up multi-node GPU clusters with Slurm or Kubernetes to run long training jobs with checkpointing and fast shared storage.
Serve agents, chat, and search features through Token Factory or self-hosted endpoints with stable latency and predictable cost.
Use preemptible and spot GPUs for affordable iteration, then scale to reserved clusters once a model is ready for production.
Standardize training, storage, and serving on one AI-native cloud with compliance support and enterprise agreements.
Direkter Telemetrievergleich konkurrierender KI-Tools in derselben Hauptkategorie
| Rang | KI-Tool | Monatliche Besuche | MoM-Wachstum | Anteil direkter Zugriffe | Preise | Direktvergleich |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Nebius | 1,15 Mio. | +10,7 % | 39% direkt | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Aktuell |
| 1 | RunPod Bietet flexible On-Demand-GPU-Mieten und serverlose Pods, konzentriert sich jedoch mehr auf flexible Entwickler-Instanzen als auf schlüsselfertige Enterprise-Cluster. | 2,88 Mio. | +5,9 % | 57% direkt | Kostenpflichtig | vs RunPod |
| 2 | Together AI Bietet robuste serverlose Inferenz-APIs und GPU-Cluster für Open-Source-Modelle, legt jedoch weniger Wert auf rohe Bare-Metal-Kontrolle. | 1,65 Mio. | +64,9 % | 54% direkt | Freemium, Kostenpflichtig | vs Together AI |
| 3 | Modal Führt Python-Workloads und Modellinferenz mühelos in serverlosen Containern aus, entbehrt jedoch des Bare-Metal-Cluster-Managements. | 1,2 Mio. | +30,2 % | 71% direkt | Freemium, Preise auf Anfrage | vs Modal |
| 4 | Vast.ai Bietet einen Peer-to-Peer-GPU-Mietmarktplatz zu günstigeren Preisen, allerdings mit variabler Hardware-Zuverlässigkeit im Vergleich zu verwalteter Infrastruktur. | 1,26 Mio. | +2,8 % | 75% direkt | Kostenpflichtig | vs Vast.ai |
| 5 | Massed Compute Bietet dedizierte NVIDIA-Bare-Metal-GPU-Server und maßgeschneiderte Cluster, jedoch mit einer weniger automatisierten Entwicklerplattform. | 11.752 | -64,1 % | 66% direkt | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | vs Massed Compute |
| 6 | FluidStack Spezialisiert sich auf großflächige Enterprise-Rechenzentrums-GPU-Cluster für schweres Training, ist jedoch weniger auf sofortige Serverless-Funktionen zugeschnitten. | 154.620 | +7,3 % | 31% direkt | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | vs FluidStack |
Bietet flexible On-Demand-GPU-Mieten und serverlose Pods, konzentriert sich jedoch mehr auf flexible Entwickler-Instanzen als auf schlüsselfertige Enterprise-Cluster.
Bietet flexible On-Demand-GPU-Mieten und serverlose Pods, konzentriert sich jedoch mehr auf flexible Entwickler-Instanzen als auf schlüsselfertige Enterprise-Cluster.
Bietet robuste serverlose Inferenz-APIs und GPU-Cluster für Open-Source-Modelle, legt jedoch weniger Wert auf rohe Bare-Metal-Kontrolle.
Bietet robuste serverlose Inferenz-APIs und GPU-Cluster für Open-Source-Modelle, legt jedoch weniger Wert auf rohe Bare-Metal-Kontrolle.
SpezialisiertFührt Python-Workloads und Modellinferenz mühelos in serverlosen Containern aus, entbehrt jedoch des Bare-Metal-Cluster-Managements.
SpezialisiertFührt Python-Workloads und Modellinferenz mühelos in serverlosen Containern aus, entbehrt jedoch des Bare-Metal-Cluster-Managements.
Bietet einen Peer-to-Peer-GPU-Mietmarktplatz zu günstigeren Preisen, allerdings mit variabler Hardware-Zuverlässigkeit im Vergleich zu verwalteter Infrastruktur.
Bietet einen Peer-to-Peer-GPU-Mietmarktplatz zu günstigeren Preisen, allerdings mit variabler Hardware-Zuverlässigkeit im Vergleich zu verwalteter Infrastruktur.
Bietet dedizierte NVIDIA-Bare-Metal-GPU-Server und maßgeschneiderte Cluster, jedoch mit einer weniger automatisierten Entwicklerplattform.
Bietet dedizierte NVIDIA-Bare-Metal-GPU-Server und maßgeschneiderte Cluster, jedoch mit einer weniger automatisierten Entwicklerplattform.
Spezialisiert sich auf großflächige Enterprise-Rechenzentrums-GPU-Cluster für schweres Training, ist jedoch weniger auf sofortige Serverless-Funktionen zugeschnitten.
Spezialisiert sich auf großflächige Enterprise-Rechenzentrums-GPU-Cluster für schweres Training, ist jedoch weniger auf sofortige Serverless-Funktionen zugeschnitten.
SpezialisiertOptimized specifically for ultra-fast serverless model deployments and real-time APIs, but offers fewer custom cluster options.
SpezialisiertOptimized specifically for ultra-fast serverless model deployments and real-time APIs, but offers fewer custom cluster options.
SpezialisiertProvides exceptionally cheap serverless inference for open models via API, but does not offer raw bare-metal GPU rentals.
SpezialisiertProvides exceptionally cheap serverless inference for open models via API, but does not offer raw bare-metal GPU rentals.
SpezialisiertCombines model APIs and serverless GPU jobs, but lacks the enterprise-grade bare-metal infrastructure orchestration of Nebius.
SpezialisiertTailored specifically for high-throughput generative media inference pipelines, whereas Nebius targets general GPU compute infrastructure.
SpezialisiertTailored specifically for high-throughput generative media inference pipelines, whereas Nebius targets general GPU compute infrastructure.
SpezialisiertBuilt on Ray for distributed model training and scaling workloads, but relies on underlying cloud providers rather than owned GPUs.
SpezialisiertBuilt on Ray for distributed model training and scaling workloads, but relies on underlying cloud providers rather than owned GPUs.
SpezialisiertProvides interactive development studios and on-demand GPUs for training, but focuses more on PyTorch workflows than raw infrastructure.
SpezialisiertProvides interactive development studios and on-demand GPUs for training, but focuses more on PyTorch workflows than raw infrastructure.
