Modal: Fournit une exécution de conteneurs Python serverless pour les tâches cloud, mais manque de contrôles de provisionnement de clusters multi-nœuds bruts. FluidStack enregistre 154 620 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de +7,3 % et un modèle tarifaire Payant, Tarifs sur demande. Modal enregistre 1 196 021 visites mensuelles avec une croissance de +30,2 % et un modèle tarifaire Freemium, Tarifs sur demande.
Du calcul IA à l'échelle du gigawatt, construit et exploité de bout en bout
Infrastructure cloud serverless pour les charges de travail IA et data
| Dimension / Métrique | | |
|---|---|---|
| Domaine officiel | fluidstack.io | modal.com |
| Modèle tarifaire | Payant, Tarifs sur demande | Freemium, Tarifs sur demande |
| Visites mensuelles | 154,62 k (154 620) | 1,2 M (1 196 021) |
| Delta de trafic mensuel | +10,49 k (+7,3 %) | +277,18 k (+30,2 %) |
| Marché principal et part | 🇺🇸 États-Unis (95,7 %) | 🇺🇸 États-Unis (43,9 %) |
| Visites directes / mois | 47,87 k | 845,64 k |
| Note des utilisateurs | 4,4 | 4,8 |
| Plateformes prises en charge | Site web | Site web |
Du calcul IA à l'échelle du gigawatt, construit et exploité de bout en bout
FluidStack conçoit et construit de grands datacenters IA, y compris des campus à haute densité dotés d'une forte puissance par site, plutôt que de revendre la capacité d'autres clouds.
Les clusters sont conçus pour l'entraînement et l'inférence de modèles à grande échelle, avec une interconnexion haut débit et une orchestration adaptées aux charges distribuées.
L'entreprise développe du solaire hors réseau et un refroidissement en circuit fermé, traitant l'efficacité énergétique et hydrique comme des problèmes d'ingénierie centraux.
Interventions sur site, provisionnement de clusters et exploitation permettent aux équipes de recherche de se concentrer sur les modèles.
Infrastructure cloud serverless pour les charges de travail IA et data
Écrivez du Python classique, associez des GPU ou des conteneurs et déployez des endpoints HTTPS qui s'adaptent au trafic et tombent à zéro au repos.
Lancez des environnements isolés et sûrs pour les agents de code, les rollouts RL et le code non fiable, avec des démarrages sous la seconde et plus d'un million de sandboxes simultanées.
Exécutez fine-tunes, LoRA, entraînements complets et apprentissage par renforcement sur une capacité GPU élastique mono ou multi-nœuds, sans demande de quota.
Servez des LLM et des modèles image, vidéo ou audio via des endpoints compatibles OpenAI, ou apportez votre propre pile d'inférence en laissant l'infrastructure à Modal.
SpécialiséExécution serverless extrêmement rapide optimisée spécifiquement pour les modèles de médias génératifs plutôt que pour le code Python général.
SpécialiséExécution serverless extrêmement rapide optimisée spécifiquement pour les modèles de médias génératifs plutôt que pour le code Python général.
Fournit une infrastructure GPU flexible et des points de terminaison serverless, bien qu'il soit moins axé sur les décorateurs de fonctions Python purs.
Fournit une infrastructure GPU flexible et des points de terminaison serverless, bien qu'il soit moins axé sur les décorateurs de fonctions Python purs.
SpécialiséSe concentre fortement sur les API gérées d'inférence de modèles open-source plutôt que sur l'exécution arbitraire de conteneurs personnalisés.
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Louez des GPU cloud à la seconde sur une place de marché mondiale
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Fournit des clusters GPU d'entreprise robustes et une inférence gérée, nécessitant plus de configuration d'infrastructure que l'approche sans serveur de Modal.
Fournit des clusters GPU d'entreprise robustes et une inférence gérée, nécessitant plus de configuration d'infrastructure que l'approche sans serveur de Modal.
Empaquetage de modèles plus simple via Cog, mais offre moins d'exécutions arbitraires de conteneurs Python serverless que Modal.
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Gratuit / Open sourceCloud GPU distribuée qui orchestre les GPU grand public inutilisés du monde
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SpécialiséUtilise des processeurs propriétaires à l'échelle de la plaquette pour des vitesses d'entraînement extrêmes, se distinguant des configurations de clusters de GPU NVIDIA standard.
SpécialiséUtilise des processeurs propriétaires à l'échelle de la plaquette pour des vitesses d'entraînement extrêmes, se distinguant des configurations de clusters de GPU NVIDIA standard.
SpécialiséDes APIs d'inférence serverless à bas coût pour plus de 200 modèles
SpécialiséDes APIs d'inférence serverless à bas coût pour plus de 200 modèles
Provides integrated development studios and training workflows, but with less granular serverless function orchestration.
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SpécialiséCombines ready-to-use model APIs and serverless GPU jobs, with simpler API consumption than custom Modal apps.
SpécialiséPlateforme Ray managée pour faire passer les charges IA à l'échelle
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