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.
Visitas mensais estimadas ao site
Estimativas da Similarweb para este domínio, não usuários ativos. Apenas meses com observações são exibidos; a data de coleta é separada do período medido.
Coletado em 11 de nov. de 2026
É a avaliação da nossa equipe editorial, de 0 a 5, e não uma média de notas de usuários. Os pontos de vista desta página são escritos por IA com base no que sabemos sobre o produto. Não são avaliações de clientes.
Segundo a telemetria do OpenAITools.app verificada em 2026-11-11, Nebius (nebius.com) é uma plataforma de IA indexada em Ferramentas de desenvolvimento com IA que gera 1,15 mi visitas mensais com variação de tráfego mês a mês de +110,83 mil (+10,7%). Seu principal mercado geográfico é Estados Unidos (46,8% de participação no tráfego) e opera com modelo de preços Pago, Preço sob consulta. As principais alternativas concorrentes por volume mensal incluem RunPod (2,88 mi visitas/mês), Together AI (1,65 mi visitas/mês), Modal (1,2 mi visitas/mês).
Poder de GPU incrível para treinamento de modelos pesados.
Infraestrutura robusta e preço competitivo.
Perspectivas sintetizadas por IA com base na inspeção do site, preços e referências da categoria — não são depoimentos reais de clientes.
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.
Comparação de telemetria lado a lado de ferramentas de IA concorrentes na mesma categoria principal
| Classificação | Ferramenta de IA | Visitas mensais | Crescimento mensal | Participação do tráfego direto | Preços | Comparação direta |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Nebius | 1,15 mi | +10,7% | 39% direto | Pago, Preço sob consulta | Atual |
| 1 | RunPod Oferece aluguéis flexíveis de GPU sob demanda e pods sem servidor, mas foca mais em instâncias flexíveis para desenvolvedores do que em clusters corporativos prontos para uso. | 2,88 mi | +5,9% | 57% direto | Pago | vs RunPod |
| 2 | Together AI Fornece APIs de inferência sem servidor robustas e clusters de GPU para modelos de código aberto, mas com menos ênfase no controle de hardware dedicado (bare-metal). | 1,65 mi | +64,9% | 54% direto | Freemium, Pago | vs Together AI |
| 3 | Modal Executa cargas de trabalho Python e inferência de modelos em contêineres sem servidor sem esforço, mas carece de gerenciamento de clusters bare-metal. | 1,2 mi | +30,2% | 71% direto | Freemium, Preço sob consulta | vs Modal |
| 4 | Vast.ai Oferece um mercado de aluguel de GPU ponto a ponto com preços mais baixos, embora com confiabilidade de hardware variável em comparação com a infraestrutura gerenciada. | 1,26 mi | +2,8% | 75% direto | Pago | vs Vast.ai |
| 5 | Massed Compute Oferece servidores GPU NVIDIA bare-metal dedicados e clusters personalizados, mas com uma experiência de plataforma de desenvolvedor menos automatizada. | 11,75 mil | -64,1% | 66% direto | Pago, Preço sob consulta | vs Massed Compute |
| 6 | FluidStack Especializa-se em clusters de GPU de data centers corporativos de grande escala para treinamento pesado, embora seja menos voltado para funções serverless instantâneas. | 154,62 mil | +7,3% | 31% direto | Pago, Preço sob consulta | vs FluidStack |
Oferece aluguéis flexíveis de GPU sob demanda e pods sem servidor, mas foca mais em instâncias flexíveis para desenvolvedores do que em clusters corporativos prontos para uso.
Oferece aluguéis flexíveis de GPU sob demanda e pods sem servidor, mas foca mais em instâncias flexíveis para desenvolvedores do que em clusters corporativos prontos para uso.
Fornece APIs de inferência sem servidor robustas e clusters de GPU para modelos de código aberto, mas com menos ênfase no controle de hardware dedicado (bare-metal).
Fornece APIs de inferência sem servidor robustas e clusters de GPU para modelos de código aberto, mas com menos ênfase no controle de hardware dedicado (bare-metal).
EspecializadoExecuta cargas de trabalho Python e inferência de modelos em contêineres sem servidor sem esforço, mas carece de gerenciamento de clusters bare-metal.
EspecializadoExecuta cargas de trabalho Python e inferência de modelos em contêineres sem servidor sem esforço, mas carece de gerenciamento de clusters bare-metal.
Oferece um mercado de aluguel de GPU ponto a ponto com preços mais baixos, embora com confiabilidade de hardware variável em comparação com a infraestrutura gerenciada.
Oferece um mercado de aluguel de GPU ponto a ponto com preços mais baixos, embora com confiabilidade de hardware variável em comparação com a infraestrutura gerenciada.
Oferece servidores GPU NVIDIA bare-metal dedicados e clusters personalizados, mas com uma experiência de plataforma de desenvolvedor menos automatizada.
Oferece servidores GPU NVIDIA bare-metal dedicados e clusters personalizados, mas com uma experiência de plataforma de desenvolvedor menos automatizada.
Especializa-se em clusters de GPU de data centers corporativos de grande escala para treinamento pesado, embora seja menos voltado para funções serverless instantâneas.
Especializa-se em clusters de GPU de data centers corporativos de grande escala para treinamento pesado, embora seja menos voltado para funções serverless instantâneas.
EspecializadoOptimized specifically for ultra-fast serverless model deployments and real-time APIs, but offers fewer custom cluster options.
EspecializadoOptimized specifically for ultra-fast serverless model deployments and real-time APIs, but offers fewer custom cluster options.
EspecializadoProvides exceptionally cheap serverless inference for open models via API, but does not offer raw bare-metal GPU rentals.
EspecializadoProvides exceptionally cheap serverless inference for open models via API, but does not offer raw bare-metal GPU rentals.
EspecializadoCombines model APIs and serverless GPU jobs, but lacks the enterprise-grade bare-metal infrastructure orchestration of Nebius.
EspecializadoTailored specifically for high-throughput generative media inference pipelines, whereas Nebius targets general GPU compute infrastructure.
EspecializadoTailored specifically for high-throughput generative media inference pipelines, whereas Nebius targets general GPU compute infrastructure.
EspecializadoBuilt on Ray for distributed model training and scaling workloads, but relies on underlying cloud providers rather than owned GPUs.
EspecializadoBuilt on Ray for distributed model training and scaling workloads, but relies on underlying cloud providers rather than owned GPUs.
EspecializadoProvides interactive development studios and on-demand GPUs for training, but focuses more on PyTorch workflows than raw infrastructure.
EspecializadoProvides interactive development studios and on-demand GPUs for training, but focuses more on PyTorch workflows than raw infrastructure.
