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Azure OpenAI Service und IBM watsonx.ai vergleichen 
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Marktsegmente
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Kleinunternehmen (37.8% der Bewertungen)
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Azure OpenAI Service
Sternebewertung
(19)4.7 von 5
Marktsegmente
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(79)4.5 von 5
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Erfahren Sie mehr über IBM watsonx.aiZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass IBM watsonx.ai in der Datenqualität mit einer Bewertung von 9,7 hervorragend abschneidet, was laut Rezensenten die Zuverlässigkeit ihrer KI-Modelle erheblich verbessert, während der Azure OpenAI Service, obwohl stark, in diesem Bereich eine etwas niedrigere Bewertung von 9,2 hat.
- Rezensenten erwähnen, dass der Azure OpenAI Service in der Skalierbarkeit mit einer Bewertung von 9,5 glänzt, was ihn zur bevorzugten Wahl für Unternehmen macht, die ihre KI-Fähigkeiten erweitern möchten, während IBM watsonx.ai eine solide Bewertung von 9,0 hat, aber nicht das gleiche Niveau an Unternehmensskalierbarkeit bietet.
- Benutzer auf G2 heben hervor, dass IBM watsonx.ai überlegene Datenaufnahme- und -aufbereitungsfähigkeiten mit einer Bewertung von 8,2 bietet, was laut Rezensenten den Prozess der Datenvorbereitung für die Analyse vereinfacht, verglichen mit den eher grundlegenden Angeboten des Azure OpenAI Service in diesem Bereich.
- G2-Benutzer berichten, dass der Azure OpenAI Service ein besseres kontextuelles Verständnis mit einer Bewertung von 8,4 bietet, was laut Rezensenten für Anwendungen, die nuancierte Interaktionen erfordern, entscheidend ist, während IBM watsonx.ai mit 8,4 etwas niedriger bewertet wurde.
- Rezensenten erwähnen, dass die Modellregistrierungsfunktion von IBM watsonx.ai mit 9,3 hoch bewertet wird, was eine effektive Verwaltung von KI-Modellen ermöglicht, während die Modellverwaltungsfunktionen des Azure OpenAI Service mit 8,3 bewertet werden, was auf Verbesserungsmöglichkeiten hinweist.
- Benutzer sagen, dass die natürliche Sprachverarbeitung des Azure OpenAI Service mit 8,8 bewertet wird, was Rezensenten als starken Punkt für Anwendungen hervorheben, die sich auf Textanalyse konzentrieren, während die Bewertung von IBM watsonx.ai in diesem Bereich mit 8,0 darauf hindeutet, dass es für ähnliche Aufgaben möglicherweise nicht so robust ist.
Azure OpenAI Service vs IBM watsonx.ai
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten IBM watsonx.ai einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Allerdings bevorzugten die Rezensenten es, insgesamt Geschäfte mit Azure OpenAI Service zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Azure OpenAI Service den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM watsonx.ai.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter IBM watsonx.ai.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Azure OpenAI Service gegenüber IBM watsonx.ai.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure OpenAI Service
Keine Preisinformationen verfügbarIBM watsonx.ai
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Azure OpenAI Service
Keine Informationen zur Testversion verfügbarIBM watsonx.ai
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.0
16
8.9
63
Einfache Bedienung
8.8
16
9.1
72
Einfache Einrichtung
9.0
13
9.1
64
Einfache Verwaltung
8.3
8
8.6
32
Qualität der Unterstützung
8.5
16
8.8
62
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.3
7
8.9
32
Produktrichtung (% positiv)
10.0
15
9.8
63
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
8
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen34 Funktionen ausblenden34 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.5
32
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
29
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
29
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
29
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
29
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
29
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datentyp
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
10
Art der Synthese
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
10
Datentransformation
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
10
Generative KI-Infrastruktur14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
KI-Inhaltsplattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Inhalteerstellung - KI-Inhalteerstellungsplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management - KI-Inhalteerstellungsplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
18
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
19
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
19
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
18
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
KI-Agentenbauer14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Azure OpenAI Service und IBM watsonx.ai sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
Azure OpenAI Service hat keine einzigartigen Kategorien
IBM watsonx.ai ist kategorisiert als Synthetische Daten, MLOps-Plattformen, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, KI-Inhaltsplattformen, Generative KI-Infrastruktur, Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), und KI-Agentenbauer
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure OpenAI Service
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
IBM watsonx.ai
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
38.9%
Computersoftware
22.2%
Öffentlichkeitsarbeit und Kommunikation
5.6%
Öl & Energie
5.6%
Psychische Gesundheitsversorgung
5.6%
Andere
22.2%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
21.6%
Computersoftware
12.2%
Marketing und Werbung
8.1%
Marktforschung
8.1%
Beratung
5.4%
Andere
44.6%
Hilfreichste Bewertungen
Azure OpenAI Service
Hilfreichste positive Bewertung
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Der Azure Open AI Service bietet eine breite Palette von Tools wie natürliche Sprachverarbeitung und Bilderkennung, die für Unternehmen sehr nützlich sind, da sie eine Menge Arbeit übernehmen können, was den menschlichen Aufwand reduziert.
Hilfreichste kritische Bewertung
IBM watsonx.ai
Hilfreichste positive Bewertung
Pradeep P.
Verifizierter Benutzer in Luftfahrt
Ein sehr leistungsstarkes Werkzeug, das es Unternehmen ermöglicht, konversationelle KI-Lösungen zu entwickeln und bereitzustellen. Starke Unterstützung für mehrere Kanäle, einschließlich Websites, mobiler Apps und Messaging-Plattformen. Eingebaute...
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Beratung
Bezüglich der Integration ist das Ausführen von wx.ai in einem Python-Notebook immer noch sehr langsam im Vergleich zu einem lokal gehosteten LLM. Der Aufbau komplexerer Modelle und das Hinzufügen von Governance zur Gleichung machen die Schnittstelle...
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Der Azure Open AI Service bietet eine breite Palette von Tools wie natürliche Sprachverarbeitung und Bilderkennung, die für Unternehmen sehr nützlich sind, da sie eine Menge Arbeit übernehmen können, was den menschlichen Aufwand reduziert.
Pradeep P.
Verifizierter Benutzer in Luftfahrt
Ein sehr leistungsstarkes Werkzeug, das es Unternehmen ermöglicht, konversationelle KI-Lösungen zu entwickeln und bereitzustellen. Starke Unterstützung für mehrere Kanäle, einschließlich Websites, mobiler Apps und Messaging-Plattformen. Eingebaute...
Verifizierter Benutzer in Beratung
Bezüglich der Integration ist das Ausführen von wx.ai in einem Python-Notebook immer noch sehr langsam im Vergleich zu einem lokal gehosteten LLM. Der Aufbau komplexerer Modelle und das Hinzufügen von Governance zur Gleichung machen die Schnittstelle...
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Diskussionen
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