Beste Modal Alternativen & Wettbewerber

Modal bietet eine serverlose Plattform für KI- und Daten-Teams, die Hochleistungsrechnen in großem Maßstab ermöglicht. Mit schnellen Container-Starts, automatischer Skalierung und flexiblen Umgebungen ist Modal die ideale Lösung für moderne KI-Anwendungen.

Ein beliebtes AI-Entwickler-Tools-Tool mit 603.8K monatlichen Besuchen. Wir haben 20 ähnliche AI-Tools analysiert, um Ihnen beim Vergleich von Funktionen, Beliebtheit und Bewertungen zu helfen. Finden Sie die perfekte Alternative.

Schnellvergleich

(Top 5 nach Traffic)
ToolBesucheHauptmarktWachstumBewertung
Modal
ModalAktuell
603.8K
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RunPod
RunPod
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Lambda
Lambda
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Cerebrium
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Modl
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kluster.ai
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Daten basierend auf Traffic-Metriken vom Dezember 2025
RunPod
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US21.95%
1.9M
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RunPod ist die ultimative Cloud-Plattform für KI-Entwicklung, Training und Skalierung, mit kosteneffizienten GPUs und schneller Serverless-Skalierung.

Cerebrium
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IN28.35%
23.7K
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Cerebrium macht KI-Deployment einfach, schnell und günstig – perfekt für Entwickler, die Performance und Kosten im Griff haben wollen.

kluster.ai
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IN42.70%
7.8K
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Kluster.ai bietet eine kosteneffiziente AI-Cloud-Plattform für Entwickler mit flexibler Inferenz und Feinabstimmung.

Modl
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US23.43%
15.0K
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modl.ai bietet eine KI-Engine, die die Spieleentwicklung revolutioniert, indem sie automatisierte QA-Tests und Spieler-Bots bereitstellt, die sich wie echte Spieler verhalten.

Lambda
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US50.59%
367.0K
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Lambda bietet eine benutzerfreundliche GPU-Cloud für AI-Entwickler mit flexiblen Ressourcen.

Together AI
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US22.36%
552.7K
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Together AI: KI-Beschleunigung für schnelle und kosteneffiziente Modellentwicklung

Lightning AI
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US15.66%
379.5K
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Lightning AI ist die ultimative Plattform für die Entwicklung von AI-Produkten, mit null Setup, kostenlosen GPU-Stunden und Enterprise-Sicherheit.

Featherless
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US20.64%
51.0K
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Featherless.ai bietet serverloses Hosting für über 3900 Modelle von HuggingFace, ab 10€/Monat mit unbegrenzter Nutzung.

ModelsLab
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IN18.36%
140.6K
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ModelsLab bietet eine leistungsstarke API-Plattform für KI- und ML-Modelle, die Entwicklern hilft, skalierbare Lösungen zu erstellen und zu implementieren.

FluidStack
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US67.20%
65.5K
1

Fluidstack bietet eine leistungsstarke KI-Cloud-Plattform mit sofortigem Zugriff auf Tausende von NVIDIA-GPUs, ideal für das Training und die Inferenz von KI-Modellen.

Deep Infra
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US21.75%
235.2K
0

Deep Infra bietet skalierbare ML-Modelle für Text, Sprache und Bilder.

SaladCloud
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US19.29%
345.7K
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SaladCloud bietet die günstigsten GPU-Preise für AI/ML-Workloads, mit massiver Skalierbarkeit und hochentwickelter Sicherheit – ideal für Unternehmen, die ihre Rechenkosten drastisch senken möchten. ---

Moderne
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US27.64%
34.6K
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Moderne ist eine leistungsstarke Plattform, die automatische Code-Refaktorierung und Analyse über mehrere Repositories hinweg ermöglicht, um deine Codebasis in Minuten zu verbessern.

OmniInfer
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CN11.01%
277.2K
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Novita AI bietet eine einfache und kosteneffiziente Lösung für das Deployment, die Skalierung und das Management von KI-Modellen mit leistungsstarken GPUs und Serverless-Optionen.

Vast.ai
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US9.71%
756.6K
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Vast.ai bietet die günstigsten GPU-Mietdienste in der Cloud, mit Einsparungen von bis zu 5-6X. Perfekt für KI, Deep Learning und mehr.

AI/ML API
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IN10.96%
254.1K
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AIMLAPI.com ist die ultimative Lösung für KI-Integrationen mit über 200 Modellen, niedriger Latenz und hoher Skalierbarkeit. Perfekt für Entwickler und Unternehmen, die KI effizient nutzen möchten.

Nebius AI Cloud
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US28.99%
549.1K
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Nebius ist die perfekte Cloud-Lösung für KI-Entwickler, mit leistungsstarken NVIDIA-GPUs, flexibler Skalierung und transparenten Preisen. ---

Morph
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US34.20%
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Morph ist das schnellste Tool für KI-Codeänderungen – mit 4.500+ Token/Sekunde, 98 % Genauigkeit und einfacher Integration. Perfekt für Entwickler, die keine Zeit mit Fehlern verschwenden wollen.

Replicate
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US15.53%
1.7M
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Replicate bietet eine einfache und kosteneffiziente Möglichkeit, maschinelle Lernmodelle zu nutzen und zu skalieren.

Inference.ai
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Inference.ai bietet GPU-Virtualisierung, die es Unternehmen ermöglicht, mehr Workloads auf derselben Hardware zu bewältigen und nur für das zu bezahlen, was sie nutzen. Kosteneffizienz und Skalierbarkeit machen es zur idealen Lösung für KI-Projekte.

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