Hugging Face har byggt ett imponerande ekosystem för ML-utvecklare, från sin enorma modellhub till smidiga distributionsverktyg.
Men ibland kräver ditt projekt något annat. Kanske behöver du specialiserad infrastruktur, säkerhet i företagsklass eller anpassade arbetsflöden som andra alternativ till Hugging Face hanterar bättre.
Oavsett om du bygger chatbots, finjusterar LLM:er eller kör NLP-pipelines som skulle få din datavetare att gråta av glädje, finns det en rad plattformar som är redo att tillgodose dina AI-behov.
I den här bloggen har vi sammanställt de bästa alternativen till Hugging Face, från kraftfulla moln-API:er till öppen källkodsverktyg och heltäckande AI-arbetsflödesplattformar.
De bästa alternativen till Hugging Face i korthet
Här är de bästa alternativen till Hugging Face i jämförelse. 📄
| Verktyg | Bäst för | Bästa funktioner | Priser* |
| ClickUp | Integrera AI direkt i din dagliga arbetshantering – från uppgifter till dokument och automatiseringTeamstorlek: Perfekt för enskilda personer, nystartade företag och större företag | AI Notetaker, Autopilot Agents, Brain MAX, Enterprise AI Search, bildgenerering på whiteboards, tillgång till Claude/ChatGPT/Gemini, automatisering via naturligt språk | Gratis för alltid, anpassningar tillgängliga för företag |
| OpenAI | Bygg med avancerade språkmodeller och API:er för text, bilder och inbäddningar Teamstorlek: Perfekt för AI-utvecklare och startups som bygger med LLM:er | Finjustering, PDF-/bildbearbetning, semantisk filanalys, kostnadsdashboards, temperatur-/systemmeddelanden | Användningsbaserat |
| Anthropic Claude | Skapa kontextrika, säkrare konversationer och genomtänkta LLM-svar Teamstorlek: Perfekt för team som behöver säkerhet, lång kontext och etiskt resonemang | Webbsökning i realtid, generering av strukturerad output (JSON/XML), högkontextminne, stöd för matematik/statistik | Användningsbaserat |
| Cohere | Utformning av flerspråkiga och säkra NLP-lösningar i företagsstorlek Teamstorlek: Perfekt för compliance-drivna team med flerspråkiga NLP-behov | Finjustering av privata data, stöd för över 100 språk, analyspaneler, skalbar inferens, SSO/SAML/RBAC-integration | Pris från 0,0375 $/1 miljon tokens (Command R7B); anpassade priser |
| Replikera | Utforska och kör öppen källkodsmodeller utan att behöva oroa dig för installation eller servrarTeamstorlek: Perfekt för utvecklare som testar AI-modeller eller bygger MVP:er | Forkable-modeller, versionskontroll med A/B-testning, batchprediktion och webhook-stöd. | Betala per användning; prissättningen varierar beroende på modell. |
| TensorFlow | Bygg helt anpassade maskininlärningssystem med maximal kontroll Teamstorlek: Perfekt för ML-ingenjörer som behöver full kontroll över modellerna | TensorBoard-övervakning, ONNX/SavedModel-konvertering, anpassade förlustfunktioner, träning med blandad precision | Gratis (öppen källkod); datorkomponenter faktureras separat |
| Azure Machine Learning | Anslut ML-modeller till Microsofts ekosystem med automatisering och skalbarhet Teamstorlek: Perfekt för företagsteam i Azure-ekosystemet | AutoML, omskolningsutlösare, modellförklarbarhet med SHAP/LIME, driftdetektering, skalbara beräkningskluster | Anpassad prissättning |
| Google Gemini | Interagera med flera datatyper – text, kod, bilder och video – genom en enda AI-modell Teamstorlek: Perfekt för multimodala forsknings- och analysgrupper | Bild-/diagramförståelse, Python-exekvering i realtid, videosammanfattning, resonemang över blandade indata | Gratis; betalda planer tillgängliga beroende på modellåtkomst |
| Microsoft Copilot | Öka produktiviteten i Microsoft 365-appar som Word, Excel och OutlookTeamstorlek: Perfekt för företagsanvändare i Microsoft 365-ekosystemet | Automatisering av Excel-funktioner, generering av PPT-bilder, utkast till agenda/e-post, länkning av Outlook-uppgifter | Gratis; betalda abonnemang från 20 $/månad |
| IBM WatsonX | Använd AI i starkt reglerade sektorer med fullständig granskningsbarhet och kontroll Teamstorlek: Perfekt för banker, hälso- och sjukvård och organisationer inom den offentliga sektorn | Biasdetektering, mallar för snabb säkerhet, testning av motståndskraft mot motståndare, arbetsflöden med mänsklig inblandning | Gratis; betalda abonnemang från 1 050 USD/månad |
| BigML. com | Bygg och förklara prediktiva modeller utan kod eller ML-bakgrund Teamstorlek: Perfekt för analytiker och användare utan kodkunskaper | Visuell drag-and-drop-modellering, ensemble-inlärning, klustring, tidsserieprognoser | 14 dagars gratis provperiod; betalda abonnemang från 30 $/månad. |
| LangChain | Bygg AI-agenter och arbetsflöden som kombinerar flera modeller, verktyg och API:er Teamstorlek: Perfekt för AI-utvecklare som bygger agentbaserade verktyg | Spårning och loggning, API-anropscaching, fallback-logik, strömmande svar, anpassade utvärderingsramverk | Gratis; betalda abonnemang från 39 $/månad |
| Weights & Biases | Håll maskininlärningsexperiment organiserade, reproducerbara och prestationsdrivna Teamstorlek: Perfekt för ML-forskningsteam och AI-laboratorier | Hyperparametersvep, live-dashboards, delning av offentliga experiment, GPU-profilering och versionshantering av experiment. | Gratis; betalda abonnemang från 50 $/månad |
| ClearML | Hantera hela MLOps-livscykeln från spårning till orkestrering och distribution Teamstorlek: Perfekt för ML-team med mycket drift och intern infrastruktur | Revisionsloggning, blå-grön distribution, CI/CD-integration, schemaläggning utanför rusningstid, modellregister, reproducerbarhetsverktyg | Gratis; betalda abonnemang från 15 USD/månad per användare |
| Amazon SageMaker | Kör, finjustera och skala ML-modeller direkt på AWS-infrastrukturen Teamstorlek: Perfekt för AWS-baserade team som bygger i stor skala | Ground Truth-datamärkning, hanterade anteckningsböcker, automatisk hyperparameterjustering, skalbara slutpunkter, CloudWatch-övervakning | Unified Studio: Gratis; övriga priser beror på beräkningskapacitet och användning |
Hur vi granskar programvara på ClickUp
Vår redaktion följer en transparent, forskningsbaserad och leverantörsneutral process, så du kan lita på att våra rekommendationer baseras på verkligt produktvärde.
Här är en detaljerad översikt över hur vi granskar programvara på ClickUp.
Varför välja alternativ till Hugging Face?
Här är varför det är vettigt att utforska alternativ till Hugging Face:
- Skräddarsydda AI-funktioner: Hitta plattformar med specialiserade stora språkmodeller för nischade uppgifter som datorseende eller avancerad NLP.
- Förenklade arbetsflöden: Välj lösningar med enklare installation eller gränssnitt utan kod för snabbare prototyputveckling och förbättrad driftseffektivitet.
- Kostnadseffektiva planer: Upptäck alternativ med gratis nivåer eller lägre priser för budgetmedveten datahantering.
- Förbättrade integrationsfunktioner: Sök efter verktyg som synkroniseras sömlöst med din befintliga teknikstack, till exempel CRM-system eller molnplattformar.
- Skalbar prestanda: Välj AI-plattformar som hanterar större datamängder eller erbjuder snabbare bearbetning för stora projekt.
- Starkare företagsstöd: Välj Hugging Face-alternativ med dedikerat stöd för team som behöver robusta, säkra lösningar.
- Anpassad modellträning: Utforska alternativ med avancerad finjustering för unika, högpresterande modeller.
- Innovativa distributionsalternativ: Välj verktyg med unika värdtjänster eller distributionsmetoder för enklare skalning.
🔍 Visste du att? Tack vare transformatorer kan verktyg som GPT och BERT läsa hela meningar tillsammans. De uppfattar tonfall, avsikt och sammanhang på ett sätt som äldre modeller aldrig kunde. Det är därför dagens AI låter mer naturligt när den svarar.
De bästa alternativen till Hugging Face
Här är våra val av de bästa alternativen till Hugging Face. 👇
1. ClickUp (bäst för att integrera AI direkt i projektledning, dokument och arbetsflöden)
Alla använder AI, men det mesta finns i silos. Du har ett verktyg för att skriva, ett annat för att sammanfatta och ett tredje för att schemalägga, men inget av dem kommunicerar med ditt arbete. Det skapar mer AI-spridning och onödigt kaos.
ClickUp löser det genom att integrera AI där det hjälper: i dina uppgifter, dokument och teamuppdateringar.
Skriv, sammanfatta och automatisera i sammanhanget
ClickUp Brain är inbyggt i alla delar av plattformen. Det skriver innehåll, sammanfattar uppdateringar, genererar rapporter och skriver om röriga uppgiftsbeskrivningar – precis där arbetet utförs.
Anta att du dokumenterar API-krav för utvecklare.
Du klistrar in tekniska specifikationer i ett ClickUp Doc, lägger till punkter om autentisering och hastighetsbegränsningar och ber sedan ClickUp Brain att skapa utvecklarvänlig dokumentation med kodexempel.
Den anslutna AI-assistenten strukturerar dina grova anteckningar i tydliga avsnitt samtidigt som de finns kvar i dokumentet, där ditt team kan referera till dem.
Andra exempel:
- Förvandla ett långt mötesdokument till en projektbeskrivning för din teamledare.
- Skriv om vaga uppgiftsbeskrivningar för att göra nästa steg tydligare.
- Skapa utkast till återkommande kunduppdateringar med hjälp av aktiviteten från den senaste veckan.
- Sammanfatta en planeringstråd och tilldela uppföljningar till ägare
Hitta svar, blockerare och rapporter på några sekunder
Ja, ClickUp Brain hjälper dig att arbeta med uppgifter och dokument. Men ibland behöver du ta ett steg tillbaka: ett fokuserat utrymme för att ställa frågor, få klarhet och agera snabbt.
Det är precis vad ClickUp Brain MAX är byggt för.
Det ger dig ett dedikerat utrymme för att arbeta med AI, separat från dina uppgifter och dokument, men helt kopplat till dem. Som din AI-kompanjon på skrivbordet hjälper det dig att tänka igenom arbetet, hitta svar och arbeta snabbare utan att byta verktyg eller behöva förklara sammanhanget på nytt.
Skriv in en fråga så hämtar den information från live-arbetsytans data, inte isolerade AI-resultat. Den förstår projektets sammanhang, prioritetsnivåer och ägaruppdrag. Du kan till och med säga din fråga högt.
ClickUp Brain MAX är röststyrt, alltid till hands och utformat för att minska den mentala belastningen vid arbetshantering.
Låt oss säga att du leder en tvärfunktionell lansering. Du frågar: ”Vad hindrar kampanjen från att rullas ut?” *Brain MAX visar försenade uppgifter, tilldelade ägare, länkade dokument och flaggade kommentarer som är redo att åtgärdas.
Andra användningsfall i verkligheten:
- Be om en lista över försenade uppgifter grupperade efter ansvarig person.
- Ta fram en sammanfattning av slutförda milstolpar under detta kvartal
- Få en realtidsvy över hinder i alla aktiva projekt
- Upptäck risker innan de eskalerar, baserat på aktiviteten i uppgifterna.
Automatisera uppgifter utan regler
Du behöver inte längre gräva igenom triggers och åtgärder. Beskriv bara vad du vill ha i naturligt språk, så bygger AI automatiseringen i ClickUp.
Till exempel hanterar ditt kundframgångsteam repetitiva arbetsuppgifter varje gång en företagskund registrerar sig. Du säger till ClickUp Brain: När en uppgift taggas med "Enterprise Onboarding" ska du skapa deluppgifter för kickoff-samtal, välkomstpaket, tekniska uppdrag och påminnelser om uppföljning.
AI bygger denna flerstegsarbetsflödesautomatisering och låter dig testa den innan den tas i drift.
ClickUps bästa funktioner
- AI-agenter som fungerar: Distribuera specialiserade ClickUp AI Autopilot Agents som hanterar återkommande uppgifter som projektuppdateringar och statusrapporter – ingen komplex modellträning krävs.
- Undvik leverantörsberoende: Få tillgång till Claude, GPT, Gemini och andra ledande AI-modeller via ett intuitivt gränssnitt utan att behöva bygga om arbetsflöden.
- Missa aldrig sammanhanget: Använd ClickUps AI Notetaker för att automatiskt registrera och sammanfatta möten med åtgärdspunkter som synkroniseras direkt med dina uppgifter.
- Hitta vad som helst: Sök igenom allt ditt arbete med Enterprise AI Search i ClickUp, som förstår ditt teams sammanhang.
- Skalbarhet utan komplexitet: Få AI-funktioner i företagsklass utan att behöva hantera infrastruktur eller API-nycklar – allt fungerar direkt.
- Brainstorma visuellt: Skapa bilder direkt i ClickUp Whiteboards genom att använda ClickUp Brain, och omvandla sedan dessa idéer till genomförbara projektplaner.
- Chatta utan att byta: Håll konversationerna kopplade till ditt faktiska arbete med ClickUp Chat.
- Planera smartare: Låt ClickUp Calendar automatiskt blockera fokuseringstid och föreslå optimala möten baserat på projektets deadlines.
Begränsningar för ClickUp
- Du kan inte modifiera, förgrena eller bidra till den underliggande AI-infrastrukturen som du kan med Hugging Face.
Priser för ClickUp
Betyg och recensioner för ClickUp
- G2: 4,7/5 (10 385+ recensioner)
- Capterra: 4,6/5 (över 4 000 recensioner)
Vad säger verkliga användare om ClickUp?
Denna G2-recension säger verkligen allt om denna AI-samarbetsplattform:
Det nya Brain MAX har förbättrat min produktivitet avsevärt. Möjligheten att använda flera AI-modeller, inklusive avancerade resonemangsmodeller, till ett överkomligt pris gör det enkelt att centralisera allt på en plattform. Funktioner som röst-till-text, automatisering av uppgifter och integration med andra appar gör arbetsflödet mycket smidigare och smartare.
Det nya Brain MAX har förbättrat min produktivitet avsevärt. Möjligheten att använda flera AI-modeller, inklusive avancerade resonemangsmodeller, till ett överkomligt pris gör det enkelt att centralisera allt på en plattform. Funktioner som röst-till-text, automatisering av uppgifter och integration med andra appar gör arbetsflödet mycket smidigare och smartare.
📮 ClickUp Insight: 30 % av våra respondenter förlitar sig på AI-verktyg för forskning och informationsinsamling. Men finns det någon AI som hjälper dig att hitta den där förlorade filen på jobbet eller den viktiga Slack-tråden som du glömde att spara?
Ja! ClickUps AI-drivna Connected Search kan omedelbart söka igenom allt innehåll i ditt arbetsutrymme, inklusive integrerade tredjepartsappar, och hämta insikter, resurser och svar. Spara upp till 5 timmar i veckan med ClickUps avancerade sökfunktion!
2. OpenAI (bäst för åtkomst till avancerade språk- och bildgenereringsmodeller)
via OpenAI
OpenAI hamnade i rubrikerna när ChatGPT släpptes, och plötsligt pratade alla om AI igen. Deras GPT-modeller hanterar allt från att skriva e-postmeddelanden till att felsöka kod, medan DALL-E förvandlar dina vildaste textprompter till verkliga bilder.
Det som skiljer OpenAI från andra är hur de har paketerat AI. Du får tillgång till modeller som tidigare var låsta i forskningslaboratorier. Visst, du betalar för bekvämligheten, men när deadlines är snäva och kunderna pressar dig blir den bekvämligheten ovärderlig.
OpenAI:s bästa funktioner
- Finjustera modellerna efter dina specifika datamängder så att de matchar ditt varumärkes röst, skrivstil eller domänexpertis.
- Kontrollera modellens beteende med hjälp av systemmeddelanden och temperaturinställningar för att justera kreativitet och svarets format.
- Bearbeta flera filformat, inklusive PDF-filer, bilder och dokument, för omfattande innehållsanalys och extrahering.
- Spåra användningskostnader och ställ in utgiftsgränser genom detaljerade faktureringspaneler som bryter ner utgifterna per modell och projekt.
- Skapa inbäddningar för semantiska sökapplikationer som förstår innebörden istället för att bara matcha nyckelord.
Begränsningar för OpenAI
- Begränsade anpassningsalternativ för modellarkitektur
- Beroendet av externa API-anrop påverkar offlinefunktionaliteten.
- Hastighetsbegränsningar kan påverka applikationer med hög volym inom olika branscher.
- OpenAI har ställts inför flera stämningar och granskningar på grund av att man utan tillstånd har skrapat in träningsdata från webben.
OpenAI-prissättning
- GPT-4. 1 Inmatning: 2 dollar per 1 miljon tokens Cachad inmatning: 0,50 dollar per 1 miljon tokens Utmatning: 8 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 2 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,50 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 8 dollar per 1 miljon tokens
- GPT-4. 1 mini Inmatning: 0,40 dollar per 1 miljon tokens Cachad inmatning: 0,10 dollar per 1 miljon tokens Utmatning: 1,60 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 0,40 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,10 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 1,60 dollar per 1 miljon tokens
- GPT-4. 1 nano Inmatning: 0,100 dollar per 1 miljon tokens Cachad inmatning: 0,025 dollar per 1 miljon tokens Utmatning: 0,400 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 0,100 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,025 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 0,400 dollar per 1 miljon tokens
- OpenAI o3 Inmatning: 2 dollar per 1 miljon tokens Cachad inmatning: 0,50 dollar per 1 miljon tokens Utmatning: 8 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 2 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,50 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 8 dollar per 1 miljon tokens
- OpenAI o4-mini Inmatning: 1,100 dollar per 1 miljon tokens Cachad inmatning: 0,275 dollar per 1 miljon tokens Utmatning: 4,400 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 1,100 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,275 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 4 400 dollar per 1 miljon tokens
- Finjustering av modeller GPT-4. 1 Inmatning: 3 dollar per 1 miljon tokens Cachad inmatning: 0,75 dollar per 1 miljon tokens Utmatning: 12 dollar per 1 miljon tokens Träningskostnad: 25 dollar per 1 miljon tokens GPT-4. 1 mini Inmatning: 0,80 $ per 1 miljon tokens Cachad inmatning: 0,20 $ per 1 miljon tokens Utmatning: 3,20 $ per 1 miljon tokens Träning: 5 $ per 1 miljon tokens GPT-4. 1 nano Inmatning: 0,20 dollar per 1 miljon tokens Cachad inmatning: 0,05 dollar per 1 miljon tokens Utdata: 0,80 dollar per 1 miljon tokens Träning: 1,50 dollar per 1 miljon tokens o4-mini Inmatning: 4 dollar per 1 miljon tokens Cachad inmatning: 1 dollar per 1 miljon tokens Utmatning: 16 dollar per 1 miljon tokens Träningskostnad: 100 dollar per tränings timme
- GPT-4. 1 Inmatning: 3 dollar per 1 miljon tokens Cachad inmatning: 0,75 dollar per 1 miljon tokens Utdata: 12 dollar per 1 miljon tokens Träningskostnad: 25 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 3 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,75 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 12 dollar per 1 miljon tokens
- Utbildning: 25 dollar per 1 miljon tokens
- GPT-4. 1 mini Inmatning: 0,80 dollar per 1 miljon tokens Cachad inmatning: 0,20 dollar per 1 miljon tokens Utmatning: 3,20 dollar per 1 miljon tokens Träningskostnad: 5 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 0,80 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,20 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 3,20 dollar per 1 miljon tokens
- Utbildning: 5 dollar per 1 miljon tokens
- GPT-4. 1 nano Inmatning: 0,20 dollar per 1 miljon tokens Cachad inmatning: 0,05 dollar per 1 miljon tokens Utmatning: 0,80 dollar per 1 miljon tokens Träningskostnad: 1,50 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 0,20 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,05 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 0,80 dollar per 1 miljon tokens
- Utbildning: 1,50 dollar per 1 miljon tokens
- o4-mini Inmatning: 4 dollar per 1 miljon tokens Cachad inmatning: 1 dollar per 1 miljon tokens Utmatning: 16 dollar per 1 miljon tokens Utbildning: 100 dollar per utbildningstimme
- Inmatning: 4 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 1 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 16 dollar per 1 miljon tokens
- Utbildning: 100 dollar per utbildningstimme
- Inmatning: 2 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,50 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 8 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 0,40 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,10 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 1,60 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 0,100 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,025 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 0,400 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 2 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,50 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 8 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 1,100 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,275 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 4 400 dollar per 1 miljon tokens
- GPT-4. 1 Inmatning: 3 dollar per 1 miljon tokens Cachad inmatning: 0,75 dollar per 1 miljon tokens Utdata: 12 dollar per 1 miljon tokens Träningskostnad: 25 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 3 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,75 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 12 dollar per 1 miljon tokens
- Utbildning: 25 dollar per 1 miljon tokens
- GPT-4. 1 mini Inmatning: 0,80 dollar per 1 miljon tokens Cachad inmatning: 0,20 dollar per 1 miljon tokens Utmatning: 3,20 dollar per 1 miljon tokens Träningskostnad: 5 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 0,80 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,20 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 3,20 dollar per 1 miljon tokens
- Utbildning: 5 dollar per 1 miljon tokens
- GPT-4. 1 nano Inmatning: 0,20 dollar per 1 miljon tokens Cachad inmatning: 0,05 dollar per 1 miljon tokens Utmatning: 0,80 dollar per 1 miljon tokens Träningskostnad: 1,50 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 0,20 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,05 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 0,80 dollar per 1 miljon tokens
- Utbildning: 1,50 dollar per 1 miljon tokens
- o4-mini Inmatning: 4 dollar per 1 miljon tokens Cachad inmatning: 1 dollar per 1 miljon tokens Utmatning: 16 dollar per 1 miljon tokens Utbildning: 100 dollar per utbildningstimme
- Inmatning: 4 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 1 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 16 dollar per 1 miljon tokens
- Utbildning: 100 dollar per utbildningstimme
- Inmatning: 3 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,75 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 12 dollar per 1 miljon tokens
- Utbildning: 25 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 0,80 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,20 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 3,20 dollar per 1 miljon tokens
- Utbildning: 5 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 0,20 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 0,05 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 0,80 dollar per 1 miljon tokens
- Utbildning: 1,50 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 4 dollar per 1 miljon tokens
- Cachad inmatning: 1 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 16 dollar per 1 miljon tokens
- Utbildning: 100 dollar per utbildningstimme
OpenAI-betyg och recensioner
- G2: 4,7/5 (över 830 recensioner)
- Capterra: 4,5/5 (över 220 recensioner)
Vad säger verkliga användare om OpenAI?
Från en G2-recension:
Dess API är fantastiskt, med ett utmärkt användargränssnitt, och jag har inte haft några problem när jag använt chatgpt. Jag älskar det och rekommenderar starkt att du provar det, laddar ner det och fattar ett snabbt beslut.
Dess API är fantastiskt, med ett utmärkt användargränssnitt, och jag har inte haft några problem när jag använt chatgpt. Jag älskar det och rekommenderar starkt att du provar det, laddar ner det och fattar ett snabbt beslut.
🎥 Titta på: Hur du använder ClickUp Brain som din personliga assistent, när som helst, var som helst.
💡 Proffstips: Lita inte på en enda mätparameter. Dela upp LLM-utvärderingen i hur väl den hanterar strukturerade indata (t.ex. tabeller, listor) jämfört med ostrukturerade uppmaningar (öppna uppgifter). Då upptäcker du felaktiga mönster snabbare.
3. Anthropic Claude (bäst för säkra och kontextuella AI-konversationer)
via Anthropic
Claude har en annorlunda approach till AI-säkerhet. Istället för att sätta på innehållsfilter har Anthropic tränat den att tänka igenom problem noggrant. Du kommer att märka att Claude överväger flera perspektiv innan den svarar, vilket gör den bra på nyanserade diskussioner om komplexa ämnen.
Kontextfönstret är enormt, så du kan mata in hela dokument och föra riktiga konversationer om innehållet.
Tänk på de gånger du har velat diskutera en forskningsrapport eller analysera en lång rapport. Claude hanterar dessa scenarier på ett naturligt sätt. Den kommer också ihåg allt från tidigare i konversationen, så du slipper upprepa dig hela tiden.
Anthropic Claudes bästa funktioner
- Skriv och felsök kod i dussintals programmeringsspråk, förklara logiken och föreslå förbättringar längs vägen.
- Sök på webben i realtid för att få tillgång till aktuell information och verifiera fakta under samtal.
- Resonera genom komplexa etiska dilemman och nyanserade ämnen samtidigt som du presenterar balanserade perspektiv snarare än förenklade svar.
- Utför avancerade matematiska beräkningar och statistiska analyser med steg-för-steg-förklaringar och verifiering.
- Generera strukturerade utdata som JSON, XML och YAML som följer specifika scheman för API-integrationer.
Begränsningar för Anthropic Claude
- Det har ett mindre modellutbud jämfört med Claude-alternativen.
- Mindre flexibilitet för anpassad modellträning
- Högre latens för vissa specialiserade uppgifter
Priser för Anthropic Claude
- Claude Opus 4 Inmatning: 15 dollar per 1 miljon tokens Utmatning: 75 dollar per 1 miljon tokens Promptcaching: Skrivning: 18,75 dollar per 1 miljon tokens Läsning: 1,50 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 15 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 75 dollar per 1 miljon tokens
- Prompt-caching: Skriv: 18,75 dollar per 1 miljon tokens Läs: 1,50 dollar per 1 miljon tokens
- Skriv: 18,75 dollar per 1 miljon tokens
- Läs: 1,50 dollar per 1 miljon tokens
- Claude Sonnet 4 Inmatning: 3 dollar per 1 miljon tokens Utdata: 15 dollar per 1 miljon tokens Promptcaching: Skrivning: 3,75 dollar per 1 miljon tokens Läsning: 0,30 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 3 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 15 dollar per 1 miljon tokens
- Prompt-caching: Skriv: 3,75 dollar per 1 miljon tokens Läs: 0,30 dollar per 1 miljon tokens
- Skriv: 3,75 dollar per 1 miljon tokens
- Läs: 0,30 dollar per 1 miljon tokens
- Claude Haiku 3. 5 Inmatning: 0,80 dollar per 1 miljon tokens Utmatning: 4 dollar per 1 miljon tokens Promptcaching: Skrivning: 1 dollar per 1 miljon tokens Läsning: 0,08 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 0,80 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 4 dollar per 1 miljon tokens
- Prompt-caching: Skriv: 1 dollar per 1 miljon tokens Läs: 0,08 dollar per 1 miljon tokens
- Skriv: 1 dollar per 1 miljon tokens
- Läs: 0,08 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 15 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 75 dollar per 1 miljon tokens
- Prompt-caching: Skriv: 18,75 dollar per 1 miljon tokens Läs: 1,50 dollar per 1 miljon tokens
- Skriv: 18,75 dollar per 1 miljon tokens
- Läs: 1,50 dollar per 1 miljon tokens
- Skriv: 18,75 dollar per 1 miljon tokens
- Läs: 1,50 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 3 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 15 dollar per 1 miljon tokens
- Prompt-caching: Skriv: 3,75 dollar per 1 miljon tokens Läs: 0,30 dollar per 1 miljon tokens
- Skriv: 3,75 dollar per 1 miljon tokens
- Läs: 0,30 dollar per 1 miljon tokens
- Skriv: 3,75 dollar per 1 miljon tokens
- Läs: 0,30 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 0,80 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 4 dollar per 1 miljon tokens
- Prompt-caching: Skriv: 1 dollar per 1 miljon tokens Läs: 0,08 dollar per 1 miljon tokens
- Skriv: 1 dollar per 1 miljon tokens
- Läs: 0,08 dollar per 1 miljon tokens
- Skriv: 1 dollar per 1 miljon tokens
- Läs: 0,08 dollar per 1 miljon tokens
Anthropic Claude-betyg och recensioner
- G2: 4,4/5 (55+ recensioner)
- Capterra: 4,5/5 (över 20 recensioner)
Vad säger verkliga användare om Anthropic Claude?
Baserat på en kommentar på Reddit:
Ärligt talat? Claude verkar helt enkelt vara en bra "person". Den tar hänsyn till människors välbefinnande i sina beslut på ett sätt som inte finns i andra modeller. Om jag var tvungen att välja en LLM som världsledande skulle Claude vara mitt förstahandsval. Jag skulle inte nödvändigtvis lita på de andra i samma utsträckning utan utbildning i etik eller personlighetskonstitution.
Ärligt talat? Claude verkar helt enkelt vara en bra "person". Den tar hänsyn till människors välbefinnande i sina beslut på ett sätt som inte finns i andra modeller. Om jag var tvungen att välja en LLM som världsledande skulle Claude vara mitt förstahandsval. Jag skulle inte nödvändigtvis lita på de andra i samma utsträckning utan utbildning i etik eller personlighetskonstitution.
🧠 Kul fakta: År 2012 slog en modell vid namn AlexNet människor i bildigenkänning. Den var snabbare, mer exakt och blev inte trött. Det ögonblicket förändrade hur människor såg på AI:s potential inom områden som hälso- och sjukvård, säkerhet och robotik.
4. Cohere (bäst för att bygga naturliga språkbearbetningslösningar i företagsklass)
via Cohere
Cohere har byggt sin plattform speciellt för företag som behöver artificiell intelligens men inte kan kompromissa med dataintegriteten. Deras flerspråkiga funktioner omfattar över 100 språk, vilket är enormt om du har globala kunder eller internationella marknader.
Inbäddningarna fungerar särskilt bra för sökapplikationer där du behöver förstå innebörden snarare än att bara matcha nyckelord. Du kan också träna dina egna AI-anpassade klassificerare, vilket gör det praktiskt för team som behöver AI-lösningar men inte har dedikerade dataforskare.
Cohere bästa funktioner
- Finjustera modeller med hjälp av dina egna data samtidigt som du behåller fullständig kontroll över träningsdatauppsättningar och modellvikter.
- Skala inferenskapaciteten automatiskt baserat på efterfrågemönster utan att hantera den underliggande GPU-infrastrukturen.
- Implementera återvinningsförstärkta genereringssystem som kan citera källor och ange källhänvisningar för genererat innehåll.
- Övervaka modellprestanda och användningsmönster genom omfattande analyspaneler och varningssystem.
- Integrera med befintliga autentiseringssystem med hjälp av SSO, SAML och rollbaserade åtkomstkontroller för att spåra experiment.
Cohere-begränsningar
- Mindre community och färre tredjepartsintegrationer
- Begränsade datorvisionsfunktioner jämfört med multimodala plattformar
- Färre förtränade modeller finns tillgängliga för specialiserade domäner.
- Mindre omfattande dokumentation för avancerade användningsfall och hybridkonfigurationer
Cohere-priser
- Kommando A Inmatning: 2,50 dollar per 1 miljon tokens Utdata: 10 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 2,50 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 10 dollar per 1 miljon tokens
- Kommando R Inmatning: 0,15 dollar per 1 miljon tokens Utdata: 0,60 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 0,15 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 0,60 dollar per 1 miljon tokens
- Kommando R7B Inmatning: 0,0375 dollar per 1 miljon tokens Utmatning: 0,15 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 0,0375 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 0,15 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 2,50 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 10 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 0,15 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 0,60 dollar per 1 miljon tokens
- Inmatning: 0,0375 dollar per 1 miljon tokens
- Resultat: 0,15 dollar per 1 miljon tokens
Cohere-betyg och recensioner
- G2: Inte tillräckligt med recensioner
- Capterra: Inte tillräckligt med recensioner
Vad säger verkliga användare om Cohere?
Enligt en recension från Capterra:
Det var ganska enkelt att installera Cohere och dokumentationen var lätt att följa. Att kunna se hur våra användare använder appen var verkligen användbart och häftigt från början. […] Den kostnadsfria versionen av programvaran har ett extremt begränsat antal sessioner och eftersom vår användarbas har vuxit tycker vi att applikationen är mindre användbar eftersom fler sessioner är dolda bakom en betalvägg.
Det var ganska enkelt att installera Cohere och dokumentationen var lätt att följa. Att kunna se hur våra användare använder appen var verkligen användbart och häftigt från början. […] Den kostnadsfria versionen av programvaran har ett extremt begränsat antal sessioner och eftersom vår användarbas har vuxit tycker vi att applikationen är mindre användbar eftersom fler sessioner är dolda bakom en betalvägg.
🔍 Visste du att? Modeller som GPT‑4 och Grok 4 ändrade sina svar när de fick motstånd (även om deras första svar var korrekt). De började tvivla på sig själva efter att ha sett motstridiga kommentarer. Det är kusligt likt hur människor beter sig under stress, och det väcker frågor om tillförlitligheten i deras svar.
5. Replicate (bäst för att köra öppen källkods-AI-modeller utan infrastrukturhantering)
via Replicate
Replicate är som att ha ett enormt bibliotek med AI-modeller utan besväret med att hantera servrar. Har någon skapat en fantastisk bildgenerator? Den finns förmodligen på Replicate. Vill du prova den nya röstsyntesmodellen som alla pratar om? Gör bara ett API-anrop.
AI-appen hanterar all infrastrukturkomplexitet så att du kan experimentera med dussintals olika modeller utan att behöva binda dig för en. Du betalar bara när du använder något, vilket gör det perfekt för prototyputveckling.
När du hittar en modell som fungerar kan du dessutom distribuera dina egna anpassade versioner med hjälp av deras enkla containersystem.
Replikera de bästa funktionerna
- Versionskontrollera dina modellimplementeringar med återställningsfunktioner och A/B-testning mellan olika modellversioner.
- Ställ in webhooks för att få aviseringar när långvariga förutsägelser slutförs eller stöter på fel.
- Batchbehandla flera ingångar samtidigt för att minska kostnaderna per förutsägelse och förbättra genomströmningseffektiviteten.
- Grenar befintliga modeller för att skapa anpassade versioner med olika parametrar eller träningsdata.
Replikera begränsningar
- Du har mindre kontroll över modellens värdmiljö och konfigurationer.
- Det finns potentiella latensproblem för realtidsapplikationer och företagsbehov.
- Begränsade alternativ för modellanpassning och finjustering
- Beroende av tillgänglighet och underhåll av tredjepartsmodeller
Replikera prissättning
- Priserna varierar för varje modell.
Replikera betyg och recensioner
- G2: Inte tillräckligt med recensioner
- Capterra: Inte tillräckligt med recensioner
Vad säger verkliga användare om Replicate?
En recension på Reddit konstaterar:
Hur som helst är replikering enligt min mening det enklaste alternativet för att testa nya bild- eller videomodeller. Jag tvivlar på att det är det mest kostnadseffektiva alternativet om du har många användare, men för en MVP kan det spara dig mycket besvär och pengar (jämfört med att hyra en GPU per timme).
Hur som helst är replikering enligt min mening det enklaste alternativet för att testa nya bild- eller videomodeller. Jag tvivlar på att det är det mest kostnadseffektiva alternativet om du har många användare, men för en MVP kan det spara dig mycket besvär och pengar (jämfört med att hyra en GPU per timme).
💡 Proffstips: Finjustera med återhållsamhet. Du behöver inte alltid finjustera en modell för att få domänspecifika resultat. Prova först smart prompt engineering + retrieval-augmented generation (RAG). Investera endast i finjustering om du konsekvent når taket för noggrannhet eller relevans.
6. TensorFlow (bäst för att skapa anpassade maskininlärningsmodeller från grunden)
via TensorFlow
TensorFlow ger dig fullständig kontroll över din maskininlärningsframtid (både en välsignelse och en förbannelse). Google har gjort sitt produktionsramverk för maskininlärning öppet källkod, vilket innebär att du får samma verktyg som de använder internt.
Flexibiliteten är otrolig; du kan bygga allt från enkel linjär regression till komplexa transformatorarkitekturer.
TensorFlow Hub tillhandahåller förtränade modeller som du kan finjustera, medan TensorBoard ger dig realtidsanalyser av träningsprestanda. Denna kraft kommer dock med komplexitet. Du kommer att spendera tid på att lära dig begrepp som plattformar på högre nivå abstraherar bort.
TensorFlows bästa funktioner
- Profilera modellprestanda och identifiera flaskhalsar med hjälp av avancerade felsökningsverktyg som visar minnesanvändning och beräkningsgrafer.
- Konvertera modeller mellan olika format som SavedModel, TensorFlow Lite och ONNX för plattformsoberoende kompatibilitet.
- Implementera anpassade förlustfunktioner och optimeringsalgoritmer som inte finns tillgängliga i standardbibliotek för maskininlärning.
- Använd träning med blandad precision för att minska minnesanvändningen och påskynda träningen på moderna GPU-arkitekturer.
- Skapa anpassade datapipelines med tf. data som effektivt hanterar stora datamängder med förbehandling och förstärkning.
Begränsningar i TensorFlow
- Det kräver betydande beräkningsresurser för träning av stora modeller.
- Komplex felsökningsprocess jämfört med mer avancerade alternativ till Hugging Face
- Tidskrävande installation och konfiguration för avancerade användningsfall
Priser för TensorFlow
- Anpassad prissättning
TensorFlow-betyg och recensioner
- G2: 4,5/5 (125+ recensioner)
- Capterra: 4,6/5 (över 100 recensioner)
Vad säger verkliga användare om TensorFlow?
En användare på G2 lyfter fram:
Jag älskar hur kraftfullt och flexibelt TensorFlow är för att bygga och träna djupinlärningsmodeller. Keras gör det lite enklare och förtränade modeller sparar mycket tid. Dessutom är communityn fantastisk när jag fastnar. […] Inlärningskurvan är brant. Särskilt för nybörjare. Ibland är felmeddelandena för komplicerade att förstå och felsökningen är frustrerande. Det kräver också mycket datorkraft, vilket kan vara ett problem om du inte har avancerad hårdvara.
Jag älskar hur kraftfullt och flexibelt TensorFlow är för att bygga och träna djupinlärningsmodeller. Keras gör det lite enklare och förtränade modeller sparar mycket tid. Dessutom är communityn fantastisk när jag fastnar. […] Inlärningskurvan är brant. Särskilt för nybörjare. Ibland är felmeddelandena för komplicerade att förstå och felsökningen är frustrerande. Det kräver också mycket datorkraft, vilket kan vara ett problem om du inte har avancerad hårdvara.
🧠 Kul fakta: Forskare har upptäckt att språkmodeller ofta föreslår programvarupaket som inte existerar. Cirka 19,7 % av kodexemplen innehöll påhittade namn, vilket kan leda till squatting-attacker.
7. Azure Machine Learning (bäst för att integrera ML-arbetsflöden med Microsofts molntjänster)
via Microsoft Azure
Azure ML är ett naturligt val om din organisation redan använder Microsoft. Verktyget erbjuder både pek-och-klicka-gränssnitt för affärsanvändare och fullständiga programmeringsmiljöer för dataforskare.
AutoML sköter det tunga arbetet när du behöver snabba resultat och testar automatiskt olika algoritmer och hyperparametrar. Samtidigt innebär integrationen med Power BI att dina modeller kan matas direkt in i ledningsdashboards.
Du får robust versionskontroll för modeller, automatiserade distributionspipelines och övervakning som varnar dig när modellens prestanda börjar försämras.
Azure Machine Learnings bästa funktioner
- Schemalägg automatiserade omskolningspipelines som aktiveras när nya data blir tillgängliga eller modellprestandan försämras.
- Skapa anpassade Docker-miljöer för reproducerbar modellträning och distribution över olika beräkningsmål.
- Implementera funktioner för modelltolkning som förklarar förutsägelser med hjälp av LIME, SHAP och andra tekniker för förklarbarhet.
- Ställ in övervakning av datadrift som varnar dig när inkommande data avviker avsevärt från träningsdatauppsättningarna.
- Hantera datorkluster som automatiskt skalar utifrån arbetsbelastningen samtidigt som de optimeras för kostnadseffektivitet.
Begränsningar för Azure Machine Learning
- Det finns farhågor om leverantörsberoende för organisationer som använder multicloud-strategier.
- Begränsad flexibilitet jämfört med öppen källkodsalternativ till Hugging Face
Priser för Azure Machine Learning
- Anpassad prissättning
Betyg och recensioner för Azure Machine Learning
- G2: 4,3/5 (85+ recensioner)
- Capterra: 4,5/5 (30 recensioner)
Vad säger verkliga användare om Azure Machine Learning?
Som delat på G2:
Tjänsten är enkel att använda och har många intressanta funktioner för att ladda upp data och fånga mönster längs med dem. Gränssnittet kan vara bättre, men det uppfyller mina behov. Om du har frågor om implementeringen finns det mycket information på webben, eller så kan du be om hjälp direkt från Microsofts support.
Tjänsten är enkel att använda och har många intressanta funktioner för att ladda upp data och fånga mönster längs med dem. Gränssnittet kan vara bättre, men det uppfyller mina behov. Om du har frågor om implementeringen finns det mycket information på webben, eller så kan du be om hjälp direkt från Microsofts support.
8. Google Gemini (bäst för bearbetning av flera innehållstyper i en enda interaktion)
via Google Gemini
Googles Gemini förstår flera typer av innehåll samtidigt. Du kan visa ett diagram och ställa frågor om data, eller ladda upp bilder och diskutera vad som händer i dem. Matematik- och kodningsfunktionerna är särskilt starka. Det arbetar sig igenom komplexa ekvationer steg för steg och förklarar sitt resonemang.
Kontextfönstret hanterar stora mängder text, vilket gör det användbart för att analysera hela forskningsrapporter eller långa dokument. Det intressanta är hur det upprätthåller konversationsflödet mellan olika innehållstyper utan att tappa bort vad du diskuterar.
Google Gemini bästa funktioner
- Översätt mellan dussintals språk samtidigt som du bevarar sammanhanget och kulturella nyanser i originaltexten.
- Generera och kör Python-kod direkt i konversationer, visa resultat och felsök fel i realtid.
- Extrahera strukturerade data från ostrukturerade källor som kvitton, formulär och handskrivna dokument.
- Analysera både visuella och ljudkomponenter samtidigt för detaljerade videosammanfattningar av videoinnehåll.
- Utför komplexa resonemangsuppgifter som kräver att information från flera källor och innehållstyper kombineras.
Begränsningar för Google Gemini
- Begränsad tillgänglighet i vissa regioner och för specifika användningsfall.
- Mindre omfattande alternativ för modellanpassning jämfört med etablerade alternativ
- Användare har uttryckt oro över dataintegriteten inom Googles ekosystem.
Priser för Google Gemini
- Gratis
- Betald nivå: Priserna varierar för varje modell.
Google Gemini-betyg och recensioner
- G2: 4,4/5 (245+ recensioner)
- Capterra: Otillräckligt med recensioner
🧠 Kul fakta: Man skulle kunna tro att bättre modeller skulle göra färre misstag, men det kan bli tvärtom. Ju större och mer avancerade LLM-modellerna blir, desto mer hallucinerar de ibland, särskilt när de ombeds att ange fakta. Även nyare versioner visar mer självsäkra fel, vilket gör dem svårare att upptäcka.
9. Microsoft Copilot (bäst för att öka produktiviteten i Microsoft Office-applikationer)
Copilot finns i de Microsoft-appar du använder dagligen, vilket förändrar hur AI upplevs i praktiken. Det förstår ditt arbetssammanhang – din skrivstil, de data du analyserar, till och med din möteshistorik.
Be det att skapa en presentation, så hämtar det relevant information från dina senaste dokument och e-postmeddelanden.
Excel-integrationen är särskilt smart och hjälper dig att analysera data med hjälp av naturligt språk istället för komplexa formler. Det bästa av allt? Din inlärningskurva är minimal eftersom AI-samarbetsverktygets gränssnitt bygger på välbekanta Microsoft-konventioner.
Microsoft Copilots bästa funktioner
- Omvandla rådata till övertygande PowerPoint-presentationer med hjälp av dina befintliga mallar och varumärkesriktlinjer.
- Automatisera repetitiva Excel-uppgifter som pivottabeller, villkorlig formatering och formelskapande genom konversationskommandon.
- Skapa mötesdagordningar och uppföljningsmejl baserat på kalenderinbjudningar och tidigare mötesanteckningar.
- Designa professionella dokument med hjälp av inbyggda stilar och formateringsförslag som matchar din organisations standarder.
Begränsningar för Microsoft Copilot
- Verktyget kräver ett Microsoft 365-abonnemang och engagemang i ekosystemet och har begränsad funktionalitet utanför Microsoft-applikationer.
- Inkonsekvent prestanda mellan olika Office-applikationer
Priser för Microsoft Copilot
- Gratis
- Copilot Pro: 20 $/månad
- Copilot för Microsoft 365: 30 USD/månad per användare (faktureras årligen)
Betyg och recensioner av Microsoft Copilot
- G2: 4,4/5 (85+ recensioner)
- Capterra: Inte tillräckligt med recensioner
Vad säger verkliga användare om Microsoft Copilot?
En Redditor säger:
Jag använder det varje dag för att hjälpa mig med svårare Excel-funktioner. Om jag har en konceptuell idé om hur jag vill manipulera data lägger jag fram situationen och Copilot ger nästan alltid en praktisk och användbar lösning. Det har hjälpt mig att bli mycket mer bekant och bekväm med arrayfunktioner.
Jag använder det varje dag för att hjälpa mig med svårare Excel-funktioner. Om jag har en konceptuell idé om hur jag vill manipulera data lägger jag fram situationen och Copilot ger nästan alltid en praktisk och användbar lösning. Det har hjälpt mig att bli mycket mer bekant och bekväm med arrayfunktioner.
📖 Läs också: De bästa alternativen till Microsoft Copilot som underlättar ditt liv och dina arbetsflöden
10. IBM WatsonX (Bäst för implementering av AI i starkt reglerade affärsmiljöer)
via IBM WatsonX
IBM har utformat WatsonX speciellt för organisationer som inte kan ta risker med AI, till exempel banker, sjukhus och myndigheter. Varje modellbeslut loggas, vilket skapar revisionsspår som compliance-team uppskattar.
Plattformen erbjuder branschspecifika lösningar som gör det möjligt för vårdorganisationer att använda modeller som tränats på medicinsk litteratur och för finansiella tjänsteorganisationer att få riskbedömningsfunktioner.
Beroende på dina krav på datasensitivitet kan du distribuera modeller lokalt, i IBM:s moln eller i hybridkonfigurationer. Med styrningsfunktionerna kan du ställa in skyddsräcken och övervaka AI-resultat för partiskhet eller oväntat beteende.
IBM WatsonX bästa funktioner
- Implementera rättvisekontroll som automatiskt upptäcker och korrigerar partiskhet i modellprognoser för olika demografiska grupper.
- Skapa anpassade AI-promptmallar med inbyggda säkerhetsbarriärer som förhindrar skadliga eller olämpliga AI-svar.
- Skapa detaljerade efterlevnadsrapporter som visar modellbeslut och dataanvändning för regelverksrevisioner och dokumentation.
- Testa modellens robusthet med hjälp av motstridiga exempel och gränsfall för att identifiera potentiella sårbarheter före distribution.
- Skapa arbetsflöden där människor är delaktiga och där kritiska beslut kräver manuell godkännande innan de genomförs.
Begränsningar för IBM WatsonX
- Högre kostnader jämfört med molnbaserade Hugging Face-alternativ
- Kraven på installation och konfiguration är komplexa.
- Den har en långsammare innovationscykel jämfört med nyare AI-plattformar.
- Begränsat community-stöd och tredjepartsutvidgningar
Priser för IBM WatsonX
- Gratis
- Essentials: Från 0 $/månad (betala-per-användning-modell)
- Standard: Från 1 050 USD/månad (betala-per-användning-modell)
IBM WatsonX-betyg och recensioner
- G2: 4,5/5 (84+ recensioner)
- Capterra: Otillräckligt med recensioner
Vad säger verkliga användare om IBM WatsonX?
Baserat på en G2-recension:
Som utvecklare uppskattar jag hur det kombinerar flexibilitet med struktur och erbjuder ett brett utbud av modelltyper, från klassisk ML till stora språkmodeller. Användargränssnittet är rent och integrationen med befintliga moln- och säkerhetsramverk är enkel, vilket hjälper till att påskynda experimentcyklerna utan att kompromissa med styrningen. […] Plattformen är kraftfull, men kan kännas överväldigande i början, särskilt när man ställer in mer anpassade arbetsflöden. Dessutom skulle prissättningen kunna vara mer transparent för användare som fortfarande utforskar alternativ innan de bestämmer sig på företagsnivå. Förbättrade introduktionskurser för utvecklare som är nya i IBM:s ekosystem skulle vara ett välkommet tillskott.
Som utvecklare uppskattar jag hur det kombinerar flexibilitet med struktur och erbjuder ett brett utbud av modelltyper, från klassisk ML till stora språkmodeller. Användargränssnittet är rent och integrationen med befintliga moln- och säkerhetsramverk är enkel, vilket hjälper till att påskynda experimentcyklerna utan att kompromissa med styrningen. […] Plattformen är kraftfull, men kan kännas överväldigande i början, särskilt när man ställer in mer anpassade arbetsflöden. Dessutom skulle prissättningen kunna vara mer transparent för användare som fortfarande utforskar alternativ innan de bestämmer sig på företagsnivå. Förbättrade introduktionskurser för utvecklare som är nya i IBM:s ekosystem skulle vara ett välkommet tillskott.
🎥 Titta: Prova din första AI-agent som svarar kontextuellt på ditt arbete. Hör det direkt från Zeb Evans, grundare och VD för ClickUp:
11. BigML. com (Bäst för att bygga prediktiva modeller utan kodning eller teknisk expertis)
via BigML
BigML:s visuella gränssnitt låter dig bygga prediktiva modeller genom att dra och släppa datamängder istället för att skriva komplex kod. Ladda upp en CSV-fil med kunddata, så hjälper BigML dig att förutsäga vilka kunder som sannolikt kommer att lämna dig.
Plattformen hanterar automatiskt förbehandling av data, val av funktioner och modellvalidering. Det som gör BigML tillförlitligt är hur det förklarar sina förutsägelser. Du får tydliga visualiseringar som visar vilka faktorer som påverkar modellbesluten, vilket gör det enkelt att presentera resultaten för intressenter som behöver förstå ”varför” bakom AI-rekommendationerna.
BigML. com bästa funktioner
- Generera automatiserade insikter och rekommendationer från dina data med hjälp av förklaringar på naturligt språk som även icke-tekniska team kan förstå.
- Kombinera flera algoritmer för att förbättra förutsägelsens noggrannhet och minska risken för överanpassning med ensemblemodeller.
- Utför klusteranalys för att identifiera dolda mönster och kundsegment i dina affärsdata.
- Bygg tidsserieprognosmodeller för lagerplanering, efterfrågeprognoser och finansiella prognoser.
- Exportera prediktionslogik som fristående applikationer eller bädda in direkt i befintliga affärssystem.
BigML.com begränsningar
- Det har begränsat stöd för djupinlärning och neurala nätverksarkitekturer.
- Färre anpassningsalternativ jämfört med programmeringsbaserade plattformar
- Mindre community och ekosystem av verktyg från tredje part
- Mindre lämpligt för banbrytande forskning och experimentella tillvägagångssätt.
BigML. com prissättning
- 14 dagars gratis provperiod
- Standard Prime: 30 $/månad
BigML. com betyg och recensioner
- G2: 4,7/5 (över 20 recensioner)
- Capterra: Otillräckligt med recensioner
12. LangChain (Bäst för utveckling av komplexa AI-applikationer med flera komponenter)
via LangChain
LangChain löser problemet med att ansluta AI-modeller till verkliga applikationer. Du kan bygga system som söker information i databaser, anropar externa API:er och sparar konversationshistorik över flera interaktioner.
Ramverket tillhandahåller färdiga komponenter för vanliga mönster som RAG, där AI-modeller kan komma åt och citera specifika dokument. Du kan kedja ihop olika AI-tjänster, kanske använda en modell för att förstå användarens avsikt och en annan för att generera svar.
Dessutom är LangChains LLM-agentfunktioner öppen källkod och modelloberoende, så du är inte bunden till någon särskild AI-leverantör.
LangChains bästa funktioner
- Felsök komplexa AI-arbetsflöden med hjälp av inbyggda spårnings- och loggningsverktyg som visar exakt hur data flödar mellan komponenterna.
- Cachelagra dyra API-anrop och modellresponser för att minska kostnaderna och förbättra applikationens prestanda.
- Hantera fel elegant med omförsökslogik och reservmekanismer när AI-tjänster inte är tillgängliga.
- Skapa anpassade utvärderingsramverk för att testa AI-applikationers prestanda i olika scenarier och datamängder.
- Implementera strömmande svar för realtidsapplikationer där användarna behöver omedelbar feedback under långvariga processer.
Begränsningar för LangChain
- Kräver programmeringskunskaper och förståelse för AI-koncept.
- Den snabba utvecklingstakten kan leda till genomgripande förändringar och instabilitet.
- Prestandabörda från abstraktionslager i komplexa applikationer
- Begränsade inbyggda övervaknings- och felsökningsverktyg för produktionsmiljöer
Priser för LangChain
- Utvecklare: Från 0 $/månad (därefter betalar du efter användning)
- Plus: Från 39 $/månad (sedan betalar du efter användning)
- Företag: Anpassad prissättning
LangChain-betyg och recensioner
- G2: Inte tillräckligt med recensioner
- Capterra: Otillräckligt med recensioner
💡 Proffstips: Innan du satsar resurser på en massiv LLM, bygg upp en stark informationshämtningspipeline som filtrerar sammanhanget med precision. De flesta hallucinationer börjar med störande indata, inte modellbegränsningar.
13. Weights & Biases (Bäst för att spåra och jämföra resultat från maskininlärningsexperiment)
via Weights & Biases
Weights & Biases förhindrar att ML blir en kaotisk röra av glömda experiment och förlorade resultat. Plattformen registrerar automatiskt allt om din modellträning: hyperparametrar, mätvärden, kodversioner och till och med systemprestanda.
När något fungerar bra kan du enkelt reproducera det. När experiment misslyckas kan du se exakt vad som gick fel.
Visualiseringsverktygen hjälper dig att upptäcka trender i hundratals träningskörningar och identifiera vilka metoder som ger bäst resultat. Teamet uppskattar samarbetsfunktionerna eftersom alla kan se vad andra försöker göra utan att störa varandras arbete.
Weights & Biases bästa funktioner
- Ställ in automatiserade hyperparametersvep som utforskar olika parameterkombinationer och identifierar optimala konfigurationer.
- Skapa anpassade instrumentpaneler med interaktiva diagram som uppdateras i realtid allteftersom experimenten fortskrider.
- Tagga och organisera experiment med hjälp av anpassade metadata för att hitta relevanta resultat i stora forskningsprojekt.
- Dela experimentresultat externt med hjälp av offentliga rapporter som inte avslöjar känslig kod eller data.
- Profilera träningsprestanda för att identifiera problem med GPU-användning och optimera resursallokering.
Begränsningar för Weights & Biases
- Verktyget introducerar ytterligare komplexitet för enkla projekt som inte kräver omfattande spårning.
- Kostnaderna kan snabbt bli höga för stora team och omfattande experimentuppföljning.
- Det har förekommit recensioner om bristfällig teknisk dokumentation.
Priser för Weights & Biases
Molnbaserat
- Gratis
- Fördel: Från 50 $/månad
- Företag: Anpassad prissättning
Privat hostad
- Gratis för personligt bruk
- Advanced Enterprise: Anpassad prissättning
Weights & Biases betyg och recensioner
- G2: 4,7/5 (över 40 recensioner)
- Capterra: Inte tillräckligt med recensioner
Vad säger verkliga användare om Weights & Biases?
På Reddit sa en användare:
*Jag använder WandB flera timmar om dagen i mitt arbete. Det är det mest kompletta verktyget för denna applikation som finns, men dess prestanda är såååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååå
*Jag använder WandB flera timmar om dagen i mitt arbete. Det är det mest kompletta verktyget för denna applikation som finns, men dess prestanda är såååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååååå
📮 ClickUp Insight: Endast 12 % av våra undersökningsdeltagare använder AI-funktioner som är inbyggda i produktivitetssviter. Denna låga användningsgrad tyder på att nuvarande implementationer kanske saknar den sömlösa, kontextuella integration som skulle få användarna att övergå från sina föredragna fristående konversationsplattformar.
Kan AI:n till exempel utföra ett automatiserat arbetsflöde baserat på en vanlig textprompt från användaren? ClickUp Brain kan det ! AI:n är djupt integrerad i alla aspekter av ClickUp, inklusive men inte begränsat till att sammanfatta chattrådar, skriva eller finslipa text, hämta information från arbetsytan, generera bilder och mycket mer!
Gå med i de 40 % av ClickUps kunder som har ersatt tre eller fler appar med vår allt-i-ett-app för arbete!
14. ClearML (Bäst för automatisering av arbetsflöden för maskininlärning från början till slut)
via ClearML
ClearML hanterar den operativa mardrömmen att hantera maskininlärningsmodeller i produktion. Plattformen spårar automatiskt alla aspekter av ditt ML-arbetsflöde, från förbehandling av data till modellimplementering, och skapar en komplett revisionsspår utan manuellt arbete.
När modeller slutar fungera i produktionen kan du spåra problemen tillbaka till specifika dataändringar eller kodmodifieringar. De distribuerade utbildningsfunktionerna låter dig skala experiment över flera maskiner och molnleverantörer på ett smidigt sätt.
Dessutom automatiserar pipeline-orkestrering repetitiva uppgifter som datavalidering, omskolning av modeller och godkännande av distribution.
ClearML:s bästa funktioner
- Schemalägg experiment så att de körs automatiskt under tider med låg belastning för att optimera beräkningskostnader och resursanvändning.
- Jämför modellprestanda mellan olika datamängder och tidsperioder med hjälp av standardiserade utvärderingsmått.
- Integrera med befintliga CI/CD-pipelines och distributionsverktyg med hjälp av anpassade artefakter och modellregister.
- Implementera blå-gröna distributioner för ML-modeller med automatiserade återställningsfunktioner när prestandan sjunker.
- Generera automatiskt dokumentation om efterlevnad för reglerade branscher som kräver detaljerad modellstyrning.
ClearML-begränsningar
- Komplex initial installation och konfiguration för avancerade funktioner
- Inlärningskurva för team som övergår från enklare arbetsflödeshantering
- ClearML:s resurskrävande övervakning kan påverka systemets prestanda.
- Begränsade integrationer jämfört med mer etablerade alternativ till Hugging Face
ClearML-priser
- Gratis
- Pro: 15 USD/månad per användare + användning (för team med upp till 10 medlemmar)
- Skala: Anpassad prissättning
- Företag: Anpassad prissättning
ClearML-betyg och recensioner
- G2: Inte tillräckligt med recensioner
- Capterra: Inte tillräckligt med recensioner
Vad säger verkliga användare om ClearML?
Som delat på Reddit:
Vi använder ClearML uteslutande för experimentuppföljning och har själva hostat både ClearML Server och ClearML Agent på vår interna infrastruktur. Hittills har våra erfarenheter av ClearML varit utmärkta – särskilt när det gäller experimenthantering, reproducerbarhet och distributionsarbetsflöde.
Vi använder ClearML uteslutande för experimentuppföljning och har själva hostat både ClearML Server och ClearML Agent på vår interna infrastruktur. Hittills har våra erfarenheter av ClearML varit utmärkta – särskilt när det gäller experimenthantering, reproducerbarhet och distributionsarbetsflöde.
🔍 Visste du att? Hybridsystem presterar genomgående bättre än sökning med en enda metod. Integrera båda metoderna i din AI-sökmotor för att balansera semantisk förståelse med exakt matchningsprecision.
15. Amazon SageMaker (Bäst för hantering av kompletta ML-livscykler på AWS-infrastruktur)
via Amazon SageMaker
SageMaker är ett bra val om du redan använder AWS och behöver ML-funktioner som fungerar smidigt med din befintliga infrastruktur. De hanterade anteckningsböckerna eliminerar problem med serverkonfiguration, medan inbyggda algoritmer hanterar vanliga användningsfall utan anpassad kodning.
Ground Truth hjälper till att skapa högkvalitativa träningsdatauppsättningar genom hanterade anteckningsarbetsflöden, vilket är särskilt värdefullt när mänskliga märkare behövs för bild- eller textdata.
När modellerna är klara för produktion hanterar SageMaker komplexa driftsättningsuppgifter som lastbalansering och automatisk skalning. Allt faktureras via ditt befintliga AWS-konto, vilket förenklar kostnadshanteringen.
Amazon SageMakers bästa funktioner
- Träna modeller med hjälp av hanterad infrastruktur som automatiskt tillhandahåller resurser baserat på datasetstorlek och beräkningskrav.
- Distribuera modeller via skalbara slutpunkter som hanterar trafikökningar och automatiskt justerar beräkningskapaciteten efter behov.
- Optimera modellprestanda med automatisk hyperparameterjustering som testar tusentals kombinationer för att hitta optimala inställningar.
- Övervaka produktionsmodeller med hjälp av CloudWatch-integration som spårar förutsägelsens noggrannhet, latens och datakvalitetsmått.
Begränsningar för Amazon SageMaker
- Dess komplexa prisstruktur kan leda till oväntade kostnader vid storskalig användning, eftersom det är oklart
- Det finns en inlärningskurva för team som inte är bekanta med AWS ekosystem och tjänster.
- Verktygets gränssnitt kan vara långsamt eller svårt att navigera på grund av tekniska problem.
- Att använda Amazon SageMaker gör det svårt att migrera till andra molnleverantörer.
Priser för Amazon SageMaker
- SageMaker Unified Studio: Gratis
- Anpassad prissättning
Amazon SageMaker-betyg och recensioner
- G2: 4,3/5 (45 recensioner)
- Capterra: Otillräckligt med recensioner
Vad säger verkliga användare om Amazon SageMaker?
Enligt en G2-recension:
Det jag gillar mest med Amazon SageMaker är dess förmåga att hantera hela maskininlärningscykeln i en integrerad plattform. Det förenklar modellbyggande, träning och distribution samtidigt som det erbjuder skalbarhet och kraftfulla verktyg som SageMaker Studio och automatiserad modelljustering.
Det jag gillar mest med Amazon SageMaker är dess förmåga att hantera hela maskininlärningscykeln i en integrerad plattform. Det förenklar modellbyggande, träning och distribution samtidigt som det erbjuder skalbarhet och kraftfulla verktyg som SageMaker Studio och automatiserad modelljustering.
💡 Proffstips: Träna inte det du inte kan strukturera. Innan du går vidare till finjustering, fråga dig: Kan detta lösas med strukturerad logik plus en basmodell? Istället för att träna en modell att upptäcka fakturatyper, lägg till en enkel klassificerare som först filtrerar baserat på metadata.
Maximera ditt arbetsflöde med ClickUp
Det finns massor av alternativ till Hugging Face, men varför nöja sig med modeller och API:er?
ClickUp tar det ett steg längre.
Med ClickUp Brain och Brain MAX kan du skriva snabbare, sammanfatta saker på några sekunder och köra automatiseringar som förstår dig. Det är inbyggt i dina uppgifter, dokument och chattar, så du behöver aldrig hoppa mellan verktyg eller flikar.
Registrera dig för ClickUp och se varför det är det smartaste Hugging Face-alternativet på marknaden! ✅