≈ 1visitas/mes
Emergente · estimación, leída el 2026-09-18
- Para
- Developers choosing which large language models to run locally on their GPU hardware.
- Precio
- Precio no leído
- Actividad
- Mantenidanada con fecha en el sitio
- Empresa
- año de fundación sin registro
- compare local LLM performance across different GPU tiers
- calculate VRAM requirements for models with different quantizations
- rank models by benchmark scores for specific hardware
- #41
PartGenie
Searches component datasheets, analyzes bills of materials, and designs hardware architectures with supply chain data.
11.4kActivoDesde $29/mes - #49
Particle Data Platform
Busca y analiza podcasts transcritos por entidad, palabra clave o concepto semántico, devolviendo segmentos etiquetados por locutor y metadatos.
115 dominios que enlazanMantenidoDesde $29/mes - #59
Citywize
Searches UK postcodes to display crime, property prices, schools, transport, and affordability scores from official sources.
16Activo— - #133
BidPulsar™
Searches government contracts and analyzes solicitation requirements with AI assistance.
61 dominios que enlazanActivo— - #150
Trend Seeker
Identifies business ideas by analyzing job postings, podcasts, and community discussions for recurring problems and market demand signals.
22Mantenido— - #192
Bluecurve
Searches fragmented organizational data across formats and languages, delivering weekly business insights through autonomous agents.
1sin leerDesde $30,000/año
¿Qué es What LLM Can I Run?
Ranks local language models by real benchmarks for your GPU hardware and memory constraints.
¿Para quién es What LLM Can I Run?
Developers choosing which large language models to run locally on their GPU hardware.
¿La gente usa What LLM Can I Run?
Emergente: ≈ 1 visitas al mes · estimación, 2026-09.
¿What LLM Can I Run sigue mantenida?
Mantenida.
¿Qué alternativas hay a What LLM Can I Run?
En Analítica, por uso: PartGenie, Particle Data Platform, Citywize, BidPulsar™, Trend Seeker, Bluecurve.
Cómo leemos una herramienta
Sin votos, sin reseñas, sin afirmaciones del proveedor. Cada semana un rastreador lee el propio sitio de cada herramienta y unos pocos registros públicos, y las palabras de la tarjeta son bandas sobre lo que leyó.
- Uso: visitas al sitio (estimadas), instalaciones desde npm y PyPI, presencia en el informe de uso de Chrome.
- Actividad: la versión más reciente en GitHub, npm o PyPI; la página con fecha más reciente del sitio; vacantes abiertas en un tablón público.
- Precio: la propia página de precios del proveedor, leída con fecha. Una cifra se imprime solo cuando está en esa página.
- La línea y los casos de uso los escribimos nosotros a partir de la página de inicio, fila a fila, y se rechazan cuando repiten el marketing del proveedor.
Cómo leen los asistentes de IA cada sitio —la lectura por la que nos preguntan los proveedores— está en la página de visibilidad de cada herramienta.