≈ 1visitas/mês
Emergente · estimativa, lida em 2026-09-18
- Para
- Developers choosing which large language models to run locally on their GPU hardware.
- Preço
- Preço não lido
- Atividade
- Mantidanada datado no site
- Empresa
- ano de fundação sem 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.
11.4kAtivoA partir de $29/mês - #49
Particle Data Platform
Busca e analisa podcasts transcritos por entidade, palavra-chave ou conceito semântico, retornando segmentos rotulados por locutor e metadados.
115 domínios que linkamMantidoA partir de $29/mês - #59
Citywize
Searches UK postcodes to display crime, property prices, schools, transport, and affordability scores from official sources.
16Ativo— - #133
BidPulsar™
Searches government contracts and analyzes solicitation requirements with AI assistance.
61 domínios que linkamAtivo— - #150
Trend Seeker
Identifies business ideas by analyzing job postings, podcasts, and community discussions for recurring problems and market demand signals.
22Mantido— - #192
Bluecurve
Searches fragmented organizational data across formats and languages, delivering weekly business insights through autonomous agents.
1não lidoA partir de $30,000/ano
O que é What LLM Can I Run?
Ranks local language models by real benchmarks for your GPU hardware and memory constraints.
Para quem é What LLM Can I Run?
Developers choosing which large language models to run locally on their GPU hardware.
As pessoas usam What LLM Can I Run?
Emergente: ≈ 1 visitas por mês · estimativa, 2026-09.
What LLM Can I Run continua mantida?
Mantida.
Quais são as alternativas a What LLM Can I Run?
Em Análise, por uso: PartGenie, Particle Data Platform, Citywize, BidPulsar™, Trend Seeker, Bluecurve.
Como lemos uma ferramenta
Sem votos, sem avaliações, sem alegações do fornecedor. Toda semana um rastreador lê o próprio site de cada ferramenta e alguns registros públicos, e as palavras no cartão são faixas sobre o que ele leu.
- Uso: visitas ao site (estimadas), instalações do npm e do PyPI, presença no relatório de uso do Chrome.
- Atividade: a versão mais recente no GitHub, npm ou PyPI; a página datada mais recente do site; vagas abertas em um quadro público.
- Preço: a própria página de preços do fornecedor, lida com data. Um número só é impresso quando está naquela página.
- A linha e os casos de uso são escritos por nós a partir da página inicial, linha a linha, e recusados quando repetem o marketing do fornecedor.
Como os assistentes de IA leem cada site — a leitura sobre a qual os fornecedores nos perguntam — está na página de visibilidade de cada ferramenta.