Skip to content
Логотип Nebius

Nebius

Предоставляет облачную инфраструктуру для обучения и запуска моделей ИИ с GPU, хранилищем и инструментами MLOps.

Инструменты разработкиAPIДля корпорацийДля разработчиков
nebius.ai ↗WikipediaLinkedInXYouTubeFacebookЗапуск на Product Hunt · 2025-01-22
Короткообход 2026-09-21

≈ 5визитов/мес

Устоявшийся · оценка, прочитано 2026-09-20

  • Nebius5
  • #1 Collaborative Gym30.6M
  • медиана Инструменты разработки23
Для кого
Команды ИИ и исследователи, обучающие и развертывающие большие языковые модели и рабочие нагрузки ИИ в масштабе
Цена
От $0.05/месстраница цен, прочитана 2026-09-21
Активность
Активно развиваетсяна сайте ничего датированного
Компания
год основания не известен
Формат
API
Что с ним делаютпрочитано на nebius.ai 2026-09-21
  • Обучать большие фундаментальные модели на GPU кластерах
  • Запускать inference serving для приложений ИИ
  • Хранить и управлять большими наборами данных для рабочих процессов ИИ
Самые используемые в «Инструменты разработки»по использованию, среди тех, что развивают - у этой строки пока нет общих тегов

Все инструменты: Инструменты разработки →

На какие вопросы отвечает эта страница
  • Что такое Nebius?

    Предоставляет облачную инфраструктуру для обучения и запуска моделей ИИ с GPU, хранилищем и инструментами MLOps.

  • Для кого Nebius?

    Команды ИИ и исследователи, обучающие и развертывающие большие языковые модели и рабочие нагрузки ИИ в масштабе

  • Сколько стоит Nebius?

    Платные планы - от $0.05/мес, по странице цен Nebius на 2026-09-21.

  • Пользуются ли Nebius?

    Устоявшийся: ≈ 5 визитов в месяц · оценка, 2026-09.

  • Nebius ещё развивают?

    Активно развивается.

Как мы читаем инструмент

Без голосов, без отзывов, без заявлений вендора. Каждую неделю краулер читает собственный сайт инструмента и несколько публичных реестров, а слова на карточке - полосы над тем, что он прочитал.

  • Использование: визиты на сайт (оценка), установки из npm и PyPI, присутствие в отчёте Chrome об использовании.
  • Активность: последний релиз на GitHub, npm или PyPI; самая свежая датированная страница сайта; открытые вакансии на публичной доске.
  • Цена: собственная страница цен вендора, прочитанная с датой. Число печатается, только если оно есть на той странице.
  • Строку и сценарии пишем мы сами по главной странице, по одной на строку, и отбраковываем, когда они повторяют маркетинг вендора.

Как AI-ассистенты читают каждый сайт - чтение, о котором нас спрашивают вендоры, - на отдельной странице видимости каждого инструмента.