≈ 1визитов/мес
Набирает аудиторию · оценка, прочитано 2026-09-18
- Для кого
- Developers choosing which large language models to run locally on their GPU hardware.
- Цена
- Цена не прочитана
- Активность
- Поддерживаетсяна сайте ничего датированного
- Компания
- год основания не известен
- 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.
11.4kЖивойОт $29/мес - #49
Particle Data Platform
Ищет и анализирует транскрибированные подкасты по сущности, ключевому слову или семантической концепции, возвращая сегменты с метками спикеров и метаданные.
115 ссылающихся доменовПоддерживаетсяОт $29/мес - #59
Citywize
Searches UK postcodes to display crime, property prices, schools, transport, and affordability scores from official sources.
16Живой— - #133
BidPulsar™
Searches government contracts and analyzes solicitation requirements with AI assistance.
61 ссылающихся доменовЖивой— - #150
Trend Seeker
Identifies business ideas by analyzing job postings, podcasts, and community discussions for recurring problems and market demand signals.
22Поддерживается— - #192
Bluecurve
Searches fragmented organizational data across formats and languages, delivering weekly business insights through autonomous agents.
1не прочитаноОт $30,000/год
Что такое What LLM Can I Run?
Ranks local language models by real benchmarks for your GPU hardware and memory constraints.
Для кого What LLM Can I Run?
Developers choosing which large language models to run locally on their GPU hardware.
Пользуются ли What LLM Can I Run?
Набирает аудиторию: ≈ 1 визитов в месяц · оценка, 2026-09.
What LLM Can I Run ещё развивают?
Поддерживается.
Чем заменить What LLM Can I Run?
В категории «Аналитика», по использованию: PartGenie, Particle Data Platform, Citywize, BidPulsar™, Trend Seeker, Bluecurve.
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.