Modellbereitstellung: KI-Tools im Vergleich (Oktober 2026)

Baseten

US-Plattform für Inferenz offener, feingetunter und eigener Modelle auf autoskalierenden GPUs, mit Model APIs, Training und Self-Hosting.

CoreWeave

GPU-Cloud für Training und Inferenz großer KI-Modelle mit Kubernetes-Dienst, Slurm-Anbindung und verwalteter Inferenz.

Modal

Serverlose Python-Plattform für KI-Inferenz, Training, Batch-Jobs und Sandboxes mit sekundengenauer GPU-Abrechnung.

Pinecone

Vollständig verwaltete Vektordatenbank mit integrierten Embedding-Modellen, Volltextsuche und Assistenten-Baustein für RAG-Anwendungen.

Qdrant

Open-Source-Vektordatenbank aus Berlin, als verwaltete Cloud, Hybrid Cloud in eigener Infrastruktur oder Private Cloud.

Fireworks AI

Inferenzplattform für offene Modelle mit serverloser Abrechnung je Token, eigenen GPU-Deployments und Feintuning bis RFT.

Hugging Face Inference Endpoints

Dienst von Hugging Face, der Hub-Modelle auf eigener, automatisch skalierender Infrastruktur bei AWS, Google Cloud oder Azure bereitstellt.

NVIDIA NIM

Vorgefertigte Inferenz-Microservices von NVIDIA, die Modelle, optimierte Engines und Standard-APIs in Containern für eigene GPUs bündeln.

Together AI

KI-Cloud für serverlose Inferenz offener Modelle, dedizierte Endpunkte, Feintuning und GPU-Cluster.

Anomalib

Open-Source-Bibliothek von Intels Open Edge Platform für visuelle Anomalieerkennung, mit OpenVINO-Export.

Xinference

Quelloffene Plattform von Xorbits, die Sprach-, Embedding-, Rerank-, Bild- und Audiomodelle über eine OpenAI-kompatible API bereitstellt.

FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness

Artikel von 2022 über exakte, speichersparende Attention auf GPUs, heute in vielen Trainings- und Inferenz-Stacks im Einsatz.

ms-swift

Open-Source-Framework der ModelScope-Community für Feintuning, Evaluierung und Bereitstellung von über 600 Sprachmodellen.

SGLang

Quelloffenes Serving-Framework für Sprach- und multimodale Modelle mit Prefix-Caching und schneller strukturierter Ausgabe.

Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention (vLLM)

SOSP-Artikel von 2023, der PagedAttention und das Serving-System vLLM für den Betrieb großer Sprachmodelle vorstellt.

vLLM

Open-Source-Bibliothek für schnelle Inferenz von Sprachmodellen mit OpenAI-kompatiblem Server und breiter Hardware-Unterstützung.