GPU-Cloud-Vergleich · 2026
CoreWeave vs Paperspace
CoreWeave gewinnt bei 4 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.
Gesamtsieger
CoreWeave
Enterprise GPU clusters — Kubernetes-native with H100 & L40S
ab 1,25 $/h
★★★★☆ 4.4 / 5 (412 Bewertungen)
Zu CoreWeave →VS
Paperspace
Gradient notebooks + GPU VMs — great for ML teams
ab 0,45 $/h
★★★★☆ 4.3 / 5 (1.456 Bewertungen)
Zu Paperspace →Direkter Vergleich
CoreWeave
Paperspace
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 1,25 $/h
ab 0,45 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.4 / 5
4.3 / 5
GPU-Typen Auswahl
4 Typen
4 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
80 GB
80 GB
Standorte Regionen
US, EU
US, EU
Siege von 5
4
1
GPU-Verfügbarkeit
CoreWeave
L40SH100 SXMA100 SXMA40
VRAM: 48–80 GB · Standorte: US, EU
Paperspace
A100A6000RTX 4000V100
VRAM: 8–80 GB · Standorte: US, EU
Vor- & Nachteile
CoreWeave
Vorteile
- Best multi-node GPU cluster performance
- High-speed InfiniBand interconnects
- Purpose-built for AI workloads
- Strong enterprise support
Nachteile
- Enterprise contracts required for large clusters
- Requires Kubernetes knowledge
- Sales-led process for large deployments
Paperspace
Vorteile
- Best notebook experience of any cloud GPU
- Team collaboration features built-in
- Free tier with limited GPU hours
- Good documentation and tutorials
Nachteile
- Pricier than RunPod for raw compute
- Limited GPU types vs competitors
- Gradient platform has occasional issues
Welchen solltest du wählen?
Wähle CoreWeave, wenn…
- Du GPU-Compute für Large-scale training brauchst
- Du GPU-Compute für Foundation models brauchst
- Du GPU-Compute für Enterprise AI brauchst
- Du GPU-Compute für Multi-node jobs brauchst
- Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.4 vs 4.3)
- Mehr GPU-Auswahl gewünscht (4 vs 4 Typen)
Wähle Paperspace, wenn…
- Du GPU-Compute für Notebooks brauchst
- Du GPU-Compute für ML teams brauchst
- Du GPU-Compute für Prototyping brauchst
- Du GPU-Compute für Education brauchst
- Niedrigerer Preis Priorität hat (ab 0,45 $/h vs ab 1,25 $/h)