GPU-Cloud-Vergleich · 2026
Crusoe vs Paperspace
Crusoe gewinnt bei 5 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.
Gesamtsieger
Crusoe
Klima-positive GPU-Cloud — H100, H200, B200 und MI300X auf grüner Energie
ab 0,40 $/h
★★★★☆ 4.4 / 5 (412 Bewertungen)
Zu Crusoe →VS
Paperspace
Gradient-Notebooks + GPU-VMs — ideal für ML-Teams
ab 0,45 $/h
★★★★☆ 4.3 / 5 (1.456 Bewertungen)
Zu Paperspace →Direkter Vergleich
Crusoe
Paperspace
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 0,40 $/h
ab 0,45 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.4 / 5
4.3 / 5
GPU-Typen Auswahl
6 Typen
4 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
192 GB
80 GB
Standorte Regionen
US, Iceland
US, EU
Siege von 5
5
0
GPU-Verfügbarkeit
Crusoe
H100H200B200A100 80GBL40SMI300X
VRAM: 48–192 GB · Standorte: US, Iceland
Paperspace
A100A6000RTX 4000V100
VRAM: 8–80 GB · Standorte: US, EU
Vor- & Nachteile
Crusoe
Vorteile
- Mit am günstigsten für H200-Zugang — ab 2,10 $/h
- B200 verfügbar, während andere Clouds Wartelisten haben
- InfiniBand-3,2-Tb-Interconnects für ernsthafte Multi-Node-Jobs
- Klima-positiver Betrieb (nutzt abgefackeltes Methangas)
Nachteile
- Geringere GPU-Auswahl als RunPod
- Begrenzte Regionen (vor allem US + Island)
- Sales-geführt für große Deployments
Paperspace
Vorteile
- Beste Notebook-Erfahrung aller GPU-Clouds
- Team-Kollaboration eingebaut
- Gratis-Tier mit begrenzten GPU-Stunden
- Gute Dokumentation und Tutorials
Nachteile
- Teurer als RunPod für reine Rechenleistung
- Eingeschränkte GPU-Auswahl gegenüber Wettbewerbern
- Gradient-Plattform hat gelegentliche Probleme
Welchen solltest du wählen?
Wähle Crusoe, wenn…
- Du GPU-Compute für LLM-Training im großen Maßstab brauchst
- Du GPU-Compute für Multi-Node-H100/H200-Jobs brauchst
- Du GPU-Compute für Nachhaltige KI-Workloads brauchst
- Du GPU-Compute für AMD-MI300X-Cluster brauchst
- Niedrigerer Preis Priorität hat (ab 0,40 $/h vs ab 0,45 $/h)
- Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.4 vs 4.3)
- Mehr GPU-Auswahl gewünscht (6 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 Bildung brauchst