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GPU-Cloud-Vergleich · 2026

J

Jarvis Labs vs Nebius

N

Nebius gewinnt bei 4 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.

J
Jarvis Labs
On-Demand H100 / A100 / RTX 6000 Ada ab 0,39 $/h
ab 0,39 $/h
★★★★☆ 4.3 / 5 (312 Bewertungen)
Zu Jarvis Labs →
VS
Gesamtsieger
N
Nebius
EU-souveräne KI-Cloud aus den Niederlanden — volle DSGVO-Konformität, H100 bis B200
ab 1,55 $/h
★★★★★ 4.5 / 5 (287 Bewertungen)
Zu Nebius →

Direkter Vergleich

JJarvis Labs
NNebius
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 0,39 $/h
ab 1,55 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.3 / 5
4.5 / 5
GPU-Typen Auswahl
4 Typen
5 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
80 GB
192 GB
Standorte Regionen
US, Asia
NL, FI, EU
Siege von 5
1
4

GPU-Verfügbarkeit

JJarvis Labs
RTX 6000 AdaA100 40GBA100 80GBH100

VRAM: 48–80 GB · Standorte: US, Asia

NNebius
H100H200B200L40SA100 80GB

VRAM: 48–192 GB · Standorte: NL, FI, EU

Vor- & Nachteile

JJarvis Labs
Vorteile
  • Hervorragende Preise für H100
  • RTX 6000 Ada — 48 GB zum moderaten Preis
  • Geschliffene UI für Nicht-DevOps-Nutzer
  • Schneller Start, geringe Reibung
Nachteile
  • Geringere GPU-Auswahl als RunPod
  • Kein Serverless / Autoscaling
  • Begrenzte europäische Präsenz
NNebius
Vorteile
  • Starke EU-Datenresidenz — perfekt für DE/EU-Enterprise
  • Moderne Hardware inklusive B200 SXM
  • Managed-Cluster-Orchestrierung inklusive
  • Starker Kunden-Support in europäischen Geschäftszeiten
Nachteile
  • Teurer im On-Demand als RunPod / Vast.ai
  • Nur EU-Regionen (keine US-Rechenzentren)
  • Geringere globale Präsenz als Hyperscaler

Welchen solltest du wählen?

J Wähle Jarvis Labs, wenn…
  • Du GPU-Compute für Forscher und Indie-Entwickler brauchst
  • Du GPU-Compute für Llama-Fine-Tuning brauchst
  • Du GPU-Compute für Stable-Diffusion-Training brauchst
  • Du GPU-Compute für Jupyter-Notebook-Nutzer brauchst
  • Niedrigerer Preis Priorität hat (ab 0,39 $/h vs ab 1,55 $/h)
N Wähle Nebius, wenn…
  • Du GPU-Compute für EU-souveräne KI-Workloads brauchst
  • Du GPU-Compute für DSGVO-pflichtige Unternehmen brauchst
  • Du GPU-Compute für Frontier-Model-Training brauchst
  • Du GPU-Compute für Europäische Startups brauchst
  • Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.5 vs 4.3)
  • Mehr GPU-Auswahl gewünscht (5 vs 4 Typen)