GPU-Cloud-Vergleich · 2026
Lambda Labs vs Vast.ai
Vast.ai gewinnt bei 3 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.
Lambda Labs
On-demand H100 clusters — developer-favourite for serious ML
from $1.10/h
★★★★★ 4.5 / 5 (1.872 Bewertungen)
Zu Lambda Labs →VS
Gesamtsieger
Vast.ai
Cheapest GPU cloud — peer-to-peer marketplace for budget training
from $0.10/h
★★★★☆ 4.1 / 5 (2.108 Bewertungen)
Zu Vast.ai →Direkter Vergleich
Lambda Labs
Vast.ai
Startpreis Niedrigster Stundensatz
from $1.10/h
from $0.10/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.5 / 5
4.1 / 5
GPU-Typen Auswahl
4 Typen
5 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
80 GB
80 GB
Standorte Regionen
US, AU
US, EU, APAC, Global
Siege von 5
2
3
GPU-Verfügbarkeit
Lambda Labs
A100 40GBA100 80GBH100A10
VRAM: 24–80 GB · Standorte: US, AU
Vast.ai
RTX 3090RTX 4090A100H1003060
VRAM: 8–80 GB · Standorte: US, EU, APAC, Global
Vor- & Nachteile
Lambda Labs
Vorteile
- Reliable on-demand H100 availability
- No complex setup — SSH ready in seconds
- Lambda Stack saves setup time
- Competitive pricing vs hyperscalers
Nachteile
- Limited GPU types vs RunPod
- Fewer EU datacenter options
- No serverless endpoints
Vast.ai
Vorteile
- Absolute cheapest GPU compute available
- Widest GPU variety including consumer cards
- Good for fault-tolerant batch jobs
- Marketplace competition drives prices down
Nachteile
- Hosts can take instances offline anytime
- Variable reliability across providers
- Less suitable for time-sensitive inference
Welchen solltest du wählen?
Wähle Lambda Labs, wenn…
- Du GPU-Compute für LLM training brauchst
- Du GPU-Compute für Research brauchst
- Du GPU-Compute für Fine-tuning brauchst
- Du GPU-Compute für Multi-GPU jobs brauchst
- Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.5 vs 4.1)
Wähle Vast.ai, wenn…
- Du GPU-Compute für Batch training brauchst
- Du GPU-Compute für Budget experiments brauchst
- Du GPU-Compute für Stable Diffusion brauchst
- Du GPU-Compute für Data processing brauchst
- Niedrigerer Preis Priorität hat (from $0.10/h vs from $1.10/h)
- Mehr GPU-Auswahl gewünscht (5 vs 4 Typen)