Введение

Выбор правильной бессерверной платформы для AI может значительно повлиять на скорость разработки, затраты на инфраструктуру и время выхода на рынок. Для различных случаев использования появилось два популярных варианта: WaveSpeedAI и Modal. Хотя обе платформы предоставляют бессерверную инфраструктуру для AI-рабочих нагрузок, они используют принципиально разные подходы к решению одной и той же проблемы.

Modal предоставляет инфраструктурную платформу, ориентированную на Python, которая позволяет запускать любой код на облачных GPU с минимальной настройкой. WaveSpeedAI, с другой стороны, предоставляет мгновенный доступ к 600+ предварительно развёрнутым, готовым к использованию AI-моделям через единый API. Это сравнение поможет вам понять, какая платформа лучше всего соответствует вашим потребностям.

Сравнение обзора платформ

Функция	WaveSpeedAI	Modal
Основной фокус	Доступ к API готовых к производству моделей	Развёртывание пользовательского кода Python
Количество моделей	600+ предварительно развёрнутых моделей	Приносите свои модели
Время настройки	Мгновенное (только ключ API)	Требует развёртывания кода
Холодный старт	~100 мс (модели предварительно загружены)	< 200 мс (запуск контейнера)
Поддержка языков	Любой (REST API)	Нативно для Python
Модель ценообразования	Оплата за использование (за запрос)	Оплата за секунду использования GPU
Управление GPU	Полностью управляется	Автоматическое масштабирование
Эксклюзивные модели	Модели ByteDance, Alibaba	Н/П
Целевая аудитория	Команды продукта, быстрое прототипирование	ML-инженеры, пользовательские рабочие процессы
Поддержка Enterprise	Встроенная	Доступна

Подход к инфраструктуре: готовые модели vs. пользовательское развёртывание

WaveSpeedAI: готовый к использованию маркетплейс моделей

WaveSpeedAI работает как маркетплейс моделей с мгновенным доступом к API. Платформа предварительно развёртывает и поддерживает 600+ передовых AI-моделей, справляясь со всей сложностью инфраструктуры за кулисами.

Ключевые преимущества:

• Нулевая настройка: получите ключ API и начните делать запросы немедленно
• Отсутствие управления инфраструктурой: без контейнеров, зависимостей или конвейеров развёртывания
• Единообразный интерфейс: унифицированный API для всех моделей
• Готово к производству: модели предварительно оптимизированы и протестированы под нагрузкой
• Эксклюзивный доступ: модели ByteDance Seedream, Kling и Alibaba

Пример использования:

import wavespeed

# Генерируем изображение с помощью Seedream
output = wavespeed.run(
    "wavespeed-ai/bytedance/seedream-v3",
    {
        "prompt": "A serene mountain landscape at sunset",
        "size": "1024*1024",
    },
)

print(output["outputs"][0])  # URL выходного изображения

Идеально подходит для:

• Команд продукта, быстро создающих AI-функции
• Стартапов, валидирующих идеи без накладных расходов на инфраструктуру
• Приложений, нуждающихся в эксклюзивных моделях (ByteDance, Alibaba)
• Команд без выделённых ML-инженеров инфраструктуры

Modal: бессерверная платформа выполнения Python

Modal предоставляет бессерверную платформу вычислений, где вы развёртываете свой собственный код и модели Python. Вы пишете функции, декорированные с помощью @app.function(), а Modal обрабатывает резервирование GPU, масштабирование и оркестрацию.

Ключевые преимущества:

• Полная кастомизация: развёртывайте любую модель, любую версию, любой фреймворк
• Нативно для Python: пишите код Python естественно с минимальным шаблонным кодом
• Быстрые холодные старты: инициализация контейнера менее 200 мс
• Гибкие вычисления: выбирайте специфические типы GPU (A100, H100 и т.д.)
• Пользовательские рабочие процессы: создавайте сложные конвейеры с зависимостями

Пример использования:

import modal

app = modal.App("my-inference-app")

@app.function(gpu="A100", timeout=300)
def generate_image(prompt: str):
    from diffusers import StableDiffusionPipeline
    import torch

    pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
        "stabilityai/stable-diffusion-2-1",
        torch_dtype=torch.float16
    ).to("cuda")

    image = pipe(prompt).images[0]
    return image

# Развёртываем и вызываем
with app.run():
    result = generate_image.remote("A serene mountain landscape")

Идеально подходит для:

• ML-инженеров, нуждающихся в пользовательских конфигурациях моделей
• Команд с собственными моделями или настроенными версиями
• Сложных многоэтапных AI-конвейеров
• Исследовательских команд, экспериментирующих с архитектурами моделей

Доступ к моделям vs. пользовательское развёртывание

Библиотека моделей WaveSpeedAI

Основное предложение стоимости WaveSpeedAI — это широта и эксклюзивность:

Категории моделей:

• Генерация изображений: 150+ моделей, включая FLUX, варианты Stable Diffusion, альтернативы DALL-E
• Генерация видео: эксклюзивный доступ к ByteDance Kling, Seedream-V3, альтернативы Runway
• Редактирование видео: MotionBrush, масштабирование видео, передача стиля
• Редактирование изображений: ControlNet, InstantID, подмена лиц, удаление объектов
• Корпоративные модели: Alibaba Tongyi, собственные модели ByteDance

Уникальные преимущества:

• Эксклюзивные партнёрства: доступ первой стороны к моделям ByteDance и Alibaba, недоступным в других местах
• Управление версиями: доступ к нескольким версиям одной модели (например, FLUX.1-dev, FLUX.1-schnell, FLUX.1-pro)
• Мгновенные обновления: новые модели добавляются еженедельно без каких-либо изменений в вашем коде
• Совместимость между моделями: стандартизированные параметры для похожих моделей

Развёртывание моделей Modal

С Modal вы получаете полный контроль над тем, что вы развёртываете:

Опции развёртывания:

• Любая модель из Hugging Face
• Пользовательские обученные модели
• Настроенные версии с LoRAs
• Собственные архитектуры
• Ансамбли из нескольких моделей

Преимущества гибкости:

• Точный контроль версий: зафиксируйте определённые чекпоинты модели
• Пользовательские оптимизации: применяйте TensorRT, квантизацию или другие оптимизации
• Конвейеры предварительной обработки: создавайте сложные многоэтапные рабочие процессы
• Приватность данных: модели и данные никогда не покидают вашу контролируемую среду

Компромиссы:

• Требует ведения кода развёртывания
• Ответственность за обновления моделей и патчи безопасности
• Необходимо обрабатывать оптимизацию холодного старта
• Должны реализовать логику кеширования и пакетной обработки

Сравнение цен

Ценообразование WaveSpeedAI

Модель оплаты за использование: взимается за каждый успешный запрос

• Генерация изображений: $0.005 - $0.15 за изображение (зависит от сложности модели)
• Генерация видео: $0.50 - $5.00 за видео (зависит от продолжительности и качества)
• Без скрытых расходов: без взимания за время GPU, платежей за хранилище или затрат на выход
• Бесплатный уровень: $10 в кредитах для новых пользователей

Предсказуемость цен:

• Фиксированная стоимость на выход
• Без взимания за неудачные запросы
• Без накладных расходов на инфраструктуру
• Масштабируйтесь от нуля до миллионов без неожиданностей в ценообразовании

Пример расчёта затрат:

• 1000 изображений FLUX.1-schnell: ~$15
• 100 видео Seedream-V3 (5 сек каждое): ~$150
• 10000 вызовов API для InstantID: ~$100

Ценообразование Modal

Оплата за секунду использования GPU: взимается за фактическое использование вычислений

• Цены на GPU: $0.001 - $0.010 за секунду в зависимости от типа GPU
  • A10G: ~$0.001/сек
  • A100: ~$0.004/сек
  • H100: ~$0.010/сек
• Цены на CPU: $0.0001 за vCPU-сек
• Хранилище: $0.10 за ГБ-месяц
• Бесплатный уровень: $30/месяц в кредитах

Изменчивость цен:

• Затраты зависят от времени вывода
• Оптимизация напрямую влияет на затраты (быстрее = дешевле)
• Пакетная обработка может значительно снизить стоимость на запрос
• Холодные старты потребляют биллируемое время

Пример расчёта затрат:

• 1000 изображений Stable Diffusion за 5 сек каждое на A100: ~$20
• 100 генераций видео за 120 сек каждая на A100: ~$48
• Затраты на простой: только хранилище (модели в кеше)

Сводка сравнения затрат

WaveSpeedAI дешевле, когда:

• Вам нужны разнообразные модели (без затрат на развёртывание на модель)
• Объём запросов непредсказуем (платите только за то, что используете)
• Вы цените время разработчика больше, чем оптимизацию инфраструктуры
• Вам нужны эксклюзивные модели (ByteDance, Alibaba)

Modal дешевле, когда:

• У вас большой, постоянный объём на одной модели
• Вы можете оптимизировать вывод до менее 2 секунд на запрос
• Вы реализуете агрессивные стратегии пакетной обработки
• У вас уже есть оптимизированный код развёртывания

Рекомендации по случаям использования

Выбирайте WaveSpeedAI, если вы:

1. Нуждаетесь в эксклюзивных моделях: модели ByteDance Kling, Seedream или Alibaba Tongyi
2. Хотите быстрого прототипирования: протестируйте несколько моделей без накладных расходов на развёртывание
3. Являетесь командой продукта: сосредоточьтесь на функциях, а не на инфраструктуре
4. Нуждаетесь в разнообразных моделях: легко переключайтесь между моделями генерации изображений, видео и редактирования
5. Цените предсказуемые затраты: платите за результат, а не за GPU-секунду
6. Не имеете опыта в ML-инфраструктуре: не требуется DevOps или MLOps-команда
7. Хотите мгновенного масштабирования: справляйтесь с скачками трафика без предварительной подготовки
8. Создаёте приложения для клиентов: готово к производству с SLA и поддержкой

Примеры использования:

• SaaS-приложения, предлагающие AI-функции конечным пользователям
• Инструменты маркетинга, генерирующие фирменный контент в масштабе
• Платформы электронной коммерции с автоматической фотографией продуктов
• Приложения социальных сетей с AI-фильтрами и эффектами
• Платформы создания контента с генерацией видео

Выбирайте Modal, если вы:

1. Имеете пользовательские модели: собственные или настроенные модели, недоступные публично
2. Нуждаетесь в полном контроле: пользовательская предварительная обработка, постобработка или оптимизации
3. Имеете ML-инженерные ресурсы: команда, способная поддерживать инфраструктуру развёртывания
4. Требуются сложные конвейеры: многоэтапные рабочие процессы с зависимостями
5. Нуждаетесь в специфических типах GPU: H100s или другое специализированное оборудование
6. Имеете большой объём на несколько моделей: можете амортизировать затраты развёртывания
7. Цените гибкость: экспериментируйте с архитектурами моделей и фреймворками
8. Нуждаетесь в приватности данных: держите модели и данные в контролируемой среде

Примеры использования:

• ML-исследовательские команды, экспериментирующие с новыми архитектурами
• Компании с собственными AI-моделями как конкурентное преимущество
• Предприятия со строгими требованиями к остаточности данных
• Стартапы, создающие пользовательские AI-рабочие процессы, не обслуживаемые существующими моделями
• Команды, оптимизирующие затраты на вывод через пользовательские реализации

Сравнение опыта разработчика

Скорость начала работы

WaveSpeedAI:

import wavespeed

# Генерируем изображение с помощью FLUX
output = wavespeed.run(
    "wavespeed-ai/flux-1-schnell",
    {"prompt": "A cat", "size": "1024*1024"},
)

print(output["outputs"][0])  # URL выходного изображения

Время до первого результата: < 5 минут

Modal:

# 1. Установите Modal
pip install modal

# 2. Аутентифицируйтесь
modal token new

# 3. Напишите код развёртывания (10-50 строк)
# 4. Развёртываем функцию
modal deploy app.py

# 5. Вызываем функцию
modal run app.py::generate_image --prompt "A cat"

Время до первого результата: 30-60 минут (включая загрузку модели)

Текущее обслуживание

WaveSpeedAI:

• Нулевое обслуживание
• Автоматические обновления моделей
• Отсутствие конвейеров развёртывания
• Обновления SDK для новых функций

Modal:

• Обновляйте зависимости по мере необходимости
• Мониторьте состояние развёртывания
• Оптимизируйте времена холодного старта
• Управляйте версионированием моделей
• Справляйтесь с проблемами доступности GPU

Характеристики производительности

Задержка

WaveSpeedAI:

• Холодный старт: ~100 мс (модели предварительно загружены)
• Генерация изображения: 2-15 секунд (зависит от модели)
• Генерация видео: 30-180 секунд (зависит от модели)
• Глобальная сетка граничных узлов для низкой задержки по всему миру

Modal:

• Холодный старт: менее 200 мс (инициализация контейнера)
• Время вывода: зависит от вашей оптимизации
• Первый запрос может включать время загрузки модели (~1-5 минут)
• Региональное развёртывание (доступность в США, ЕС)

Пропускная способность

WaveSpeedAI:

• Автоматическое горизонтальное масштабирование
• Предварительная подготовка не требуется
• Бесперебойная обработка скачков трафика
• Ограничения скорости на модель (свяжитесь для увеличения)

Modal:

• Настройте параллелизм на функцию
• Автоматическое масштабирование на основе глубины очереди
• Пакетная обработка для более высокой пропускной способности
• Без жёстких ограничений скорости (платите за использование)

Интеграция и экосистема

Интеграция WaveSpeedAI

SDK и библиотеки:

• REST API (curl, любой HTTP-клиент)
• Python SDK
• JavaScript/TypeScript SDK
• Библиотеки сообщества (Ruby, Go, PHP)

Интеграции платформ:

• Коннектор Zapier
• Узлы n8n
• Прямое использование API на любом языке

Функции Enterprise:

• Выделённые эндпоинты
• Пользовательские SLA
• Приоритетная поддержка
• Скидки на объём

Интеграция Modal

Инструменты разработки:

• Нативно для Python (декораторы и подсказки типов)
• Расширение VS Code
• CLI для развёртывания и мониторинга
• Веб-панель управления для логов и метрик

Совместимость экосистемы:

• Любой пакет Python (PyPI)
• Интеграция с хабом моделей Hugging Face
• Пользовательские образы Docker
• Управление секретами для ключей API

Раздел часто задаваемых вопросов

В: Могу ли я использовать свои собственные настроенные модели на WaveSpeedAI?

О: В настоящее время WaveSpeedAI сосредоточена на курируемых, готовых к производству моделях. Если у вас есть пользовательская модель, Modal — лучший выбор. Однако WaveSpeedAI предлагает обширную кастомизацию через параметры, LoRAs и кондиционирование ControlNet для поддерживаемых базовых моделей.

В: Какая платформа имеет лучшую доступность GPU?

О: Обе платформы имеют отличную доступность GPU. WaveSpeedAI предварительно выделяет ёмкость для всех моделей, поэтому вы никогда не ждёте резервирования GPU. Modal предоставляет доступ по требованию к различным типам GPU (A10G, A100, H100), которые могут иногда сталкиваться с ограничениями ёмкости в периоды пиковой нагрузки.

В: Могу ли я самостоятельно развернуть любую из платформ?

О: Нет, обе являются облачными бессерверными платформами. Если вам нужна самостоятельно размещённая инфраструктура, рассмотрите альтернативы, такие как KServe, BentoML или Ray Serve.

В: Как они сравниваются с OpenAI или Replicate?

О: WaveSpeedAI похожа на Replicate (предварительно развёрнутые модели), но предлагает эксклюзивные модели ByteDance/Alibaba и более быстрые обновления. Modal больше ориентирована на инфраструктуру, чем API OpenAI. OpenAI предоставляет только свои собственные модели; Modal позволяет вам развёртывать что-либо; WaveSpeedAI предоставляет курируемые сторонние модели.

В: Какая платформа имеет лучшую поддержку Enterprise?

О: Обе предлагают поддержку Enterprise. WaveSpeedAI предоставляет выделённые эндпоинты, пользовательские SLA и приоритетный доступ к моделям. Modal предлагает корпоративные планы с выделённой поддержкой, пользовательскими контрактами и гарантиями SLA.

В: Могу ли я перейти с одной платформы на другую?

О: Modal на WaveSpeedAI: просто, если используются стандартные модели (измените эндпоинт API). WaveSpeedAI на Modal: требует написания кода развёртывания, но даёт вам больше контроля.

В: Что насчёт приватности данных и соответствия?

О: WaveSpeedAI: обрабатывает запросы временно; без обучения на данных пользователя; соответствует SOC 2 Type II; соответствует GDPR. Modal: ваш код работает в изолированных контейнерах; вы контролируете поток данных; корпоративные планы предлагают пользовательские конфигурации безопасности; соответствует GDPR и SOC 2.

В: Как холодные старты сравниваются на практике?

О: WaveSpeedAI имеет более быстрые эффективные холодные старты, потому что модели всегда загружены. Холодные старты контейнера Modal быстрые (менее 200 мс), но первый запрос к новой функции может нуждаться в загрузке многогигабайтных моделей, добавляя 1-5 минут задержки.

Заключение

WaveSpeedAI и Modal служат различным точкам спектра build-vs-buy:

Выбирайте WaveSpeedAI, если вы хотите сосредоточиться на создании продуктов, а не инфраструктуры. Это самый быстрый путь от идеи к производству, когда вам нужен доступ к передовым моделям, особенно эксклюзивным моделям ByteDance и Alibaba. Модель ценообразования с оплатой за использование и подход без обслуживания идеально подходят для команд продукта, стартапов и любого разработчика, который ценит скорость больше, чем контроль.

Выбирайте Modal, если вы ML-инженер, который должен развёртывать пользовательские модели или создавать сложные AI-рабочие процессы. Платформа даёт вам полный контроль над вашим стеком, при этом всё ещё абстрагируя оркестрацию GPU. Это идеально для команд с собственными моделями, специфическими требованиями оптимизации или многоэтапными конвейерами.

Для многих команд решение сводится к простому вопросу: Вам нужен эксклюзивный доступ к определённым моделям (WaveSpeedAI) или вам нужно развёртывать свои собственные пользовательские модели (Modal)?

Обе платформы отличаются в том, что они делают. WaveSpeedAI полностью устраняет сложность инфраструктуры, в то время как Modal устраняет сложность оркестрации GPU без ущерба для гибкости. Ваш выбор зависит от того, приоритизируете ли вы скорость выхода на рынок и доступ к моделям или кастомизацию и контроль.

Готовы начать?

• Попробуйте WaveSpeedAI: https://wavespeed.ai
• Попробуйте Modal: https://modal.com

Обе платформы предлагают щедрые бесплатные уровни для экспериментов перед обязательством.