Groq vs pgvectorscale

Сравнение характеристик, категорий, отзывов и интеграций двух продуктов.

Groq

4.0 (7)

Открыть обзор

pgvectorscale

0.0 (0)

Открыть обзор

Оценка и сохранение

Стандартные характеристики

Тип сервиса

Международный

Рейтинг

4.0 из 5

0.0 из 5

Отзывов

Категории

Разработка, Агрегаторы, роутеры

Базы данных как сервис, Разработка

Десктопные ОС

Нет

Доступно на GitHub

Нет

Да

Компания

Groq, Inc.

Tiger Data

Коробочная версия

Да

Основатель

Джонатан Росс

Не указан

Поддержка MCP

Нет

Развёртывание

—

Самостоятельное развёртывание или Tiger Cloud

Соответствие 152-ФЗ

Нет

Языки интерфейса

Английский, мультиязычный (через модели)

Английский

Android Приложение

Нет

iOS Приложение

Нет

Реестр отечественного ПО

Нет

Веб-платформа

Да

Нет

API

Да

Нет

Цены и тарифы

Бесплатная версия

Да

Цена от

Бесплатно

Самостоятельное развёртывание — без отдельной платы за расширение; Tiger Cloud Performance — вычисления от $30/мес.

Пробный период (Trial)

Нет

Open Source

Нет

Да

Таблицу можно прокручивать по горизонтали.

Отзыв автора

Groq

Анастасия Петрова

Плюсы

Сверхвысокая скорость инференса (LPU-чипы)
Бесплатный API-доступ к open-source моделям
Совместимость с OpenAI API-форматом
Поддержка Llama, Mixtral и других моделей
Низкая задержка отклика

Минусы

Ограниченный набор доступных моделей
Rate limits на бесплатном тарифе
Нет собственных моделей, только хостинг

Преимущества: Groq предлагает рекордную скорость генерации текста благодаря собственным LPU-чипам. Бесплатный API с поддержкой Llama 3 делает его отличным выбором для разработчиков.

Недостатки: Пока ограниченный набор моделей и жёсткие rate limits на бесплатном тарифе. Не подходит для production с высокой нагрузкой без платной подписки.

pgvectorscale

Михаил Сорокин

Плюсы

Работает внутри PostgreSQL и дополняет pgvector
Открытая лицензия PostgreSQL License
Индекс StreamingDiskANN и квантование SBQ
Фильтрация по целочисленным меткам во время поиска
Self-hosted и управляемое развёртывание в Tiger Cloud
Версия 0.9.0 поддерживает PostgreSQL 18 и concurrent index build

Минусы

Требует PostgreSQL и pgvector
Произвольный WHERE применяется как post-filter
Для строгой сортировки нужно учитывать relaxed ordering
Производительность необходимо проверять на своей нагрузке
Условия оплаты и доступа из России не подтверждены
Российский регион и соответствие 152-ФЗ не заявлены

Преимущества: pgvectorscale оставляет векторный поиск внутри PostgreSQL и дополняет pgvector индексом StreamingDiskANN, Statistical Binary Quantization и фильтрацией по целочисленным меткам. Открытое расширение можно развернуть самостоятельно без отдельной платы за лицензию, а Tiger Cloud даёт управляемый вариант с теми же расширениями, включёнными по умолчанию.

Недостатки: Продукт зависит от PostgreSQL и pgvector, а его индекс имеет особенности, которые нужно учитывать в приложении: произвольный WHERE работает как post-filter, результаты могут иметь relaxed ordering. Облачные условия для российских пользователей, российские карты, регион РФ и соответствие 152-ФЗ официально не подтверждены.

Обновлено 4 августа 2026 г.

Отзывы пользователей

Groq

Показаны последние 3 из 7

Оставить отзыв Все отзывы

Семен Сидоров

Профиль подтверждён:нет привязанных аккаунтов

Зарегистрирован: 10.07.2026

+ Рекордная скорость генерации на собственных чипах

− Для высокой нагрузки без платного тарифа не тянет, моделей мало

Хотели закрыть прод одним Groq — не вышло. Скорость генерации правда рекордная, но набор моделей ограничен, а без платной подписки параллельные запросы режутся. Для стейджинга оставили, в бой не повезли.

Развёрнутый отзыв

Опыт: 2 мес.

Компания: продуктовая команда

Сотрудников: 10–100

Какие функции использовал: инференс Llama, проверка лимитов на проде

Каких конкурентов пробовал: OpenAI, Azure OpenAI, YandexGPT

19 июля 2026 г.

Даниил Евгеньевич Королев

Профиль подтверждён:нет привязанных аккаунтов

Зарегистрирован: 10.07.2026

+ Низкая задержка, Llama и Mixtral, привычный API-формат

− На бесплатном тарифе лимиты жёсткие, моделей меньше, чем у крупных агрегаторов

Mixtral для черновиков кода летает, Llama рядом в том же ключе. Совместимость с OpenAI-форматом сэкономила вечер на обвязке. Высокую нагрузку сюда без платного слоя не кладу: лимиты и узкий каталог это не продакшен на постоянный поток.

Развёрнутый отзыв

Опыт: 6 мес.

Компания: студия внутренних ассистентов

Сотрудников: 1–10

Какие функции использовал: Mixtral, Llama, OpenAI-совместимый клиент, оценка нагрузки

Каких конкурентов пробовал: OpenAI, Fireworks, Together

11 июня 2026 г.

Полина Иванова

Профиль подтверждён:нет привязанных аккаунтов

Зарегистрирован: 10.07.2026

+ Бесплатный API к open-source моделям и низкая задержка

− Жёсткие лимиты запросов на бесплатном тарифе

Бесплатный доступ к Mixtral держим на черновиках и внутренних тулах. Задержка низкая, для демо клиенту хватает. На бесплатном тарифе упираемся в rate limits, пиковые прогоны приходится дробить.

Развёрнутый отзыв

Опыт: 7 мес.

Компания: агентство автоматизации

Сотрудников: 1–10

Какие функции использовал: Mixtral, бесплатный API, черновые прогоны

Каких конкурентов пробовал: Groq Cloud альтернативы, Anthropic, Ollama

3 мая 2026 г.