BasicAI Cloud verzeichnet 21.670 monatliche Besuche mit -13,1 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Enterprise Quote“. Graviti verzeichnet 755 monatliche Besuche mit -82,8 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium“.
Annotationsplattform und Managed-Labeling-Services für KI-Trainingsdaten
Reale Trainingsdaten für Physical AI, Robotik und LLMs
| Dimension / Kennzahl | | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | basic.ai | graviti.com |
| Preismodell | Freemium, Enterprise Quote | Freemium |
| Monatliche Besuche | 21.670 (21.670) | 755 (755) |
| MoM-Traffic-Delta | -3266 (-13,1 %) | -3622 (-82,8 %) |
| Primärmarkt und Anteil | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (21,7 %) | 🇮🇳 Indien (100 %) |
| Direkte Besuche / Monat | 8706 | 290 |
| Nutzerbewertung | 4,2 | 3,8 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
Annotationsplattform und Managed-Labeling-Services für KI-Trainingsdaten
Bounding-Boxen, Polygone, Keypoints, semantische Segmentierung, 3D-Punktwolken-Cuboids, Text-/NLP-Tagging und RLHF-Datensatzerstellung in einer Plattform.
Automatisierte Labeling-Unterstützung für Bilder, Punktwolken und Audio reduziert manuellen Aufwand bei gleichbleibender Genauigkeit.
Projektmanagement passt sich der Teamstruktur an – mit anpassbaren Workflows, Fortschrittsverfolgung und detaillierten Leistungsberichten.
Echtzeit-Feedback plus anpassbare Batch-QA-Regeln erkennen Probleme früh und ermöglichen gezielte menschliche Prüfung.
Reale Trainingsdaten für Physical AI, Robotik und LLMs
Die Flaggschiff-Datensätze kombinieren eine am Kopf getragene Kamera mit mehreren festen Kameras, die dieselbe Sitzung aufnehmen – synchronisiert und kalibriert, damit Modelle räumliches Handlungsverständnis lernen.
Bimanuelle Teleoperations-Trajektorien, Körper-Keypoints, Aktionssegmente und Sprachinstruktionen werden für Robotik-Manipulation und Weltmodell-Forschung erfasst und annotiert.
Für Sprachmodelle bietet Graviti von Experten verfasste STEM-Aufgaben, menschliche Präferenzpaare für RLHF und DPO, agentische Coding-Umgebungen sowie von Experten bewertete Finanz-, Rechts- und Büroaufgaben.
Geschulte Annotatoren ergänzen Aktionssegmente, Hand- und Körper-Keypoints, Narration, Präferenzen und Begründungen, gefolgt von mehrfachen menschlichen Prüfungen, automatisierten Checks und Kontaminationsfiltern.
Hochwertige menschliche Daten für KI-Training, Evaluation und Forschung
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Kostenlos / Open SourceOffene KI-Modelle lokal oder in der Cloud ausführen und entwickeln
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Kostenlos / Open SourceModelScope (魔搭社区) is an open-source AI community and model service platform that hosts thousands of pretrained models, datasets, and ready-to-run demos, backed by Alibaba Cloud infrastructure.
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Kostenlos / Open SourceOpen WebUI is an open-source, self-hosted AI interface that lets individuals and organizations run any model — local or cloud — inside a workspace they fully control. It ships as a one-command install, supports Ollama, OpenAI-compatible and Anthropic endpoints, and extends through Python tools, functions and pipelines.
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Kostenlos / Open SourceEchtzeit-Vision-Modelle und eine komplette Plattform zum Trainieren, Annotieren und Deployen
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Die Umgebungen, auf denen Frontier-KI trainiert — und die Agenten für die Routinearbeit
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Von Menschen validierte Trainingsdaten und Evaluierung für Frontier-KI-Modelle
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SuperAnnotate is an AI data platform that combines a collaborative multimodal annotation editor, an expert data-operations team, and the orchestration layer needed to move curated datasets into training, evaluation, and production pipelines. It is aimed at teams building computer vision, NLP, audio, and generative AI systems who need reliable, high-quality ground truth at scale.
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Die multimodale Datenschicht für Computer-Vision- und Physical-AI-Teams
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Video-Dateninfrastruktur für Physical AI und Robotertraining
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SpezialisiertEnterprise-KI-Trainingsdaten, Annotation und Evaluierung
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Kostenlos / Open SourceLabel Studio is an open-source data labeling and AI evaluation platform from HumanSignal. It handles images, video, audio, text, documents, time series and agent traces in one flexible workspace, and connects to your ML pipeline through an API, Python SDK and webhooks.
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