# ClearML vs Labelbox ClearML verzeichnet 20.123 monatliche Besuche mit -60,9 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. Labelbox verzeichnet 762.803 monatliche Besuche mit -22,8 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [ClearML](https://openaitools.app/de/tool/clear-ml) | [Labelbox](https://openaitools.app/de/tool/labelbox) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://clear.ml | https://labelbox.com | | Kategorien | KI-Entwicklertools, Large Language Models (LLMs), KI-Modelle, AI Workflow | KI-Entwicklertools, AI API, AI Workflow, KI-Produktivitätstools | | Preismodell | Preise auf Anfrage | Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 20.123 | 762.803 | | MoM-Wachstumsrate | -60,9 % | -22,8 % | | Primärmarkt | Deutschland | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 6.667 | 370.024 | | Bewertungsergebnis | 4,3 | 4,4 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 1 | 0 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## ClearML ClearML bündelt die betriebliche Seite von KI in einer Plattform. Die Infrastruktur-Control-Plane verbindet und verwaltet GPU-Ressourcen in On-Premises-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen und ergänzt Mandantenfähigkeit, rollenbasierte Zugriffskontrolle, Quotenverwaltung, fraktionierte GPUs, prioritätsbasierte Planung und nutzungsbasierte Abrechnung für interne Verrechnung. Das Ziel ist klar: die Auslastung vorhandener Hardware erhöhen und GPU-as-a-Service intern praktikabel machen. Das KI-Entwicklungszentrum ist die entwicklernahe Hälfte. Es bietet eine Werkbank mit integrierter Entwicklungsumgebung zum Coden, Testen und Deployment von Modellen sowie Datenintegration, Experiment-Tracking, Automatisierung, Dashboards, Pipelines, Modell-Repository und CI/CD-Anbindung. Da die Plattform cloud- und siliziumunabhängig ist, bleibt die bestehende Toolchain erhalten und der Workflow von der Forschung bis zur Produktion konsistent. Die GenAI-App-Engine übernimmt das Deployment großer Sprachmodelle auf denselben Clustern. ClearML kümmert sich um Netzwerk, Authentifizierung, Zugriffskontrolle und Monitoring, sodass Teams mit wenig Aufwand eine sichere LLM-API bereitstellen, ein fertiges Modell feinjustieren oder Datenaufnahme und Vektordatenbanken anbinden können. Der Vertrieb ist enterprise-orientiert: Demos und Angebote statt Self-Service-Kauf. **Preise und Tarife:** ClearML wird als Enterprise-Plattform mit demo- und angebotsbasierter Preisgestaltung verkauft; daneben wird ein kostenloser Einstieg beworben. Konkrete Preise pro Nutzer, GPU oder Nutzung werden nicht veröffentlicht, daher ist eine Angebotsanfrage beim Vertrieb nötig. - **Infrastruktur-Control-Plane:** Verbindet und steuert GPU-Cluster in On-Premises-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen mit Mandantenfähigkeit, RBAC, Quoten, fraktionierten GPUs und Prioritätsplanung. - **KI-Entwicklungszentrum:** Werkbank mit integrierter Entwicklungsumgebung, Experiment-Tracking, Datenintegration, Dashboards, Pipelines, Modell-Repository und CI/CD-Integration. - **GenAI-App-Engine:** Deployment von LLMs auf vorhandenen Clustern inklusive Netzwerk, Authentifizierung und Sicherheit, sodass sichere Modell-APIs mit wenig Handarbeit entstehen. - **Nutzungsbasierte Abrechnung und Verrechnung:** Granulare Kostenerfassung nach Rechenstunden, Speicher und API-Aufrufen ermöglicht die Zuordnung der Ausgaben zu verursachenden Projekten und Abteilungen. - **Anbieter- und cloudunabhängiges Design:** Läuft auf unterschiedlichen Silizium-, Cloud- und Umgebungstypen, reduziert Lock-in und hält einen durchgängigen Workflow von Experiment bis Produktion. **Stärken:** Eine Plattform deckt Cluster-Management, MLOps und LLM-Deployment ab statt drei Anbieter zu kombinieren; Starke Funktionen zu GPU-Auslastung, Scheduling und Kostenzuordnung mit direktem Fokus auf Kostenkontrolle; Cloud-, silizium- und anbieterunabhängig, was Lock-in bei gemischter Infrastruktur verringert; Relevante Unternehmensakzeptanz mit Dokumentation und Schulungsmaterialien **Einschränkungen:** Enterprise-Vertrieb per Angebot bedeutet intransparente Preise und längere Beschaffungszyklen; Der Funktionsumfang kann für kleine Teams, die nur Experiment-Tracking brauchen, zu schwer sein; Self-Hosting und Cluster-Integration setzen echte Betriebs- und Plattform-Engineering-Kapazität voraus [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/clear-ml.md) ## Labelbox Labelbox nimmt im KI-Stack eine ungewöhnliche Position ein: Das Unternehmen verkauft nicht in erster Linie einen Chatbot oder Generator, sondern baut die Umgebungen und Daten, aus denen Modelle lernen, sowie die Agenten, die wiederkehrende Engineering- und Research-Arbeit übernehmen. Die Aussage auf der Startseite ist direkt — Frontier-KI-Labore trainieren auf Labelbox-Umgebungen und Experten-Daten, während Engineering- und Research-Teams ihren wiederkehrenden Backlog an Agenten auf Recursion übergeben. Eine kürzliche Series-E-Runde über mehr als 100 Millionen US-Dollar signalisiert eine stark finanzierte Wette auf diese These.,Für Unternehmen ist die neuere Produkthälfte Recursion. Agenten werden durch reale Signale ausgelöst — einen fehlgeschlagenen Build, einen PagerDuty-Alert, eine neue Dependency-Version, einen frischen Modell-Checkpoint oder einen Montagmorgen-Zeitplan — und arbeiten dann im Hintergrund, bis der Auftrag erledigt ist. Die beworbenen Beispiele sind konkrete Ergebnisse statt Zusammenfassungen: ein getesteter Pull Request mit Preview-Link, ein Postmortem-Entwurf in Confluence mit vollständiger Quellenangabe, eine Ablationstabelle mit den entscheidenden Änderungen oder ein Patch für jeden exponierten Service nach einer kritischen CVE. Ein Grader-Agent benotet jeden Lauf, und die bewertete Session hinterlässt Memories, Notizen und Skills, die die nächste Session vor dem Handeln liest.,Das ursprüngliche Fundament bleibt das Datengeschäft: Labeling, Annotation, Kuration und Model Evaluation mit Unterstützung menschlicher Experten-Reviewer, genutzt für Computer Vision, NLP, Supervised Fine-Tuning, RLHF und Red Teaming. In der Praxis verstärken sich beide Hälften gegenseitig, da die Umgebungen, in denen hochwertige Trainingsdaten entstehen, dieselben sind, in denen Agenten echte Arbeit lernen. Die Preisgestaltung ist enterprise-typisch, läuft über Vertriebsgespräche und richtet sich nach Datenvolumen und Agentennutzung; einen öffentlichen Self-Service-Tarif gibt es nicht. **Preise und Tarife:** Preis auf Anfrage. Labelbox veröffentlicht keine Self-Service-Pläne oder öffentlichen Preislisten; die Preisroute führt interessierte Teams stattdessen zu einem Vertriebsgespräch, und die Kosten richten sich nach Umfang der Datenproduktion, Agenten-Deployment und Enterprise-Anforderungen. Eine kostenlose Variante ist nicht veröffentlicht. Interessenten sollten ein Angebot auf Basis ihrer Volumina und Anwendungsfälle anfordern. - **Data Labeling und Experten-Annotation:** Strukturierte Annotation, Datenkuration, Model Evaluation und Human-in-the-Loop-Review über Vision-, Sprach- und generative Aufgaben hinweg als Grundlage für Trainings- und Eval-Daten. - **Autonome Agent-Sessions:** Recursion-Agenten starten selbstständig durch Builds, Alerts, Commits, Checkpoints und Zeitpläne und arbeiten im Hintergrund, bis die Aufgabe erledigt und prüfbar ist. - **Fachliche Spezialisten nach Funktion:** Spezialisten-Agenten decken Software Engineering, Reliability, Security, ML Research, Evals, R&D, Produkt und Finance ab — von flaky-Test-Fixes bis zu Postmortem-Entwürfen. - **Bewertete Ergebnisse mit Lerneffekt:** Jeder Agentenlauf wird benotet, und benotete Sessions hinterlassen Memories, Notizen und Skills, die die nächste Session vor dem Handeln liest. - **Native Tool- und Datenintegrationen:** Agenten arbeiten mit den vorhandenen Tools: GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery, Databricks, Vercel und Cloud-Anbieter. **Stärken:** Deckt beide Seiten ab: Produktion von Trainings- und Eval-Daten sowie Agenten, die wiederkehrende Arbeit erledigen; Getragen von einer aktuellen Series-E-Runde über 100 Mio.+ USD und von Frontier-KI-Laboren genutzt; Agentenläufe liefern konkrete, belegte Ergebnisse — Tests, Reruns, Ablationen — statt ungeprüfter Vorschläge; Integriert sich in die bestehende Toolchain: GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery und Databricks **Einschränkungen:** Keine Self-Service-Preise und keine offene Registrierung: alles läuft über ein Verkaufsgespräch, was die Evaluierung verlangsamt; Die Plattform setzt echte Engineering- und Research-Infrastruktur voraus (GitHub, Cloud-Anbieter, Data Warehouses); Die Positionierung hat sich schnell in Richtung autonomer Agent-Sessions verschoben; wer nur Labeling-Workflows will, findet es womöglich überdimensioniert [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/labelbox.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich ClearML und Labelbox beim monatlichen Traffic? ClearML hat 20.123 monatliche Besuche, während Labelbox 762.803 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? ClearML verzeichnet eine Wachstumsrate von -60,9 % gegenüber dem Vormonat; Labelbox verzeichnet -22,8 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? ClearML: Preise auf Anfrage. ClearML wird als Enterprise-Plattform mit demo- und angebotsbasierter Preisgestaltung verkauft; daneben wird ein kostenloser Einstieg beworben. Konkrete Preise pro Nutzer, GPU oder Nutzung werden nicht veröffentlicht, daher ist eine Angebotsanfrage beim Vertrieb nötig. Labelbox: Preise auf Anfrage. Preis auf Anfrage. Labelbox veröffentlicht keine Self-Service-Pläne oder öffentlichen Preislisten; die Preisroute führt interessierte Teams stattdessen zu einem Vertriebsgespräch, und die Kosten richten sich nach Umfang der Datenproduktion, Agenten-Deployment und Enterprise-Anforderungen. Eine kostenlose Variante ist nicht veröffentlicht. Interessenten sollten ein Angebot auf Basis ihrer Volumina und Anwendungsfälle anfordern. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Ollama](https://openaitools.app/de/tool/ollama) | 9.421.973 | +4,3 % | Free, Freemium, Paid | Offene KI-Modelle lokal oder in der Cloud ausführen und entwickeln | [.md](https://openaitools.app/de/tool/ollama.md) | | 2 | [ModelScope](https://openaitools.app/de/tool/modelscope-community) | 3.085.423 | +5,1 % | Kostenlos | ModelScope (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. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/modelscope-community.md) | | 3 | [Roboflow](https://openaitools.app/de/tool/roboflow) | 1.431.204 | +6,6 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Optimiert End-to-End-Computer-Vision-Workflows von der Annotation bis zum Modell-Deployment, bietet jedoch nicht Labelboxs allgemeine Enterprise-Agenten-Orchestrierung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/roboflow.md) | | 4 | [Appen](https://openaitools.app/de/tool/appen-com) | 665.840 | +0,2 % | Preise auf Anfrage | Setzt stark auf verwaltete Human-in-the-Loop-Arbeitskräfte für die Datenvalidierung und bietet weniger Self-Service-technische Tools als Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/appen-com.md) | | 5 | [Scale](https://openaitools.app/de/tool/scale) | 616.915 | +12,5 % | Preise auf Anfrage | Bietet Enterprise-Grade-Labeling und Modellbewertung im großen Stil, erfordert jedoch oft höhere Budgetvorgaben als Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/scale.md) | | 6 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/de/tool/super-annotate) | 386.034 | +37,4 % | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | Bietet robuste multimodale Annotation und Workflow-Automatisierung mit etwas intuitiveren Datenkuration-Pipelines für Computer-Vision-Teams. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/super-annotate.md) | | 7 | [Weights & Biases (CoreWeave Forge)](https://openaitools.app/de/tool/prompts) | 315.624 | -80,2 % | Freemium, Preise auf Anfrage, Kostenlos | Verfolge, evaluiere und liefere KI-Modelle und Agenten in einer verbundenen Umgebung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/prompts.md) | | 8 | [Arize AI](https://openaitools.app/de/tool/arize-com) | 249.028 | +3,2 % | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Agent-Observability, Evaluation und kontinuierliche Verbesserung für Produktions-KI | [.md](https://openaitools.app/de/tool/arize-com.md) | | 9 | [Encord](https://openaitools.app/de/tool/encord-com) | 244.204 | +9,4 % | Preise auf Anfrage | Spezialisiert sich auf fortgeschrittene Computer-Vision- und Physical-AI-Datenpipelines, hat jedoch einen engeren Fokus als die allgemeine Text- und Bildannotation. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/encord-com.md) | | 10 | [Label Studio](https://openaitools.app/de/tool/label-studio) | 137.199 | -16,1 % | Preise auf Anfrage, Kostenlos | Bietet eine flexible Open-Source-Alternative für benutzerdefinierte Datenannotation, erfordert jedoch Self-Hosting und manuelle Infrastrukturpflege. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/label-studio.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/clear-ml-vs-labelbox More Markdown: [Kategorien](https://openaitools.app/de/categories.md) · [Traffic-Rankings](https://openaitools.app/de/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/de/llms.txt)