Mächtigere browserbedienbare autonome Agentenfunktionen, agiert jedoch eher als geschlossener Cloud-Dienst denn als lokale Software.
#1Hermes-Agent verzeichnet 3.638.741 monatliche Besuche mit -5,4 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Scale verzeichnet 616.915 monatliche Besuche mit +12,5 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“.
Scale is an enterprise AI company that supplies the data, evaluation and deployment layers behind production AI. Its Data Engine sources and labels training data for frontier models, its evaluation work benchmarks model capability, and its platform teams help enterprises and governments move AI systems from pilot into real operations.
| Dimension / Kennzahl | ||
|---|---|---|
| Offizielle Domain | hermes-agent.nousresearch.com | scale.com |
| Preismodell | Freemium | Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 3,64 Mio. (3.638.741) | 616.915 (616.915) |
| MoM-Traffic-Delta |
| -208.185 (-5,4 %) |
| +68.685 (+12,5 %) |
| Primärmarkt und Anteil | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (19,3 %) | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (44,2 %) |
|---|
| Direkte Besuche / Monat | 1,05 Mio. | 191.408 |
|---|
| Nutzerbewertung | 4,6 | 4,7 |
|---|
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
|---|
Ein kostenloser, quelloffener persönlicher KI-Agent, der Ihre Projekte lernt und in jeder Messaging-App arbeitet.
Hermes bewahrt Gespräche, Erinnerungen und Skills über Sitzungen hinweg und macht gelöste Probleme zu erneut aufrufbaren Fähigkeiten.
Verbinden Sie Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, E-Mail und CLI mit einem Agenten und einem gemeinsamen Gedächtnis, damit der Kontext mitwandert.
Beschreiben Sie wiederkehrende Berichte, Backups oder Briefings in Alltagssprache und lassen Sie sie unbeaufsichtigt über das Gateway laufen.
Starten Sie isolierte Subagenten mit eigenen Gesprächen, Terminals und Python-RPC-Skripten für Pipelines ohne Kontextkosten.
Scale is an enterprise AI company that supplies the data, evaluation and deployment layers behind production AI. Its Data Engine sources and labels training data for frontier models, its evaluation work benchmarks model capability, and its platform teams help enterprises and governments move AI systems from pilot into real operations.
Human-sourced and expert-annotated training data, including specialist contributors with advanced degrees, at the quality bar frontier labs require.
Public leaderboards plus private benchmarks that test model capability and safety for the most ambitious AI developers.
Platform and services teams that pick the right use case, build the system and take ownership of the outcome.
Agentic systems designed around measurable business outcomes across private equity portfolios, energy and healthcare operations.
Mächtigere browserbedienbare autonome Agentenfunktionen, agiert jedoch eher als geschlossener Cloud-Dienst denn als lokale Software.
#1SpezialisiertAdvanced visual workflow automation and agent orchestration, but requires more manual node setup than autonomous agents.
#2
Kostenlos / Open SourceÄhnliches lokal-zuerst-Design und Chat-App-Anbindung, aber es fehlt das spezielle Multiplattform-Nachrichtenframework von Hermes.

SpezialisiertOptimiert die Annotation von Computer-Vision-Datensätzen und das Modelltraining, ist jedoch weniger für allgemeine LLM-Textaufgaben geeignet.

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.

Konzentriert sich stark auf Enterprise-Datenkennzeichnung und die Kuratierung von Trainingsdaten, ähnlich dem Kern-Annotationsgeschäft von Scale.

Kostenlos / Open SourceGreat team-focused agent workspace integration, but less tailored for individual persistent personal agent task automation.

Bietet multimodale Annotationen für Unternehmen und Datenmanagement-Tools, legt jedoch weniger Wert auf verwaltete Kennzeichnungsteams.

Kostenlos / Open SourceUmfassende Chat-Oberfläche für viele Anbieter und eigene Agenten, aber weniger auf autonome Bot-Aufgaben spezialisiert.


SpezialisiertVerfolge, evaluiere und liefere KI-Modelle und Agenten in einer verbundenen Umgebung.

SpezialisiertOpen-Source-KI-Automatisierung: Agenten, Flows und über 770 App-Integrationen

SpezialisiertFocuses on post-deployment LLM observability and evaluation rather than training data generation or annotation.

Mächtigere browserbedienbare autonome Agentenfunktionen, agiert jedoch eher als geschlossener Cloud-Dienst denn als lokale Software.
SpezialisiertAdvanced visual workflow automation and agent orchestration, but requires more manual node setup than autonomous agents.
Kostenlos / Open SourceÄhnliches lokal-zuerst-Design und Chat-App-Anbindung, aber es fehlt das spezielle Multiplattform-Nachrichtenframework von Hermes.
SpezialisiertOptimiert die Annotation von Computer-Vision-Datensätzen und das Modelltraining, ist jedoch weniger für allgemeine LLM-Textaufgaben geeignet.
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.
Konzentriert sich stark auf Enterprise-Datenkennzeichnung und die Kuratierung von Trainingsdaten, ähnlich dem Kern-Annotationsgeschäft von Scale.
Bietet multimodale Annotationen für Unternehmen und Datenmanagement-Tools, legt jedoch weniger Wert auf verwaltete Kennzeichnungsteams.
Kostenlos / Open SourceUmfassende Chat-Oberfläche für viele Anbieter und eigene Agenten, aber weniger auf autonome Bot-Aufgaben spezialisiert.
SpezialisiertVerfolge, evaluiere und liefere KI-Modelle und Agenten in einer verbundenen Umgebung.
SpezialisiertOpen-Source-KI-Automatisierung: Agenten, Flows und über 770 App-Integrationen
SpezialisiertFocuses on post-deployment LLM observability and evaluation rather than training data generation or annotation.