# Hugging Face vs Models.dev

Hugging Face verzeichnet 31.232.542 monatliche Besuche mit +0,1 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Kostenpflichtig“. Models.dev verzeichnet 200.451 monatliche Besuche mit -3,9 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“.

| Kennzahl | [Hugging Face](https://openaitools.app/de/tool/hugging-face) | [Models.dev](https://openaitools.app/de/tool/models-dev) |
| :--- | :--- | :--- |
| Website-URL | https://huggingface.co | https://models.dev |
| Kategorien | Open-Source-KI-Modelle, KI-Modelle, KI-Entwicklertools, Large Language Models (LLMs) | KI-Modelle, AI API, Open-Source-KI-Modelle, KI-Tool-Verzeichnis |
| Preismodell | Freemium, Kostenpflichtig | Kostenlos |
| Monatliche Besuche | 31.232.542 | 200.451 |
| MoM-Wachstumsrate | +0,1 % | -3,9 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | China |
| Direkte Besuche | 13.401.480 | 136.316 |
| Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,4 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 11 | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## Hugging Face

Hugging Face startete als Chatbot-Startup und gilt heute als das Zuhause des Machine Learning. Kern des Produkts ist der Hub: ein öffentliches, durchsuchbares Verzeichnis von Modellgewichten, Datensätzen und interaktiven Spaces-Demos. Bei einem typischen Besuch sieht man Millionen von Modellen – von großen Sprach- und Vision-Modellen etablierter Labore bis zu kleinen Fine-Tunings einzelner Entwickler – jeweils mit Model Card, Bibliotheken und Ein-Klick-Inferenz.

Um dieses Verzeichnis herum ist ein vollständiger Stack entstanden. Die Open-Source-Bibliotheken – Transformers, Diffusers, Datasets, Tokenizers, Accelerate, PEFT, TRL und smolagents – tragen einen großen Teil heutiger Trainings- und Inferenzpipelines und sind eng mit dem Hub verzahnt. Auch über öffentliches Hosting hinaus gibt es Optionen: Inference Providers bündeln Zehntausende Modelle hinter einer einheitlichen API, Inference Endpoints stellen dedizierte GPUs bereit, und Enterprise-Pläne ergänzen SSO, Audit-Logs, private Datensätze und Priority-Support.

Das öffentliche Erkunden, Hochladen und gemeinsame Arbeiten ist kostenlos; bezahlte Stufen richten sich an Einzelpersonen, Teams und Unternehmen, die privaten Speicher, höhere Limits und Rechenleistung brauchen. Weil die Community Paper, Blogs, tägliche Paper-Übersichten und Leaderboards am selben Ort veröffentlicht, ist Hugging Face zugleich eine Entdeckungsebene für das, was in der KI gerade passiert.

**Preise und Tarife:** Kostenlos für öffentliches Hosting, Stöbern und Community-Nutzung. Bezahloptionen: individuelles PRO-Abo, Team- und Enterprise-Pläne ab etwa 20 US-Dollar pro Nutzer und Monat, nutzungsbasierte Inference-Providers-API sowie dedizierte Inference Endpoints ab rund 0,60 US-Dollar pro GPU-Stunde. Preise ändern sich, bitte die offizielle Seite prüfen.

- **Hub für Modelle und Datensätze:** Millionen Modelle und Hunderttausende Datensätze durchsuchen, herunterladen und veröffentlichen – inklusive Model Cards, Versionierung und Zitationsangaben.
- **Demo-Hosting mit Spaces:** Gradio-, Streamlit- oder statische Apps direkt aus einem Repository deployen, um Modelle zu zeigen, zu vergleichen oder per Link zu teilen.
- **Open-Source-Bibliotheksstack:** Transformers, Diffusers, Datasets, Tokenizers, Accelerate, PEFT, TRL und smolagents decken Training, Fine-Tuning und Inferenz durchgängig ab.
- **Einheitlicher Inferenzzugang:** Inference Providers leiten eine einzige API zu Zehntausenden Modellen mehrerer Anbieter; Inference Endpoints starten bei Bedarf dedizierte GPU-Hardware.
- **Enterprise-Governance:** Team- und Enterprise-Pläne bieten SSO, Audit-Logs, Ressourcengruppen, private Repositories, Regionswahl und dedizierten Support.

**Stärken:** Beispielloser Katalog offener Modelle, Datensätze und lauffähiger Demos; Eigene Bibliotheken, die im Ökosystem bereits Standard sind; Kostenloses öffentliches Hosting mit klarem Weg zu bezahlter Rechenleistung und Enterprise-Kontrollen; Reiche Community-Signale wie Downloads, Likes, Leaderboards und tägliche Paper

**Einschränkungen:** Der Katalog ist so groß, dass die Qualität stark schwankt und Entdeckung Erfahrung erfordert; Bezahlte Rechenleistung und Enterprise-Pläne werden bei intensiver Nutzung schnell teuer; Einige beliebte Funktionen hängen von community-gepflegten Repositories ab, die veralten können

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/hugging-face.md)

## Models.dev

Models.dev beantwortet eine sehr praktische Frage: Welches Modell sollte ich nutzen und was kostet es? Jeder Eintrag steht unter einer kanonischen Kennung im Format Anbieter/Modell, sodass dasselbe Modell bei mehreren Anbietern direkt vergleichbar ist statt geschätzt werden zu müssen. Die Spalten umfassen Kontextfenster, maximale Ausgabe, Ein- und Ausgabeunterstützung, Reasoning, Tool-Calling, strukturierte Ausgabe, Temperatursteuerung, offene oder geschlossene Gewichte, Preis pro Million Token sowie Veröffentlichungs- und Aktualisierungsdatum.

Da Modellveröffentlichungen schnell erfolgen, ist der Katalog auf Aktualität ausgelegt: sortier- und durchsuchbare Tabellen erlauben das Filtern nach Labor oder Anbieter. Er enthält sowohl geschlossene Flaggschiff-Modelle als auch Open-Weight-Alternativen, was sowohl für Kostenplanung als auch für Fähigkeitsrecherche nützlich ist.

Das Projekt ist Open Source und kostenlos und darauf ausgelegt, programmatisch genutzt zu werden. Entwickler können den Katalog über eine JSON-API oder ein typsicheres SDK in eigene Tools holen, was ihn zu einem praktischen Backend für Dashboards, Routing-Logik oder interne Kostenrechner macht – nicht nur zu einer Nachschlagseite.

**Preise und Tarife:** Models.dev ist kostenlos und Open Source. Es ist eine Referenzdatenbank, die gelisteten Preise sind also die pro Million Token von den Modellanbietern berechneten Sätze, keine Gebühr für die Nutzung der Seite.

- **Kanonische Modellkennungen:** Jedes Modell nutzt ein einheitliches Format Anbieter/Modell für den direkten Vergleich über Anbieter hinweg.
- **Spezifikationsvergleich:** Kontextfenster, Ausgabelimit, Reasoning, Tool-Calling, strukturierte Ausgabe und Temperatur im direkten Vergleich.
- **Preistransparenz:** Ein- und Ausgabepreise pro Million Token neben Veröffentlichungs- und Aktualisierungsdatum.
- **Offene und geschlossene Modelle:** Geschlossene Flaggschiff-APIs und Open-Weight-Modelle vieler Labore in einem sortierbaren Katalog.
- **Entwicklerzugang:** Den Katalog über JSON-API oder typsicheres SDK in eigene Tools und Dashboards einbinden.

**Stärken:** Kostenlos und Open Source, kein Konto erforderlich; Einheitliche kanonische Kennungen machen Vergleiche verlässlich; Preise, Limits und Fähigkeiten in einer sortierbaren Tabelle; Als JSON-API und typsicheres SDK programmatisch nutzbar

**Einschränkungen:** Es ist ein Referenzkatalog, kein Inferenz- oder Hostingdienst; Datenqualität hängt davon ab, ob Community und Maintainer mit Releases Schritt halten; Die Oberfläche richtet sich an Entwickler und bietet kaum Orientierung für Nicht-Techniker

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/models-dev.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich Hugging Face und Models.dev beim monatlichen Traffic?

Hugging Face hat 31.232.542 monatliche Besuche, während Models.dev 200.451 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Hugging Face verzeichnet eine Wachstumsrate von +0,1 % gegenüber dem Vormonat; Models.dev verzeichnet -3,9 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

Hugging Face: Freemium, Kostenpflichtig. Kostenlos für öffentliches Hosting, Stöbern und Community-Nutzung. Bezahloptionen: individuelles PRO-Abo, Team- und Enterprise-Pläne ab etwa 20 US-Dollar pro Nutzer und Monat, nutzungsbasierte Inference-Providers-API sowie dedizierte Inference Endpoints ab rund 0,60 US-Dollar pro GPU-Stunde. Preise ändern sich, bitte die offizielle Seite prüfen. Models.dev: Kostenlos. Models.dev ist kostenlos und Open Source. Es ist eine Referenzdatenbank, die gelisteten Preise sind also die pro Million Token von den Modellanbietern berechneten Sätze, keine Gebühr für die Nutzung der Seite.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [OpenRouter](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai) | 19.941.437 | -6,2 % | Kostenpflichtig | Ein einheitliches API-Gateway, das Anfragen über Hunderte von Sprachmodellen leitet, aber kein Datensatz-Hosting bietet. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai.md) |
| 2 | [Ollama](https://openaitools.app/de/tool/ollama) | 9.421.973 | +4,3 % | Free, Freemium, Paid | Enables running and managing open-source LLMs locally on your hardware instead of relying on cloud hosting. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/ollama.md) |
| 3 | [Civitai](https://openaitools.app/de/tool/civitai) | 6.963.136 | +12,8 % | Freemium | Focuses strictly on community-driven discovery and sharing of generative image and video models rather than text LLMs. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/civitai.md) |
| 4 | [fal.ai](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai) | 3.093.684 | -3,7 % | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Eine API für über 1.500 produktionsreife Generative-Media-Modelle | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai.md) |
| 5 | [ModelScope](https://openaitools.app/de/tool/modelscope-community) | 3.085.423 | +5,1 % | Kostenlos | Ein alternatives Open-Source-Modellarchiv und Community-Hub mit umfangreichen regionalen Modellen und Online-Demos. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/modelscope-community.md) |
| 6 | [Together AI](https://openaitools.app/de/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, Kostenpflichtig | Bietet robuste serverlose Inferenz- und Fine-Tuning-APIs für Open-Source-Modelle als Ersatz für Hugging Faces gehostete Endpunkte. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/together-ai.md) |
| 7 | [Replicate AI](https://openaitools.app/de/tool/replicate-ai) | 904.038 | -8,4 % | Kostenpflichtig | Bietet Cloud-APIs zum Ausführen und Fine-Tuning von ML-Modellen zu einfacheren Preisen als eigene Infrastruktur. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/replicate-ai.md) |
| 8 | [Unsloth AI](https://openaitools.app/de/tool/unsloth-ai) | 887.457 | -17,6 % | Kostenlos | Unsloth is an open-source toolkit for running and training large language models locally. It provides faster, more memory-efficient fine-tuning, a local chat and agent environment with browser use, image and video genera | [.md](https://openaitools.app/de/tool/unsloth-ai.md) |
| 9 | [Fireworks](https://openaitools.app/de/tool/fireworks-ai) | 659.687 | +6 % | Preise auf Anfrage | Liefert ultraschnelle serverlose Inferenz für Open-Weight-Modelle und priorisiert Produktionsdurchsatz vor Community-Datenaustausch. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fireworks-ai.md) |
| 10 | [DeepInfra](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra) | 457.810 | -8,9 % | Kostenpflichtig | Bietet kostengünstige serverlose Inferenz und GPU-Miete für offene Modelle, allerdings ohne Community-Bereiche und Datensätze. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra.md) |

---
Quelle: https://openaitools.app/de/compare/hugging-face-vs-models-dev

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)