# Labelbox vs ModelScope

Labelbox verzeichnet 762.803 monatliche Besuche mit -22,8 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. ModelScope verzeichnet 3.085.423 monatliche Besuche mit +5,1 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“.

| Kennzahl | [Labelbox](https://openaitools.app/de/tool/labelbox) | [ModelScope](https://openaitools.app/de/tool/modelscope-community) |
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| Website-URL | https://labelbox.com | https://www.modelscope.cn |
| Kategorien | KI-Entwicklertools, AI API, AI Workflow, KI-Produktivitätstools | Open-Source-KI-Modelle, KI-Modelle, KI-Entwicklertools, Large Language Models (LLMs) |
| Preismodell | Preise auf Anfrage | Kostenlos |
| Monatliche Besuche | 762.803 | 3.085.423 |
| MoM-Wachstumsrate | -22,8 % | +5,1 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | China |
| Direkte Besuche | 370.024 | 2.108.104 |
| Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,5 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## 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)

## ModelScope

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.

**Preise und Tarife:** Free to use. Browsing, downloading models and datasets, and running online demos are free; free GPU/CPU notebook credits and hosted inference are available, with additional cloud resources tied to Alibaba Cloud services.

- **Model & Dataset Hub:** Browse and download thousands of pretrained models and datasets across NLP, vision, audio, and multimodal tasks.
- **One-click Online Demos:** Try models directly in the browser through hosted inference demos without local setup.
- **Free Notebook Compute:** Run training and fine-tuning in cloud notebooks with complimentary GPU and CPU resources.
- **Python Library & SDK:** Integrate ModelScope models into your own pipelines using the official Python package and APIs.
- **Community & Benchmarks:** Join competitions, publish model cards, and compare results through community benchmarks and leaderboards.

**Stärken:** Huge, free catalog of models and datasets; Built-in online demos require no installation; Complimentary GPU/CPU notebook compute; Strong integration with Alibaba Cloud for scaling

**Einschränkungen:** Much of the documentation is Chinese-first; Hosted features may require an account and regional access; Interface can feel dense for newcomers

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

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich Labelbox und ModelScope beim monatlichen Traffic?

Labelbox hat 762.803 monatliche Besuche, während ModelScope 3.085.423 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Labelbox verzeichnet eine Wachstumsrate von -22,8 % gegenüber dem Vormonat; ModelScope verzeichnet +5,1 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

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. ModelScope: Kostenlos. Free to use. Browsing, downloading models and datasets, and running online demos are free; free GPU/CPU notebook credits and hosted inference are available, with additional cloud resources tied to Alibaba Cloud services.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [Hugging Face](https://openaitools.app/de/tool/hugging-face) | 31.232.542 | +0,1 % | Freemium, Kostenpflichtig | Das globale Open-Source-KI-Zentrum schlechthin mit weitaus größeren Modell- und Datensatz-Repositories als ModelScope. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/hugging-face.md) |
| 2 | [OpenRouter](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai) | 19.941.437 | -6,2 % | Kostenpflichtig | Convenient API gateway for multi-model access, but does not provide ModelScope's open-source model repository or dataset hosting. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai.md) |
| 3 | [Ollama](https://openaitools.app/de/tool/ollama) | 9.421.973 | +4,3 % | Free, Freemium, Paid | Optimierte lokale CLI-Runtime für LLMs, bietet jedoch nicht das webbasierte Model-Hosting und die Datensatz-Entdeckung von ModelScope. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/ollama.md) |
| 4 | [Civitai](https://openaitools.app/de/tool/civitai) | 6.963.136 | +12,8 % | Freemium | Hervorragende Community-Plattform speziell für generative Bild- und Medienmodelle, bietet jedoch nicht die breite NLP- und Code-Unterstützung von ModelScope. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/civitai.md) |
| 5 | [Together AI](https://openaitools.app/de/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, Kostenpflichtig | Robuste Cloud-Infrastruktur zur Ausführung von Open-Source-Modellen per API, bietet jedoch nicht die Community-gesteuerte Modellsuche und den Demo-Arbeitsbereich von ModelScope. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/together-ai.md) |
| 6 | [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) |
| 7 | [Open WebUI](https://openaitools.app/de/tool/open-webui) | 804.534 | -2,8 % | Freemium | Funktionsreiche, selbst gehostete Chat-Oberfläche für lokale Modelle, bietet jedoch nicht ModelScopes umfassendes Repository mit Rohmodellgewichten und Datensätzen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/open-webui.md) |
| 8 | [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) |
| 9 | [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) |
| 10 | [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) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/labelbox-vs-modelscope-community

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