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Labelbox verzeichnet 762.803 monatliche Besuche mit -22,8 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. Select Star verzeichnet 0 monatliche Besuche mit — Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“.

Automatischer Katalog, spaltengenaue Lineage und Governance für KI-fähige Datenteams.
| Dimension / Kennzahl | ![]() | ![]() |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | labelbox.com | chromewebstore.google.com |
| Preismodell | Preise auf Anfrage | Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 762.803 (762.803) | 0 (0) |
| MoM-Traffic-Delta | -225.168 (-22,8 %) | 0 (—) |
|---|
| Primärmarkt und Anteil | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (21,9 %) | 🌐 Global (—) |
|---|
| Direkte Besuche / Monat | 370.024 | 0 |
|---|
| Nutzerbewertung | 4,4 | 4,4 |
|---|
| Unterstützte Plattformen | Website | Browser-Erweiterung |
|---|

Die Umgebungen, auf denen Frontier-KI trainiert — und die Agenten für die Routinearbeit
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.
Recursion-Agenten starten selbstständig durch Builds, Alerts, Commits, Checkpoints und Zeitpläne und arbeiten im Hintergrund, bis die Aufgabe erledigt und prüfbar ist.
Spezialisten-Agenten decken Software Engineering, Reliability, Security, ML Research, Evals, R&D, Produkt und Finance ab — von flaky-Test-Fixes bis zu Postmortem-Entwürfen.
Jeder Agentenlauf wird benotet, und benotete Sessions hinterlassen Memories, Notizen und Skills, die die nächste Session vor dem Handeln liest.

Automatischer Katalog, spaltengenaue Lineage und Governance für KI-fähige Datenteams.
Select Star indexiert Metadaten aus Warehouses, Pipelines und BI-Tools automatisch und erzeugt Dokumentation, damit Analysten weniger Zeit mit der Suche nach dem passenden Datensatz verbringen.
Plattformübergreifende, spaltengenaue Lineage zeigt, woher Daten stammen, wer sie nutzt und welche Dashboards darauf aufbauen, sodass Auswirkungen vor einer Änderung sichtbar werden.
Ein gemeinsames Datenportal, in dem Teams Assets taggen und beschreiben, Fragen stellen und frühere Diskussionen zu jedem Datensatz nachlesen – Stammwissen wird zu durchsuchbarer Dokumentation.
Mit Lineage und Tags lokalisieren Sie genau, wohin sensible Felder wandern, übertragen PII-Tags nachgelagert und stützen Sicherheits-, Vertraulichkeits- und Verfügbarkeitspraktiken im Sinne von SOC 2.
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SpezialisiertOptimiert End-to-End-Computer-Vision-Workflows von der Annotation bis zum Modell-Deployment, bietet jedoch nicht Labelboxs allgemeine Enterprise-Agenten-Orchestrierung.


SpezialisiertSetzt stark auf verwaltete Human-in-the-Loop-Arbeitskräfte für die Datenvalidierung und bietet weniger Self-Service-technische Tools als Labelbox.

Bietet Enterprise-Grade-Labeling und Modellbewertung im großen Stil, erfordert jedoch oft höhere Budgetvorgaben als Labelbox.

Bietet robuste multimodale Annotation und Workflow-Automatisierung mit etwas intuitiveren Datenkuration-Pipelines für Computer-Vision-Teams.

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

Spezialisiert sich auf fortgeschrittene Computer-Vision- und Physical-AI-Datenpipelines, hat jedoch einen engeren Fokus als die allgemeine Text- und Bildannotation.

Kostenlos / Open SourceDex is a personal CRM that pulls your LinkedIn network, email, calendar and other tools into one private contact database, then reminds you to follow up so no important relationship goes cold.

Kostenlos / Open SourceEnterprise-KI-Trainingsdaten, Annotation und Evaluierung

Kostenlos / Open SourceBietet eine flexible Open-Source-Alternative für benutzerdefinierte Datenannotation, erfordert jedoch Self-Hosting und manuelle Infrastrukturpflege.


Kostenlos / Open SourceTikTok-Shop-Analytik für Produkte, Creator, LIVE-Commerce und Wettbewerber

SpezialisiertFocuses strictly on LLM evaluation, testing, and observability rather than raw data annotation and training dataset curation.
SpezialisiertOptimiert End-to-End-Computer-Vision-Workflows von der Annotation bis zum Modell-Deployment, bietet jedoch nicht Labelboxs allgemeine Enterprise-Agenten-Orchestrierung.
SpezialisiertSetzt stark auf verwaltete Human-in-the-Loop-Arbeitskräfte für die Datenvalidierung und bietet weniger Self-Service-technische Tools als Labelbox.
Bietet Enterprise-Grade-Labeling und Modellbewertung im großen Stil, erfordert jedoch oft höhere Budgetvorgaben als Labelbox.
Bietet robuste multimodale Annotation und Workflow-Automatisierung mit etwas intuitiveren Datenkuration-Pipelines für Computer-Vision-Teams.
SpezialisiertVerfolge, evaluiere und liefere KI-Modelle und Agenten in einer verbundenen Umgebung.
Spezialisiert sich auf fortgeschrittene Computer-Vision- und Physical-AI-Datenpipelines, hat jedoch einen engeren Fokus als die allgemeine Text- und Bildannotation.
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