# LabLab.ai vs Models.dev LabLab.ai verzeichnet 431.529 monatliche Besuche mit -39,7 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenlos“. Models.dev verzeichnet 200.451 monatliche Besuche mit -3,9 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“. | Kennzahl | [LabLab.ai](https://openaitools.app/de/tool/lablab-ai) | [Models.dev](https://openaitools.app/de/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://lablab.ai | https://models.dev | | Kategorien | KI-Entwicklertools, KI-Kurse, KI-Nachrichten | KI-Modelle, AI API, Open-Source-KI-Modelle, KI-Tool-Verzeichnis | | Preismodell | Kostenlos | Kostenlos | | Monatliche Besuche | 431.529 | 200.451 | | MoM-Wachstumsrate | -39,7 % | -3,9 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | China | | Direkte Besuche | 202.261 | 136.316 | | Bewertungsergebnis | 4,3 | 4,4 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 10 | 0 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## LabLab.ai LabLab ist eine Community-Plattform für Menschen, die mit KI bauen, und ihr Kern sind Hackathons. Die Events werden gemeinsam mit KI-Labs und Technologieanbietern organisiert: Diese liefern Modelle, APIs, Infrastruktur und Preisbudgets, LabLab liefert Plattform, Mentoren und Streaming-Betrieb. Aktuelle und wiederkehrende Events liefen mit Sponsoren wie AMD, IBM, Vultr, AssemblyAI und Kisaco Research und reichten von Voice Agents und KI-Trading-Agents bis zu Infrastruktur-Anwendungen und agentischem Coding. Der Ablauf ist von Plattformseite konsistent: Ein Kick-off-Stream stellt Technologie und Zeitplan vor, Teams bauen im definierten Zeitfenster, Mentoren sind über Discord auf Abruf erreichbar, und zum Abschluss präsentieren alle Teams live und beantworten Fragen von Mentoren und Jury. Die Formate reichen von 48-Stunden-Sprints bis zu monatelangen Challenges, online, hybrid oder vor Ort, etwa mit einer eingeladenen Präsenzphase an Orten wie dem Santa Clara Convention Center oder Pierpont Place in Salt Lake City. Die Plattform schreibt bewusst kein einzelnes Problem vor. Stattdessen sollen Teilnehmende auf einer vorgegebenen Sponsor-Technologie innovieren, wobei gemischte Teams aus Entwicklern, Designern, Data Scientists und Fachexperten erwartet werden. Neben den Events veröffentlicht LabLab KI-Tutorials und Artikel, betreibt eine Prototypen-Galerie und ein Leaderboard sowie Community-Kanäle auf Discord, Twitch, YouTube und LinkedIn. Anmeldung und Teilnahme an Hackathons sind kostenlos; sponsorbezogene Programme einzelner Events, etwa das AMD AI Developer Program, können ein eigenes Konto erfordern. **Preise und Tarife:** LabLab ist kostenlos nutzbar und alle Hackathons sind kostenlos, wobei Technologie, Guthaben und Preispools von den Sponsoren kommen. Für Teilnehmende gibt es kein Abo. - **Gesponserte KI-Hackathons, kostenlos:** Live-, kommende und abgeschlossene Hackathons von Firmen wie AMD, IBM, Vultr, AssemblyAI und BAND mit Preispools, Zeitplänen und Veranstalterangaben. - **Mentoren-Support und Livestreams:** Einblicke, Boilerplates und direkte Hilfe von Mentoren über Discord und Twitch, ergänzt durch Interviews und Talks während der Events. - **Community-Prototypen und Teams:** Ein gemeinsamer Ort, um Prototypen zu veröffentlichen, Peers zu folgen und zu sehen, wie andere Teams denselben KI-Stack oder Sponsor nutzten. - **Projektpräsentation und Bewertung:** Events enden mit gestreamten Pitches und geben Gründern ein Live-Publikum aus Jury, Mentoren und tausenden Teilnehmenden. - **KI-Tutorials und Ressourcen:** Tutorials, KI-Artikel und ein Leaderboard helfen beim Kompetenzaufbau und beim Vergleich der eigenen Projekte mit einem globalen Feld. **Stärken:** Hackathons sind kostenlos und häufig von großen KI-Infrastruktur- und Modellanbietern gesponsert; Starker Mentoren-Zugang und strukturierte Kick-off- und Pitch-Streams mit echter Präsentationserfahrung; Breite Eventformate von 48-Stunden-Sprints bis monatelangen Challenges, online und vor Ort; Nützlicher Portfolio- und Community-Aspekt: veröffentlichte Prototypen, Leaderboards und ein großes Buildernetzwerk [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/lablab-ai.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 LabLab.ai und Models.dev beim monatlichen Traffic? LabLab.ai hat 431.529 monatliche Besuche, während Models.dev 200.451 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? LabLab.ai verzeichnet eine Wachstumsrate von -39,7 % gegenüber dem Vormonat; Models.dev verzeichnet -3,9 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? LabLab.ai: Kostenlos. LabLab ist kostenlos nutzbar und alle Hackathons sind kostenlos, wobei Technologie, Guthaben und Preispools von den Sponsoren kommen. Für Teilnehmende gibt es kein Abo. 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 | [DeepLearning.AI](https://openaitools.app/de/tool/deeplearning-ai) | 2.562.512 | -7,2 % | Freemium | Weltklasse-KI-Ingenieurskurse und professionelle Zertifikate, bietet jedoch weniger schnelle Hackathons und Community-Prototyping-Events. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/deeplearning-ai.md) | | 2 | [The Rundown AI](https://openaitools.app/de/tool/the-rundown-ai) | 1.018.070 | +28,6 % | Kostenlos | Die wichtigsten KI-News und ihre Anwendung, in fünf Minuten pro Tag | [.md](https://openaitools.app/de/tool/the-rundown-ai.md) | | 3 | [OpenAI Academy](https://openaitools.app/de/tool/openai-academy) | 937.379 | -6,3 % | Kostenlos | Offizielle OpenAI-Lernplattform mit strukturierten Kursen und Live-Events, bietet jedoch nicht den Fokus auf Multi-Vendor-Hackathons von LabLab.ai. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openai-academy.md) | | 4 | [SkillsMP — Marktplatz für Agent-Skills](https://openaitools.app/de/tool/agent-skills-marketplace) | 470.744 | -3,7 % | Kostenlos | Millionen öffentlicher SKILL.md-Agent-Skills durchsuchen und studieren | [.md](https://openaitools.app/de/tool/agent-skills-marketplace.md) | | 5 | [fast.ai](https://openaitools.app/de/tool/fast-ai) | 250.720 | -10,4 % | Kostenlos | Renommierte kostenlose Deep-Learning-Kurse und PyTorch-Ressourcen, konzentriert sich jedoch eher auf akademische Tiefe als auf Rapid-Prototyping-Hackathons. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fast-ai.md) | | 6 | [Stork](https://openaitools.app/de/tool/stork) | 201.544 | +2,3 % | Kostenlos | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/stork.md) | | 7 | [Learn Prompting](https://openaitools.app/de/tool/learn-prompting) | 159.807 | -8,6 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | Umfassende offene Bildungsleitfäden zum Prompt Engineering, veranstaltet jedoch keine kollaborativen KI-Hackathons oder Build-Herausforderungen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/learn-prompting.md) | | 8 | [Open Data Science (ODS.ai)](https://openaitools.app/de/tool/ods-ai) | 159.630 | +15,9 % | Kostenlos | Riesige offene Community für Data Science und KI-Praktiker, es fehlen jedoch strukturierte Hackathon-Events und Rapid-Prototyping-Herausforderungen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/ods-ai.md) | | 9 | [Cursor Directory](https://openaitools.app/de/tool/cursor-directory) | 125.466 | +5,3 % | Kostenlos | Community-Hub für Plugins, Regeln und MCP-Server für Cursor | [.md](https://openaitools.app/de/tool/cursor-directory.md) | | 10 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/de/tool/infrabase-ai) | 39.072 | -13,6 % | Kostenlos | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/infrabase-ai.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/lablab-ai-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)