# ModelScope vs Polymath

ModelScope verzeichnet 3.085.423 monatliche Besuche mit +5,1 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenlos“. Polymath verzeichnet 0 monatliche Besuche mit — Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“.

| Kennzahl | [ModelScope](https://openaitools.app/de/tool/modelscope-community) | [Polymath](https://openaitools.app/de/tool/polymath) |
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| Website-URL | https://www.modelscope.cn | https://github.com/samim23/polymath |
| Kategorien | Open-Source-KI-Modelle, KI-Modelle, KI-Entwicklertools, Large Language Models (LLMs) | KI-Stem-Splitter, KI-MIDI-Generator, KI-Song-Remixer, Open-Source-KI-Modelle |
| Preismodell | Kostenlos | Kostenlos |
| Monatliche Besuche | 3.085.423 | 0 |
| MoM-Wachstumsrate | +5,1 % | — |
| Primärmarkt | China | Global |
| Direkte Besuche | 2.108.104 | 0 |
| Bewertungsergebnis | 4,5 | 4,4 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 4 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Open Source |

## 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)

## Polymath

Polymath basiert auf einer einfachen Idee: Jede große Musiksammlung ist im Grunde ein unerschlossenes Sample-Pack. Statt Ordner manuell zu durchforsten, richtet man das Tool auf sein Audio und eine Kette neuronaler Netze übernimmt das Tagging, Schneiden und Ausrichten. Die Quellentrennung übernimmt Demucs, die Struktursegmentierung sf_segmenter, Tonhöhen-Tracking und Tonarterkennung Crepe und Audio-zu-MIDI Basic Pitch, während pyrubberband und librosa Quantisierung und Metadaten abdecken.

Ist ein Song einmal analysiert, liegt er in einer lokalen Datenbankdatei, sodass wiederholte Suchen und Quantisierungen schnell sind und kein erneutes Verarbeiten erfordern. Du fügst Tracks mit dem Flag -a hinzu (einzelne Dateien, Ordner oder YouTube-IDs), quantisierst mit -q auf ein Ziel-BPM oder das Tempo des Tracks und suchst mit -s nach ähnlichem Material. Alles läuft im Terminal oder über das mitgelieferte Docker-Image.

Typische Workflows teilen sich in zwei Lager. Produzenten und DJs nutzen Polymath, um einen Beat aus einem Genre, eine Bassline aus einem anderen und Bläser aus einem dritten zu ziehen – alles tempoangepasst und bereit für die DAW – oder um flüssige, einstündige Mixe aus Tracks mit verwandtem Feeling zu bauen. Machine-Learning-Entwickler erzeugen damit große, reich gelabelte Audio-Datensätze für das Training generativer Musikmodelle.

**Preise und Tarife:** Polymath ist kostenlos und Open Source unter der MIT-Lizenz. Das Repository ist öffentlich auf GitHub, es gibt also kein Abo, keine Lizenzgebühr und kein Konto. Zum Ausführen braucht man kompatible Software (ffmpeg und Python 3.7–3.10) sowie für praktikable Geschwindigkeiten eine GPU – Hardware- oder Cloud-Kosten trägst du selbst.

- **Import von Festplatte oder YouTube:** Übergib einen Track, einen Ordner oder eine Liste von YouTube-IDs und Polymath baut eine persistente lokale Datenbank analysierter Songs, die danach sofort durchsuchbar ist.
- **Neuronale Stem-Trennung:** Demucs zerlegt jeden Song in Stems wie Beats, Bass, Vocals und mehr, die in einem separated-Ordner für die DAW gespeichert werden.
- **Tempo-Quantisierung auf ein Raster:** Jeder Track kann zeitgestreckt und auf ein gemeinsames Tempo und Beat-Raster (etwa 120 BPM) neu ausgerichtet werden, damit Elemente verschiedener Songs sauber zusammenpassen.
- **Analyse von Struktur, Tonart und Loudness:** Polymath labelt Abschnitte wie Strophe und Refrain, erkennt Tonart und Loudness und stellt diese Metadaten für Suche und Filterung bereit.
- **Audio-zu-MIDI-Transkription:** Tonhöhen-Tracking und Basic-Pitch-Transkription verwandeln melodisches Material in bearbeitbare MIDI-Dateien zum Umarrangieren.
- **Ähnlichkeitssuche in der Bibliothek:** Ausgehend von einem bereits vorhandenen Song findet Polymath die ähnlichsten Tracks (optional mit BPM als Kriterium) für Mash-ups und lange Mixe.

**Stärken:** Völlig kostenlos und Open Source unter der permissiven MIT-Lizenz; Verkettet mehrere bewährte Modelle (Demucs, Crepe, Basic Pitch) in einem Workflow; Die persistente Datenbank macht wiederholte Suche und Quantisierung schnell; Unterstützt lokale Dateien und YouTube-Quellen sowie Batch-Hinzufügen

**Einschränkungen:** Der Python-Stack ist auf 3.7–3.10 festgelegt, neuere Umgebungen brauchen eventuell Extra-Setup; Erfordert ffmpeg und zahlreiche ML-Abhängigkeiten; GPU-Support ist bei nativer Installation am einfachsten; Neue Tracks brauchen vor der Durchsuchbarkeit Zeit zur Analyse; Kein Web-Interface – alles läuft über Kommandozeile oder Docker

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/polymath.md)

## Häufig gestellte Fragen

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

ModelScope hat 3.085.423 monatliche Besuche, während Polymath 0 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

ModelScope verzeichnet eine Wachstumsrate von +5,1 % gegenüber dem Vormonat; Polymath verzeichnet —.

### Wie vergleichen sich die Preise?

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. Polymath: Kostenlos. Polymath ist kostenlos und Open Source unter der MIT-Lizenz. Das Repository ist öffentlich auf GitHub, es gibt also kein Abo, keine Lizenzgebühr und kein Konto. Zum Ausführen braucht man kompatible Software (ffmpeg und Python 3.7–3.10) sowie für praktikable Geschwindigkeiten eine GPU – Hardware- oder Cloud-Kosten trägst du selbst.

## 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 | Quelloffene KI-Modelle für Bild, Video und 3D entdecken, herunterladen und damit erzeugen. | [.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 | [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) |
| 7 | [Klangio](https://openaitools.app/de/tool/klangio) | 658.426 | -11,8 % | Freemium, Kostenlose Testversion | Audio, Aufnahmen und YouTube in Noten, MIDI und Tabs verwandeln | [.md](https://openaitools.app/de/tool/klangio.md) |
| 8 | [Weights & Biases (CoreWeave Forge)](https://openaitools.app/de/tool/prompts) | 315.624 | -80,2 % | Freemium, Preise auf Anfrage, Kostenlos | Verfolge, evaluiere und liefere KI-Modelle und Agenten in einer verbundenen Umgebung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/prompts.md) |
| 9 | [Jan](https://openaitools.app/de/tool/jan) | 291.894 | -9,6 % | Kostenlos | Benutzerfreundliche Desktop-App zur lokalen Modellausführung, konzentriert sich jedoch auf die clientseitige Ausführung statt auf Cloud-Modell-Hubs. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/jan.md) |
| 10 | [Lacuna](https://openaitools.app/de/tool/lacuna) | 229.938 | +49,6 % | Freemium | Ein KI-Musikstudio für Songs, Stems, MIDI und Noten | [.md](https://openaitools.app/de/tool/lacuna.md) |

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

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