supermemory verzeichnet 156.579 monatliche Besuche mit -7,7 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. Ultralytics verzeichnet 793.423 monatliche Besuche mit +8,7 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium“.
Eine Memory- und Continual-Learning-Engine, die jedem KI-Agenten dauerhaften Kontext gibt
Echtzeit-Vision-Modelle und eine komplette Plattform zum Trainieren, Annotieren und Deployen
| Dimension / Kennzahl | | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | supermemory.ai | ultralytics.com |
| Preismodell | Preise auf Anfrage | Freemium |
| Monatliche Besuche | 156.579 (156.579) | 793.423 (793.423) |
| MoM-Traffic-Delta |
|---|
| -12.982 (-7,7 %) |
| +63.487 (+8,7 %) |
| Primärmarkt und Anteil | 🇺🇸 Vereinigte Staaten (46,2 %) | 🇨🇳 China (15,2 %) |
|---|
| Direkte Besuche / Monat | 71.163 | 239.747 |
|---|
| Nutzerbewertung | 4,5 | 4,6 |
|---|
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
|---|
Eine Memory- und Continual-Learning-Engine, die jedem KI-Agenten dauerhaften Kontext gibt
Ein dediziertes Modell extrahiert, verschmilzt, schließt und vergisst über den gespeicherten Kontext, sodass der Memory-Graph sich laufend verbessert statt nur anzuwachsen.
Jede Erkenntnis verlinkt auf die umliegenden Entitäten, Quellen und Zeitpunkte und speichert damit nicht nur Inhalte, sondern eine zeitbewusste Landkarte.
Memory liegt außerhalb der Modellanbieter und wird über API, SDKs, Plugins und MCP genutzt, sodass Kontext über Modelle und Werkzeuge hinweg mitwandert.
Relevante Erinnerungen werden zur Anfragezeit als Tokens in den Prompt injiziert und liefern passenden Kontext ohne unbegrenzte Transkripte.
Echtzeit-Vision-Modelle und eine komplette Plattform zum Trainieren, Annotieren und Deployen
Eine Modellfamilie für Erkennung, Instanzsegmentierung, Posenschätzung, orientierte Boxen, Klassifikation und Tracking, optimiert für Echtzeit-Inferenz auf GPU, CPU und Edge-Geräten.
Daten mit SAM-gestützter Annotation labeln, auf Cloud-GPUs mit AutoTrain trainieren und in gemanagte Regionen deployen, die bei Leerlauf auf null skalieren.
Trainierte Modelle nach ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite und vielen weiteren Formaten für Cloud-Server, Mobilgeräte und Embedded-Hardware exportieren.
Die Open-Source-Version unter AGPL-3.0 nutzen oder eine Enterprise-Lizenz kaufen, um YOLO ohne Copyleft-Pflichten in Closed-Source-Produkte einzubetten.
SpezialisiertFocuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context.
#1Kostenlos / Open SourceBietet ein All-in-One-Ökosystem für Datensatz-Annotation, Modelltraining und Edge-Deployment.
SpezialisiertEnterprise-grade labeling and data curation platform for complex computer vision training pipelines.
#3
Kostenlos / Open SourceEin Open-Source-KI-Gateway für über 100 LLM-Anbieter
SpezialisiertDie universelle Kontext-Engine, die Agenten mit Daten, Tools und Modellen verbindet
SpezialisiertBietet skalierbare Vektorsuche und RAG-Speicherung auf Unternehmensebene, entbehrt jedoch der automatisierten Agenten-Speichergraphen-Abstraktionen von supermemory.
SpezialisiertProvides advanced multimodal dataset curation and annotation tools specifically for computer vision teams.
Kostenlos / Open SourceOpen-Source-NVR zum Selbsthosten, optimiert für lokale Echtzeit-Objekterkennung in Überwachungsstreams.
SpezialisiertKI-Gateway, Observability und Guardrails für LLM-Apps in Produktion
Kostenlos / Open SourceBietet Open-Source-User-Modellierung für zustandsbehaftete Agenten, konzentriert sich jedoch mehr auf Konversationspsychologie als auf universelle Vektorgraphen.
Kostenlos / Open SourceOpen-Source-Tool zur Datenkennzeichnung mit erweiterbarer Unterstützung für benutzerdefinierte Computer-Vision-Annotationen.
SpezialisiertSpezialisiert auf Datensatz-Kuration, Visualisierung und Qualitätsbewertung für Computer-Vision-Workflows.
SpezialisiertFocuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context.
Kostenlos / Open SourceBietet ein All-in-One-Ökosystem für Datensatz-Annotation, Modelltraining und Edge-Deployment.
SpezialisiertEnterprise-grade labeling and data curation platform for complex computer vision training pipelines.
SpezialisiertProvides advanced multimodal dataset curation and annotation tools specifically for computer vision teams.
Kostenlos / Open SourceOpen-Source-NVR zum Selbsthosten, optimiert für lokale Echtzeit-Objekterkennung in Überwachungsstreams.
SpezialisiertKI-Gateway, Observability und Guardrails für LLM-Apps in Produktion
Kostenlos / Open SourceOpen-Source-Tool zur Datenkennzeichnung mit erweiterbarer Unterstützung für benutzerdefinierte Computer-Vision-Annotationen.
SpezialisiertSpezialisiert auf Datensatz-Kuration, Visualisierung und Qualitätsbewertung für Computer-Vision-Workflows.
