# Hugging Face vs Models.dev Hugging Face registra 31.232.542 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +0,1 % y un modelo de precios Freemium, De pago. Models.dev registra 200.451 visitas mensuales con un crecimiento de -3,9 % y un modelo de precios Gratis. | Métrica | [Hugging Face](https://openaitools.app/es/tool/hugging-face) | [Models.dev](https://openaitools.app/es/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | URL del sitio web | https://huggingface.co | https://models.dev | | Categorías | Modelos de IA de código abierto, Modelos de IA, Herramientas de desarrollo con IA, Large Language Models (LLMs) | Modelos de IA, AI API, Modelos de IA de código abierto, Directorio de herramientas de IA | | Modelo de precios | Freemium, De pago | Gratis | | Visitas mensuales | 31.232.542 | 200.451 | | Tasa de crecimiento intermensual | +0,1 % | -3,9 % | | Mercado principal | Estados Unidos | China | | Visitas directas | 13.401.480 | 136.316 | | Puntuación de reseñas | 4,8 | 4,4 | | Número de guardados | 11 | 0 | | Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web | ## Hugging Face Hugging Face nació como una startup de chatbots y hoy se le describe como el hogar del machine learning. El corazón del producto es el Hub: un registro público y buscable de pesos de modelos, datasets y demos interactivas en Spaces. En una visita típica verás millones de modelos, desde grandes modelos de lenguaje y visión publicados por laboratorios importantes hasta pequeños fine-tunings de desarrolladores individuales, cada uno con su model card, librerías y opciones de inferencia en un clic. Alrededor de ese registro se ha construido una pila completa. Sus librerías open source —Transformers, Diffusers, Datasets, Tokenizers, Accelerate, PEFT, TRL y smolagents— sostienen buena parte de los flujos actuales de entrenamiento e inferencia y se integran directamente con el Hub. También se puede ir más allá del alojamiento público: Inference Providers ofrece una API única para decenas de miles de modelos, Inference Endpoints despliega GPU dedicadas y los planes Enterprise añaden SSO, registros de auditoría, datasets privados y soporte prioritario. La plataforma es gratuita para navegar, subir y colaborar con contenido público, con niveles de pago para particulares, equipos y empresas que necesitan almacenamiento privado, límites mayores y cómputo. Como la comunidad publica papers, blogs, resúmenes diarios y leaderboards en el mismo sitio, Hugging Face funciona además como capa de descubrimiento de lo que ocurre hoy en IA. **Precios y planes:** Gratis para alojamiento público, navegación y uso comunitario. Las opciones de pago incluyen un plan PRO individual, planes Team y Enterprise desde unos 20 USD por usuario al mes, la API de Inference Providers por consumo y Inference Endpoints dedicados desde aproximadamente 0,60 USD por hora de GPU. Las tarifas cambian, consulta la página oficial. - **Hub de modelos y datasets:** Busca, descarga y publica entre millones de modelos y cientos de miles de datasets, con model cards, versionado y citas. - **Alojamiento de demos en Spaces:** Despliega apps de Gradio, Streamlit o estáticas desde un repositorio para mostrar un modelo, compararlo o compartir una herramienta con un enlace. - **Pila de librerías open source:** Transformers, Diffusers, Datasets, Tokenizers, Accelerate, PEFT, TRL y smolagents cubren entrenamiento, fine-tuning e inferencia de punta a punta. - **Acceso unificado a inferencia:** Inference Providers enruta una sola API a decenas de miles de modelos de varios proveedores, mientras Inference Endpoints levanta GPU dedicadas a demanda. - **Gobernanza empresarial:** Los planes Team y Enterprise añaden SSO, registros de auditoría, grupos de recursos, repositorios privados, elección de región y soporte dedicado. **Fortalezas:** Catálogo inigualable de modelos abiertos, datasets y demos listas para usar; Librerías propias que ya son estándar en el ecosistema; Alojamiento público gratuito con una ruta clara a cómputo de pago y controles empresariales; Señales de comunidad muy ricas: descargas, likes, leaderboards y papers diarios **Limitaciones:** El catálogo es tan amplio que la calidad varía y descubrir requiere criterio; El cómputo de pago y los planes empresariales encarecen rápido con cargas intensas; Algunas funciones populares dependen de repositorios mantenidos por la comunidad que pueden quedar desactualizados [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/hugging-face.md) ## Models.dev Models.dev existe para responder a una pregunta muy práctica: ¿qué modelo debería usar y cuánto costará? El sitio organiza cada entrada bajo un identificador canónico con el formato proveedor/modelo, de modo que un mismo modelo servido por varios proveedores puede compararse directamente y no a ojo. Las columnas cubren ventana de contexto, salida máxima, soporte de entrada y salida, razonamiento, llamada a herramientas, salida estructurada, control de temperatura, pesos abiertos o cerrados, precio por millón de tokens y fechas de publicación y actualización. Como los lanzamientos avanzan rápido, el catálogo está pensado para mantenerse al día, con tablas ordenables y con búsqueda que permiten filtrar por laboratorio o proveedor. Incluye tanto modelos insignia cerrados como alternativas de pesos abiertos, lo que resulta útil para planificar costes y también para investigar capacidades. El proyecto es de código abierto y gratuito, y está pensado para consumirse por programa. Los desarrolladores pueden llevar el catálogo a sus propias herramientas mediante una API JSON o un SDK con tipado, lo que lo convierte en un backend práctico para paneles, lógica de enrutado o calculadoras internas de coste, más que en una simple página de consulta. **Precios y planes:** Models.dev es gratis y de código abierto. Es una base de datos de referencia, así que los precios que lista son las tarifas por millón de tokens de los proveedores, no una cuota por usar el sitio. - **Identificadores canónicos:** Cada modelo usa un formato proveedor/modelo uniforme para compararlo directamente entre proveedores. - **Comparación de especificaciones:** Ventana de contexto, límite de salida, razonamiento, llamada a herramientas, salida estructurada y temperatura, lado a lado. - **Precios transparentes:** Precios de entrada y salida por millón de tokens junto a las fechas de publicación y actualización. - **Modelos abiertos y cerrados:** Cubre API insignia cerradas y modelos de pesos abiertos de muchos laboratorios en un solo catálogo ordenable. - **Acceso para desarrolladores:** Consume el catálogo mediante API JSON o un SDK con tipado para tus propias herramientas y paneles. **Fortalezas:** Gratuito y de código abierto, sin necesidad de cuenta; Los identificadores canónicos hacen fiable la comparación entre proveedores; Reúne precios, límites y capacidades en una tabla ordenable; Disponible como API JSON y SDK con tipado para uso programático **Limitaciones:** Es un catálogo de referencia, no un servicio de inferencia ni de alojamiento; La calidad de los datos depende de que la comunidad y los mantenedores sigan el ritmo de los lanzamientos; La interfaz está orientada a desarrolladores y ofrece poca guía a usuarios no técnicos [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/models-dev.md) ## Preguntas frecuentes ### ¿Cómo se comparan Hugging Face y Models.dev en tráfico mensual? Hugging Face tiene 31.232.542 visitas mensuales, mientras que Models.dev tiene 200.451. Las estimaciones de tráfico describen el tamaño de la audiencia, no la calidad del producto. ### ¿Cómo se comparan sus tasas de crecimiento? Hugging Face tiene una tasa de crecimiento intermensual de +0,1 %; Models.dev tiene -3,9 %. ### ¿Cómo se comparan los precios? Hugging Face: Freemium, De pago. Gratis para alojamiento público, navegación y uso comunitario. Las opciones de pago incluyen un plan PRO individual, planes Team y Enterprise desde unos 20 USD por usuario al mes, la API de Inference Providers por consumo y Inference Endpoints dedicados desde aproximadamente 0,60 USD por hora de GPU. Las tarifas cambian, consulta la página oficial. Models.dev: Gratis. Models.dev es gratis y de código abierto. Es una base de datos de referencia, así que los precios que lista son las tarifas por millón de tokens de los proveedores, no una cuota por usar el sitio. ## Alternativas | # | Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Tasa de crecimiento intermensual | Modelo de precios | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [OpenRouter](https://openaitools.app/es/tool/openrouter-ai) | 19.941.437 | -6,2 % | De pago | Una pasarela API unificada que enruta solicitudes entre cientos de modelos de lenguaje, pero carece de alojamiento de conjuntos de datos. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/openrouter-ai.md) | | 2 | [Ollama](https://openaitools.app/es/tool/ollama) | 9.421.973 | +4,3 % | Free, Freemium, Paid | Enables running and managing open-source LLMs locally on your hardware instead of relying on cloud hosting. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/ollama.md) | | 3 | [Civitai](https://openaitools.app/es/tool/civitai) | 6.963.136 | +12,8 % | Freemium | Focuses strictly on community-driven discovery and sharing of generative image and video models rather than text LLMs. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/civitai.md) | | 4 | [fal.ai](https://openaitools.app/es/tool/fal-ai) | 3.093.684 | -3,7 % | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Una API para más de 1.500 modelos de medios generativos listos para producción | [.md](https://openaitools.app/es/tool/fal-ai.md) | | 5 | [ModelScope](https://openaitools.app/es/tool/modelscope-community) | 3.085.423 | +5,1 % | Gratis | Un repositorio alternativo de modelos de código abierto y centro comunitario, con amplios modelos regionales y demos interactivas en línea. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/modelscope-community.md) | | 6 | [Together AI](https://openaitools.app/es/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, De pago | Proporciona API robustas de inferencia sin servidor y ajuste fino para modelos de código abierto, reemplazando los puntos finales alojados de Hugging Face. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/together-ai.md) | | 7 | [Replicate AI](https://openaitools.app/es/tool/replicate-ai) | 904.038 | -8,4 % | De pago | Ofrece API en la nube para ejecutar y ajustar modelos de aprendizaje automático con precios más simples que la infraestructura propia. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/replicate-ai.md) | | 8 | [Unsloth AI](https://openaitools.app/es/tool/unsloth-ai) | 887.457 | -17,6 % | Gratis | Unsloth is an open-source toolkit for running and training large language models locally. It provides faster, more memory-efficient fine-tuning, a local chat and agent environment with browser use, image and video genera | [.md](https://openaitools.app/es/tool/unsloth-ai.md) | | 9 | [Fireworks](https://openaitools.app/es/tool/fireworks-ai) | 659.687 | +6 % | Precio a consultar | Ofrece inferencia sin servidor ultrarrápida para modelos de pesos abiertos, priorizando el rendimiento de producción sobre compartir datos comunitarios. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/fireworks-ai.md) | | 10 | [DeepInfra](https://openaitools.app/es/tool/deep-infra) | 457.810 | -8,9 % | De pago | Proporciona inferencia sin servidor de bajo costo y alquiler de GPU para modelos abiertos, aunque sin espacios comunitarios ni conjuntos de datos. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/deep-infra.md) | --- Fuente: https://openaitools.app/es/compare/hugging-face-vs-models-dev More Markdown: [Categorías](https://openaitools.app/es/categories.md) · [Clasificaciones de tráfico](https://openaitools.app/es/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/es/llms.txt)