Hugging Face registra 31.232.542 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +0,1 % y un modelo de precios Freemium, De pago. Scale registra 616.915 visitas mensuales con un crecimiento de +12,5 % y un modelo de precios Precio a consultar.
La plataforma abierta donde la comunidad de IA aloja modelos, datasets y apps
Scale is an enterprise AI company that supplies the data, evaluation and deployment layers behind production AI. Its Data Engine sources and labels training data for frontier models, its evaluation work benchmarks model capability, and its platform teams help enterprises and governments move AI systems from pilot into real operations.
| Dimensión / Métrica | ||
|---|---|---|
| Dominio oficial | huggingface.co | scale.com |
| Modelo de precios | Freemium, De pago | Precio a consultar |
| Visitas mensuales | 31,23 M (31.232.542) | 616,92 mil (616.915) |
| Variación de tráfico intermensual | +40,25 mil (+0,1 %) | +68,69 mil (+12,5 %) |
| Mercado principal y cuota | 🇺🇸 Estados Unidos (19,1 %) | 🇺🇸 Estados Unidos (44,2 %) |
| Visitas directas / mes | 13,4 M | 191,41 mil |
| Valoración de usuarios | 4,8 | 4,7 |
| Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web |
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Busca, descarga y publica entre millones de modelos y cientos de miles de datasets, con model cards, versionado y citas.
Despliega apps de Gradio, Streamlit o estáticas desde un repositorio para mostrar un modelo, compararlo o compartir una herramienta con un enlace.
Transformers, Diffusers, Datasets, Tokenizers, Accelerate, PEFT, TRL y smolagents cubren entrenamiento, fine-tuning e inferencia de punta a punta.
Inference Providers enruta una sola API a decenas de miles de modelos de varios proveedores, mientras Inference Endpoints levanta GPU dedicadas a demanda.
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Human-sourced and expert-annotated training data, including specialist contributors with advanced degrees, at the quality bar frontier labs require.
Public leaderboards plus private benchmarks that test model capability and safety for the most ambitious AI developers.
Platform and services teams that pick the right use case, build the system and take ownership of the outcome.
Agentic systems designed around measurable business outcomes across private equity portfolios, energy and healthcare operations.
EspecializadoUna pasarela API unificada que enruta solicitudes entre cientos de modelos de lenguaje, pero carece de alojamiento de conjuntos de datos.
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Gratis / Código abiertoEnables running and managing open-source LLMs locally on your hardware instead of relying on cloud hosting.
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EspecializadoFocuses strictly on community-driven discovery and sharing of generative image and video models rather than text LLMs.
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EspecializadoUna API para más de 1.500 modelos de medios generativos listos para producción
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Gratis / Código abiertoUn repositorio alternativo de modelos de código abierto y centro comunitario, con amplios modelos regionales y demos interactivas en línea.
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Proporciona API robustas de inferencia sin servidor y ajuste fino para modelos de código abierto, reemplazando los puntos finales alojados de Hugging Face.
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EspecializadoOptimiza la anotación de conjuntos de datos de visión artificial y el entrenamiento de modelos, pero es menos adecuado para tareas generales de texto con LLM.
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Ofrece API en la nube para ejecutar y ajustar modelos de aprendizaje automático con precios más simples que la infraestructura propia.
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Gratis / Código abiertoUnsloth 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 generation, and an OpenAI-compatible API your existing tools can connect to.
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Se centra fuertemente en el etiquetado de datos empresariales y la curación de datos de entrenamiento, de forma similar al negocio principal de anotación de Scale.
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Ofrece inferencia sin servidor ultrarrápida para modelos de pesos abiertos, priorizando el rendimiento de producción sobre compartir datos comunitarios.
Proporciona inferencia sin servidor de bajo costo y alquiler de GPU para modelos abiertos, aunque sin espacios comunitarios ni conjuntos de datos.
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