# Models.dev vs Ultralytics

Models.dev registra 200.451 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de -3,9 % y un modelo de precios Gratis. Ultralytics registra 793.423 visitas mensuales con un crecimiento de +8,7 % y un modelo de precios Freemium.

| Métrica | [Models.dev](https://openaitools.app/es/tool/models-dev) | [Ultralytics](https://openaitools.app/es/tool/ultralytics) |
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| URL del sitio web | https://models.dev | https://www.ultralytics.com |
| Categorías | Modelos de IA, AI API, Modelos de IA de código abierto, Directorio de herramientas de IA | Herramientas de desarrollo con IA, Reconocimiento de imágenes con IA, Modelos de IA, No-Code y Low-Code |
| Modelo de precios | Gratis | Freemium |
| Visitas mensuales | 200.451 | 793.423 |
| Tasa de crecimiento intermensual | -3,9 % | +8,7 % |
| Mercado principal | China | China |
| Visitas directas | 136.316 | 239.747 |
| Puntuación de reseñas | 4,4 | 4,6 |
| Número de guardados | 0 | 0 |
| Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web |

## 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)

## Ultralytics

Ultralytics es conocido sobre todo como mantenedor de la familia YOLO, una de las familias de modelos de visión por computador en tiempo real más desplegadas. La misma base de código abarca siete tareas de visión —detección, segmentación de instancias, estimación de pose, cajas orientadas, clasificación y seguimiento—, de modo que los equipos pasan de un prototipo rápido a la inferencia en producción sin cambiar de framework. Los modelos se exportan a una larga lista de runtimes como ONNX, TensorRT o CoreML para objetivos de borde y embebidos.

Más allá de los modelos, Ultralytics ofrece una Platform alojada que se ocupa de la parte operativa de los proyectos de visión. Se pueden etiquetar conjuntos de datos con anotación asistida por SAM, ajustar o entrenar modelos en GPU en la nube (incluido AutoTrain) y desplegar en regiones gestionadas que escalan a cero cuando están inactivas. Un constructor de flujos tipo agente permite encadenar modelos, lógica y alertas en canalizaciones automatizadas, algo idóneo para inspección industrial, seguridad y productos analíticos.

La licencia es de doble vía. La ruta de código abierto se publica bajo AGPL-3.0, válida para proyectos abiertos pero con obligaciones de copyleft sobre productos cerrados. Las empresas que integran YOLO en software propietario suelen adquirir una licencia empresarial, que elimina esas obligaciones y añade despliegue local o en nube privada, amplio soporte de formatos de exportación y soporte directo de ingeniería. Ultralytics publica además documentación y tutoriales extensos, en buena parte la razón de que el ecosistema lo adopten estudiantes, investigadores e integradores comerciales.

**Precios y planes:** Freemium. Los modelos y herramientas YOLO están disponibles como código abierto bajo AGPL-3.0 sin coste; la Ultralytics Platform ofrece niveles de nube gratuitos y de pago, y el uso comercial dentro de productos cerrados requiere una licencia empresarial con condiciones de soporte personalizadas.

- **Modelos de visión en tiempo real YOLO:** Una familia de modelos que cubre detección, segmentación de instancias, estimación de pose, cajas orientadas, clasificación y seguimiento, optimizada para inferencia en tiempo real en GPU, CPU y dispositivos de borde.
- **Ultralytics Platform para todo el ciclo de vida:** Etiqueta datos con anotación asistida por SAM, entrena en GPU en la nube con AutoTrain y despliega en regiones gestionadas que escalan a cero cuando están inactivas.
- **Amplio soporte de exportación y runtimes:** Exporta modelos entrenados a ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite y muchos otros formatos para servidores en la nube, móviles y hardware embebido.
- **Doble licencia para uso abierto y comercial:** Adopta la versión de código abierto AGPL-3.0 o compra una licencia empresarial para integrar YOLO en productos cerrados sin obligaciones de copyleft.
- **Constructor de flujos y agentes:** Encadena modelos de visión, lógica de negocio y alertas tipo Slack en canalizaciones automatizadas para monitorización, inspección y analítica.

**Fortalezas:** Familia de modelos madura y muy documentada, con miles de millones de inferencias diarias y una gran comunidad de código abierto; Cubre todo el ciclo —etiquetado, entrenamiento y despliegue— evitando combinar varios proveedores; Amplio soporte de formatos de exportación para apuntar a la nube, móvil y hardware embebido desde una base de código; La licencia empresarial elimina las obligaciones AGPL en productos comerciales cerrados

**Limitaciones:** La AGPL-3.0 de la versión abierta bloquea muchos despliegues comerciales cerrados sin una licencia de pago; Alcanzar la máxima precisión sigue exigiendo cuidar el conjunto de datos y ajustar hiperparámetros, no es un resultado de un clic; La dependencia de la plataforma alojada para funciones gestionadas puede generar lock-in en equipos que luego quieran autohospedar

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/ultralytics.md)

## Preguntas frecuentes

### ¿Cómo se comparan Models.dev y Ultralytics en tráfico mensual?

Models.dev tiene 200.451 visitas mensuales, mientras que Ultralytics tiene 793.423. Las estimaciones de tráfico describen el tamaño de la audiencia, no la calidad del producto.

### ¿Cómo se comparan sus tasas de crecimiento?

Models.dev tiene una tasa de crecimiento intermensual de -3,9 %; Ultralytics tiene +8,7 %.

### ¿Cómo se comparan los precios?

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. Ultralytics: Freemium. Freemium. Los modelos y herramientas YOLO están disponibles como código abierto bajo AGPL-3.0 sin coste; la Ultralytics Platform ofrece niveles de nube gratuitos y de pago, y el uso comercial dentro de productos cerrados requiere una licencia empresarial con condiciones de soporte personalizadas.

## Alternativas

| # | Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Tasa de crecimiento intermensual | Modelo de precios | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [Roboflow](https://openaitools.app/es/tool/roboflow) | 1.431.204 | +6,6 % | Freemium, Precio a consultar | Proporciona un ecosistema integral para la anotación de conjuntos de datos, entrenamiento de modelos y despliegue en el borde. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/roboflow.md) |
| 2 | [Labelbox](https://openaitools.app/es/tool/labelbox) | 762.803 | -22,8 % | Precio a consultar | Enterprise-grade labeling and data curation platform for complex computer vision training pipelines. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/labelbox.md) |
| 3 | [Encord](https://openaitools.app/es/tool/encord-com) | 244.204 | +9,4 % | Precio a consultar | Provides advanced multimodal dataset curation and annotation tools specifically for computer vision teams. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/encord-com.md) |
| 4 | [Frigate NVR](https://openaitools.app/es/tool/frigate-nvr) | 216.701 | -21,2 % | Freemium | NVR de código abierto autohospedado y optimizado para ejecutar la detección de objetos local en tiempo real en transmisiones de seguridad. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/frigate-nvr.md) |
| 5 | [Stork](https://openaitools.app/es/tool/stork) | 201.544 | +2,3 % | Gratis | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/stork.md) |
| 6 | [Label Studio](https://openaitools.app/es/tool/label-studio) | 137.199 | -16,1 % | Precio a consultar, Gratis | Herramienta de etiquetado de código abierto con soporte extensible para tareas de anotación de visión artificial personalizadas. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/label-studio.md) |
| 7 | [Voxel51](https://openaitools.app/es/tool/voxel51-com) | 117.715 | -8,2 % | Precio a consultar | Se especializa en la curación de conjuntos de datos, visualización y evaluación de calidad para flujos de trabajo de visión artificial. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/voxel51-com.md) |
| 8 | [Viso Now](https://openaitools.app/es/tool/viso-now) | 111.150 | -3 % | Freemium, Precio a consultar | Se enfoca en el ensamblaje rápido basado en prompts de aplicaciones de visión artificial empresariales de extremo a extremo. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/viso-now.md) |
| 9 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/es/tool/infrabase-ai) | 39.072 | -13,6 % | Gratis | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/infrabase-ai.md) |
| 10 | [Datature](https://openaitools.app/es/tool/datature) | 24.530 | -23,2 % | Freemium, De pago, Precio a consultar | Ofrece una plataforma en la nube sin código o con código bajo para entrenar y desplegar modelos de visión personalizados. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/datature.md) |

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Fuente: https://openaitools.app/es/compare/models-dev-vs-ultralytics

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