Hugging Face enregistre 31 232 542 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de +0,1 % et un modèle tarifaire Freemium, Payant. Quick Intel enregistre 7 800 visites mensuelles avec une croissance de +35,9 % et un modèle tarifaire Gratuit.
La plateforme ouverte où la communauté IA héberge modèles, jeux de données et apps
Des API de sécurité des tokens qui bloquent les mauvais trades avant qu'ils n'aient lieu
| Dimension / Métrique | | |
|---|---|---|
| Domaine officiel | huggingface.co | quickintel.io |
| Modèle tarifaire | Freemium, Payant | Gratuit |
| Visites mensuelles | 31,23 M (31 232 542) | 7,8 k (7 800) |
| Delta de trafic mensuel | +40,25 k (+0,1 %) | +2,06 k (+35,9 %) |
| Marché principal et part | 🇺🇸 États-Unis (19,1 %) | 🇮🇩 Indonésie (95,4 %) |
| Visites directes / mois | 13,4 M | 5,04 k |
| Note des utilisateurs | 4,8 | 4,2 |
| Plateformes prises en charge | Site web | Site web |
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Recherchez, téléchargez et publiez parmi des millions de modèles et des centaines de milliers de jeux de données, avec model cards, versionnage et citations.
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Transformers, Diffusers, Datasets, Tokenizers, Accelerate, PEFT, TRL et smolagents couvrent l’entraînement, le fine-tuning et l’inférence de bout en bout.
Inference Providers fait passer une seule API vers des dizaines de milliers de modèles de plusieurs fournisseurs, tandis qu’Inference Endpoints lance des GPU dédiés à la demande.
Des API de sécurité des tokens qui bloquent les mauvais trades avant qu'ils n'aient lieu
Un seul appel renvoie l'identité du token, la propriété et la correspondance qHash, pour identifier et comparer les tokens rapidement.
Signale les honeypots, les taxes d'achat et de vente, les restrictions de transfert et d'autres dangers au moment où les transactions ont lieu.
Détecte dans le code du contrat des fonctions telles que mint, blacklist, modification de frais, portefeuille maximal ou pause exploitables pour des arnaques.
Suit la profondeur de liquidité, la répartition des détenteurs et l'historique du déployeur pour juger si un token est sain ou concentré.
SpécialiséUne passerelle API unifiée acheminant les requêtes à travers des centaines de modèles de langage, mais sans hébergement de jeux de données.
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Gratuit / Open sourceEnables running and managing open-source LLMs locally on your hardware instead of relying on cloud hosting.
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SpécialiséFocuses strictly on community-driven discovery and sharing of generative image and video models rather than text LLMs.
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SpécialiséUne API pour plus de 1 500 modèles de médias génératifs prêts pour la production
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Gratuit / Open sourceUn dépôt de modèles open-source alternatif et un carrefour communautaire, proposant de nombreux modèles régionaux et des démos en ligne.
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Fournit des API d'inférence serverless et de fine-tuning robustes pour les modèles open-source, remplaçant les endpoints hébergés de Hugging Face.
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Propose des API cloud pour exécuter et affiner des modèles de machine learning avec une tarification plus simple qu'une infrastructure dédiée.
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Gratuit / Open sourceUnsloth 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.
Gratuit / Open sourceUnsloth 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.
Offre une inférence serverless ultra-rapide pour les modèles à poids ouverts, priorisant le débit de production sur le partage de données communautaires.
Fournit une inférence serverless à bas coût et de la location de GPU pour les modèles ouverts, mais sans espaces communautaires ni jeux de données.
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API multimodale de détection d'IA pour repérer images, textes, audios, vidéos et deepfakes
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Une seule API pour une inférence rapide et à coût prévisible sur les LLM et modèles multimodaux
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