無料・オープンソースオープン AI モデルをローカルでもクラウドでも実行・構築

一つの接続環境で AI モデルとエージェントを追跡・評価・出荷。
| 項目 / 指標 | ![]() | |
|---|---|---|
| 公式ドメイン | forms.app | wandb.ai |
| 料金モデル | フリーミアム、有料 | フリーミアム、料金は要問い合わせ、無料 |
| 月間訪問数 | 98.72万 (987,157) | 31.56万 (315,624) |
| 前月比トラフィック増減 | -12.4万 (-11.2%) | -127.55万 (-80.2%) |
| 主要市場とシェア | 🇧🇷 ブラジル (26.1%) | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (32.2%) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 59.55万 | 23.09万 |
| ユーザー評価 | 4.2 | 4.7 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |
フォーム・アンケート・クイズを数秒で作成——無制限の無料回答
フォーム、アンケート、クイズ、投票を視覚的に作成し、テーマや独自ドメインでブランド化できます。
要件を伝えるだけで AI がフォーム全体を起草。設問の言い換えや選択肢の自動生成も可能です。
送信データを表計算、CRM、社内システムへ手作業なしで自動転送します。
応募、予約、フィードバック、人事、イベント、インタラクティブなクイズまで審査済みテンプレートを用意。

一つの接続環境で AI モデルとエージェントを追跡・評価・出荷。
学習実行の指標、損失、メディアをログに記録し、インタラクティブなチャートで並べて比較して、モデルを実際に改善する要因を特定します。
自動ハイパーパラメータ探索を実行し、パラメータ重要度を可視化して、より良い設定へ素早く収束させます。
データセットとモデルアーティファクトをバージョン管理し、系譜を追跡して、レジストリを通じて学習から本番までモデルを昇格します。
LLM のプロンプトとアプリを構築・記録・評価し、トレースと評価ツールを LLMOps ワークフローとしてまとめます。
無料・オープンソースオープン AI モデルをローカルでもクラウドでも実行・構築
高度なノーコードフォームカスタマイズと強力なデータベース連携機能を提供しますが、AI自動生成機能はやや控えめです。
特化型エンドツーエンドの暗号化とプライバシーを徹底し、高セキュリティなデータ収集のためにデザインの使いやすさをやや犠牲にしています。
特化型エンドツーエンドの暗号化とプライバシーを徹底し、高セキュリティなデータ収集のためにデザインの使いやすさをやや犠牲にしています。

無料・オープンソース本番環境における高度なLLMの可観測性とトレーシングを提供し、本番環境の障害やドリフトのデバッグに強く注力しています。

テキストプロンプトからのAIフォーム生成がスムーズで、forms.appのスピードとクリーンでモダンなレイアウトを両立しています。

特化型Features simulation and guardrail tools for testing LLM safety and robustness before production deployment.
特化型Features simulation and guardrail tools for testing LLM safety and robustness before production deployment.

無料・オープンソース堅牢なLLM評価・テストスイートを統合エンタープライズゲートウェイとともに提供し、プロンプトのベンチマークを優先します。

特化型Excels at building interactive quizzes and polls for lead capture, offering richer marketing funnel features than forms.app.
特化型Excels at building interactive quizzes and polls for lead capture, offering richer marketing funnel features than forms.app.

一般的なMLOpsではなく、プロンプトのバージョニング、共同CMS管理、エージェント追跡に特化しています。
一般的なMLOpsではなく、プロンプトのバージョニング、共同CMS管理、エージェント追跡に特化しています。

自動化されたLLMの単体テストやセキュリティのレッドチーミングに特化していますが、従来のMLOps実験トラッキングへの注力はやや控えめです。
自動化されたLLMの単体テストやセキュリティのレッドチーミングに特化していますが、従来のMLOps実験トラッキングへの注力はやや控えめです。