# ModelScope vs OpenLIT

ModelScope は月間 3,085,423 訪問、前月比成長率 +5.1%、料金体系無料を記録しています。OpenLIT は月間 6,028 訪問、成長率 -18.3%、料金体系無料を記録しています。

| 指標 | [ModelScope](https://openaitools.app/ja/tool/modelscope-community) | [OpenLIT](https://openaitools.app/ja/tool/openlit) |
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| ウェブサイト URL | https://www.modelscope.cn | https://openlit.io |
| カテゴリ | オープンソース AI モデル, AIモデル, AI開発者ツール, Large Language Models (LLMs) | Large Language Models (LLMs), AI開発者ツール, AI モニタリング, オープンソース AI モデル |
| 料金モデル | 無料 | 無料 |
| 月間訪問数 | 3,085,423 | 6,028 |
| 前月比成長率 | +5.1% | -18.3% |
| 主要市場 | 中国 | アメリカ合衆国 |
| ダイレクト訪問 | 2,108,104 | 2,375 |
| レビュースコア | 4.5 | 4.7 |
| 保存数 | 0 | 0 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |

## ModelScope

ModelScope (魔搭社区) is an open-source AI community and model service platform that hosts thousands of pretrained models, datasets, and ready-to-run demos, backed by Alibaba Cloud infrastructure.

**料金とプラン:** Free to use. Browsing, downloading models and datasets, and running online demos are free; free GPU/CPU notebook credits and hosted inference are available, with additional cloud resources tied to Alibaba Cloud services.

- **Model & Dataset Hub:** Browse and download thousands of pretrained models and datasets across NLP, vision, audio, and multimodal tasks.
- **One-click Online Demos:** Try models directly in the browser through hosted inference demos without local setup.
- **Free Notebook Compute:** Run training and fine-tuning in cloud notebooks with complimentary GPU and CPU resources.
- **Python Library & SDK:** Integrate ModelScope models into your own pipelines using the official Python package and APIs.
- **Community & Benchmarks:** Join competitions, publish model cards, and compare results through community benchmarks and leaderboards.

**強み:** Huge, free catalog of models and datasets; Built-in online demos require no installation; Complimentary GPU/CPU notebook compute; Strong integration with Alibaba Cloud for scaling

**制約・デメリット:** Much of the documentation is Chinese-first; Hosted features may require an account and regional access; Interface can feel dense for newcomers

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/modelscope-community.md)

## OpenLIT

OpenLIT は自らを「エージェントハーネスエンジニアリング基盤」と位置づけており、単一機能の監視ツールではありません。モデルは信頼できるエージェントの一部にすぎず、実際に点検・修正すべきなのはモデルの周囲にあるハーネス、つまりプロンプト、コンテキスト、ツール、ルール、シークレットです。OpenLIT はこれらを一つにまとめ、何が起きたかを追跡し、うまくいったかを評価し、壊れては困る部分にガードレールを置き、アプリを再デプロイせずにハーネスを変更できるようにします。

計装は意図的に柔軟です。アプリチームは SDK を導入して openlit.init() を呼ぶだけでプロセス内トレーシングを始められ、コード変更を避けたいチームは Enterprise Edition の eBPF ベースのコントローラを利用できます。インフラの可視化には NVIDIA、AMD、Intel の GPU 向けコレクタがあり、すでに OpenTelemetry ツールを使っている場合は OTLP エクスポータを OpenLIT のデプロイ先に向けるだけです。

OpenTelemetry ネイティブで Apache 2.0 ライセンスのため、データ経路は移植性を保ちます。トレースとメトリクスは OpenLIT の UI と ClickHouse ベースのストレージに置くことも、Grafana、Datadog、任意の OTLP バックエンドへエクスポートすることもできます。ストレージは ClickHouse を採用し、大量の LLM・エージェントのテレメトリでもクエリを高速に保ち、スタック全体は Docker Compose や Kubernetes でセルフホストできます。

**料金とプラン:** オープンソース版が無料ティアで、Apache 2.0 ライセンスの下でエージェント可観測性、評価、ガードレール、Prompt Hub、Vault、OpenGround、コーディングエージェント監視、GPU メトリクスをカバーします。セルフホストに料金もライセンスキーも不要です。OpenLIT Cloud はまだ一般提供されていません。ゼロコードの eBPF コントローラなどは別の Enterprise Edition に含まれるため、現在のエンタープライズ条件は公式の料金ページで確認してください。

- **LLM とエージェントのトレーシング:** すべての LLM 呼び出し、ツール呼び出し、検索、エージェントステップを OpenTelemetry のトレースとメトリクスとして取得し、ユーザー、セッション、コスト、レイテンシ、カスタムメタデータで絞り込めます。
- **実トラフィックでの評価:** 本番トラフィックや実験に対して LLM-as-a-judge、ヒューリスティック、人手レビューで採点し、正確性、関連性、安全性を継続的に測定します。
- **Prompt Hub とバージョン管理:** Prompt Hub でプロンプトを管理・バージョン管理し、新しいアプリコードを出さずにデプロイ、ロールバック、更新ができます。
- **API キー用 Vault:** OpenAI、Anthropic などの LLM API キーをコードベースの外にある暗号化された Vault に保管し、ローテーションできます。
- **コスト・レイテンシ・GPU 監視:** AI ワークロード全体のコスト、レイテンシ、品質を追跡し、NVIDIA、AMD、Intel ハードウェアの GPU 使用率、メモリ、温度、電力を監視します。

**強み:** OpenTelemetry ネイティブな設計によりトレースとメトリクスの移植性が高く、ベンダーロックインを避けられる; Apache 2.0 のオープンソース版が充実し、セルフホスト利用は無制限; トレーシング、評価、ガードレール、プロンプト、シークレット、コスト、GPU 監視を一つの基盤でカバー; LLM、エージェントフレームワーク、ベクトル DB にまたがる 56 以上の統合と、他ツールからの OTLP 取り込み

**制約・デメリット:** オープンソース版を使うには ClickHouse と UI のデプロイを自ら運用・保守する必要がある; OpenLIT Cloud が一般提供されておらず、セルフホストを望まないチーム向けのホスティング手段がない; ゼロコードの eBPF コントローラなど一部機能は Enterprise Edition に限定される; 機能範囲が広いため、新規ユーザーは各モジュールに慣れるまで時間がかかることがある

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/openlit.md)

## よくある質問

### ModelScope と OpenLIT の月間トラフィックはどのように比較されますか？

ModelScope の月間訪問数は 3,085,423、OpenLIT は 6,028 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。

### 成長率はどのように比較されますか？

ModelScope の前月比成長率は +5.1%、OpenLIT は -18.3% です。

### 料金はどのように比較されますか？

ModelScope: 無料。Free to use. Browsing, downloading models and datasets, and running online demos are free; free GPU/CPU notebook credits and hosted inference are available, with additional cloud resources tied to Alibaba Cloud services. OpenLIT: 無料。オープンソース版が無料ティアで、Apache 2.0 ライセンスの下でエージェント可観測性、評価、ガードレール、Prompt Hub、Vault、OpenGround、コーディングエージェント監視、GPU メトリクスをカバーします。セルフホストに料金もライセンスキーも不要です。OpenLIT Cloud はまだ一般提供されていません。ゼロコードの eBPF コントローラなどは別の Enterprise Edition に含まれるため、現在のエンタープライズ条件は公式の料金ページで確認してください。

## 代替ツール

| # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [Hugging Face](https://openaitools.app/ja/tool/hugging-face) | 31,232,542 | +0.1% | フリーミアム、有料 | ModelScopeよりもは遥かに大規模なモデルおよびデータセットのレポジトリを提供する、グローバル標準のオープンソースAIハブです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/hugging-face.md) |
| 2 | [OpenRouter](https://openaitools.app/ja/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 有料 | Convenient API gateway for multi-model access, but does not provide ModelScope's open-source model repository or dataset hosting. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/openrouter-ai.md) |
| 3 | [Ollama](https://openaitools.app/ja/tool/ollama) | 9,421,973 | +4.3% | Free, Freemium, Paid | 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 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/ollama.md) |
| 4 | [Civitai](https://openaitools.app/ja/tool/civitai) | 6,963,136 | +12.8% | フリーミアム | 画像やメディア生成モデルに特化した優れたコミュニティハブですが、ModelScopeのような幅広いNLPやコードのサポートはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/civitai.md) |
| 5 | [Together AI](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | フリーミアム、有料 | API経由でオープンソースモデルを実行するための堅牢なクラウドインフラですが、ModelScopeのようなコミュニティ主導のモデル探索やデモワークスペースはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai.md) |
| 6 | [Open WebUI](https://openaitools.app/ja/tool/open-webui) | 804,534 | -2.8% | フリーミアム | ローカルモデル向けの機能豊富なセルフホスト型チャットインターフェースですが、ModelScopeのような生モデルの重みやデータセットの包括的なリポジトリはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/open-webui.md) |
| 7 | [LiteLLM](https://openaitools.app/ja/tool/litellm) | 576,967 | +7.9% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | 100 以上の LLM プロバイダーをつなぐオープンソース AI ゲートウェイ | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/litellm.md) |
| 8 | [Weights & Biases（CoreWeave Forge）](https://openaitools.app/ja/tool/prompts) | 315,624 | -80.2% | フリーミアム、料金は要問い合わせ、無料 | 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。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/prompts.md) |
| 9 | [Jan](https://openaitools.app/ja/tool/jan) | 291,894 | -9.6% | 無料 | ローカルモデル実行用の使いやすいデスクトップアプリですが、クラウドのモデルハブよりもクライアントサイドでの実行に重点を置いています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/jan.md) |
| 10 | [Arize AI](https://openaitools.app/ja/tool/arize-com) | 249,028 | +3.2% | 有料、料金は要問い合わせ | 本番AIのためのエージェント可観測性・評価・継続的改善プラットフォーム | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/arize-com.md) |

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出典: https://openaitools.app/ja/compare/modelscope-community-vs-openlit

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