CreateOS는 월간 방문 588, 전월 대비 성장률 +18.3%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다. RunningHub는 월간 방문 3,105,554, 성장률 -28.5%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다.
RunningHub is a cloud platform for running ComfyUI workflows online, building AI apps, and generating images and videos with hosted models and APIs.
| 항목 / 지표 | | |
|---|---|---|
| 공식 도메인 | createos.nodeops.network | runninghub.ai |
| 가격 모델 | 무료+유료 | 무료+유료 |
| 월간 방문 수 | 588 (588) | 310.56만 (3,105,554) |
| 전월 대비 트래픽 변화량 | +91 (+18.3%) | -123.77만 (-28.5%) |
| 주요 시장 및 점유율 | 🌐 글로벌 (—) | 🇨🇳 중국 (52.7%) |
| 월 직접 방문 수 | 265 | 229.72만 |
| 사용자 평점 | 4.1 | 4.4 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |
DevOps 없이 앱을 구축·배포·확장하는 AI 워크스페이스
원하는 것을 설명하면 워크스페이스가 AI 지원으로 프로젝트 코드를 생성, 수정, 실행합니다.
GitHub 또는 Docker에서 한 번의 동작으로 배포하며 서버 설정과 파이프라인 구성을 수동으로 하지 않아도 됩니다.
완성된 애플리케이션 템플릿과 가속 도구에서 시작해 흔한 기반 코드를 처음부터 만들 필요가 없습니다.
서버, 확장, 네트워크는 플랫폼이 처리하므로 팀은 제품에 집중할 수 있습니다.
RunningHub is a cloud platform for running ComfyUI workflows online, building AI apps, and generating images and videos with hosted models and APIs.
Run, import, and share ComfyUI workflows in the cloud without local GPU hardware.
Publish a workflow as a single-click AI app that anyone can run with simple inputs.
Use hosted image and video models, including self-developed upscaling and enhancement tools, from one dashboard.
Integrate generation into your product via workflow, model, LLM, and app APIs.
특화 강점이미지, 동영상, 오디오, 벡터, 멀티모델 창작 제작을 위한 상업적으로 안전한 생성형 AI 워크스페이스.
특화 강점시네마틱 영상과 이미지를 위한 AI 네이티브 제작 스위트
특화 강점시네마틱 영상과 이미지를 위한 AI 네이티브 제작 스위트
영상·이미지·에이전트 제작을 한곳에 모은 올인원 AI 스튜디오
특화 강점이미지와 영상을 위한 실시간 생성형 AI 스튜디오
무료 / 오픈소스이미지·영상·3D·오디오를 위한 노드 기반 비주얼 AI 스튜디오
원하는 것을 설명하면 AI 에이전트가 웹사이트, 앱, SaaS 제품을 만들어 줍니다.
특화 강점브라우저에서 무료로 AI 이미지·영상 생성과 모델 호스팅
특화 강점Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all backed by in-house systems research.
특화 강점Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all backed by in-house systems research.
