Hugging Face는 월간 방문 31,232,542, 전월 대비 성장률 +0.1%, 무료+유료, 유료 가격 모델을 기록합니다. SiliconFlow는 월간 방문 276,303, 성장률 -10.5%, Pay-as-you-go 가격 모델을 기록합니다.
모델·데이터셋·AI 앱을 모으는 머신러닝 커뮤니티 플랫폼
하나의 API로 LLM과 멀티모달 모델을 빠르고 예측 가능한 비용으로 추론
| 항목 / 지표 | | |
|---|---|---|
| 공식 도메인 | huggingface.co | siliconflow.com |
| 가격 모델 | 무료+유료, 유료 | Pay-as-you-go |
| 월간 방문 수 | 3123.25만 (31,232,542) | 27.63만 (276,303) |
| 전월 대비 트래픽 변화량 | +4.02만 (+0.1%) | -3.25만 (-10.5%) |
| 주요 시장 및 점유율 | 🇺🇸 미국 (19.1%) | 🇺🇸 미국 (18.8%) |
| 월 직접 방문 수 | 1340.15만 | 9.51만 |
| 사용자 평점 | 4.8 | 4.6 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |
모델·데이터셋·AI 앱을 모으는 머신러닝 커뮤니티 플랫폼
수백만 모델과 수십만 데이터셋을 검색, 다운로드, 게시할 수 있으며 모델 카드와 버전 관리, 인용 정보가 함께 제공됩니다.
저장소에서 Gradio, Streamlit, 정적 앱을 바로 배포해 모델을 소개하거나 비교하고 공개 링크로 도구를 공유할 수 있습니다.
Transformers, Diffusers, Datasets, Tokenizers, Accelerate, PEFT, TRL, smolagents가 학습부터 추론까지 전 과정을 지원합니다.
Inference Providers는 여러 벤더의 수만 모델을 하나의 API로 연결하고, Inference Endpoints는 필요할 때 전용 GPU 하드웨어를 띄웁니다.
하나의 API로 LLM과 멀티모달 모델을 빠르고 예측 가능한 비용으로 추론
단일 엔드포인트로 다양한 LLM과 멀티모달 모델에 접근하며, 대부분의 기존 SDK 코드는 base URL과 키 교체만으로 동작합니다.
종량제 서버리스로 시작해 처리량과 비용 요구가 커지면 전용 엔드포인트, 예약 H100/H200/MI300, 탄력 GPU(FaaS)로 확장합니다.
자체 데이터로 지원 모델을 커스터마이즈하고, 학습 파이프라인을 처음부터 구축하지 않고도 호스팅 엔드포인트로 배포합니다.
투명한 요율표가 100만 토큰당 입력·캐시 입력·출력 가격을 제시하고, 생성 모델은 장당 요금도 함께 표시합니다.
특화 강점GPT-6 Astra, Sol, Luna와 실시간 멀티모달 에이전트를 배포하기 위한 엔터프라이즈 개발자 플랫폼 및 API.
특화 강점넉넉한 무료 티어로 Gemini 모델에 직접 액세스할 수 있지만, 오픈소스 모델의 다양성은 다소 부족합니다.
더 다양한 글로벌 모델을 집합하지만, SiliconFlow의 특화된 고처리량 오픈 웨이트 인프라는 부족합니다.
무료 / 오픈소스Enables running and managing open-source LLMs locally on your hardware instead of relying on cloud hosting.
무료 / 오픈소스Enables running and managing open-source LLMs locally on your hardware instead of relying on cloud hosting.
특화 강점Focuses strictly on community-driven discovery and sharing of generative image and video models rather than text LLMs.
특화 강점Specializes in high-speed generative media and image models, but offers less comprehensive large language model coverage.
무료 / 오픈소스풍부한 지역 모델과 온라인 대화형 데모를 제공하는 대체 오픈 소스 모델 저장소 및 커뮤니티 허브.
오픈 모델을 위한 안정적인 서버리스 추론을 제공하지만, 가격 및 개발자 도구 생태계가 다릅니다.
커스텀 머신러닝 모델 실행과 파인튜닝에 강점이 있지만, 표준 LLM 추론에는 비용이 더 들 수 있습니다.
커스텀 머신러닝 모델 실행과 파인튜닝에 강점이 있지만, 표준 LLM 추론에는 비용이 더 들 수 있습니다.
특화 강점Unsloth 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.
특화 강점Unsloth 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.
