Labelbox는 월간 방문 762,803, 전월 대비 성장률 -22.8%, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다. Namefi는 월간 방문 27,219, 성장률 +8.7%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다.
최전선 AI가 학습하는 환경, 그리고 반복 업무를 맡는 에이전트
AI 에이전트와 온체인 소유를 위해 만들어진 ICANN 인증 도메인 등록기관.
| 항목 / 지표 | | |
|---|---|---|
| 공식 도메인 | labelbox.com | namefi.io |
| 가격 모델 | 가격 문의 | 무료+유료 |
| 월간 방문 수 | 76.28만 (762,803) | 2.72만 (27,219) |
| 전월 대비 트래픽 변화량 | -22.52만 (-22.8%) |
| +2.18천 (+8.7%) |
| 주요 시장 및 점유율 | 🇺🇸 미국 (21.9%) | 🇰🇷 대한민국 (26.2%) |
|---|
| 월 직접 방문 수 | 37만 | 1.06만 |
|---|
| 사용자 평점 | 4.4 | 3.9 |
|---|
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |
|---|
최전선 AI가 학습하는 환경, 그리고 반복 업무를 맡는 에이전트
비전, 언어, 생성 작업 전반에 걸친 구조적 주석, 데이터 큐레이션, 모델 평가, 휴먼 인 더 루프 검수를 제공해 학습과 평가 데이터의 기반이 됩니다.
Recursion 에이전트는 빌드, 알림, 커밋, 체크포인트, 스케줄로 스스로 시작해 작업이 끝나 검토 가능해질 때까지 백그라운드에서 수행합니다.
소프트웨어 엔지니어링, 안정성, 보안, ML 연구, 평가, R&D, 제품, 재무까지 전문 에이전트가 불안정한 테스트 수정부터 포스트모템 초안까지 담당합니다.
모든 실행은 채점 에이전트가 평가하고, 채점된 세션은 기억과 노트, 스킬을 남겨 다음 세션이 행동 전에 읽습니다.
AI 에이전트와 온체인 소유를 위해 만들어진 ICANN 인증 도메인 등록기관.
이더리움 또는 Base에서 도메인을 온체인으로 발행해 소유권을 디지털 자산처럼 즉시 이전·거래할 수 있습니다.
MCP 서버, CLI, WebMCP, llms.txt를 통해 AI 에이전트가 기존 계정 없이 도메인과 DNS를 검색·구매·관리할 수 있습니다.
에이전트는 x402 프로토콜로 USDC를 결제하고, 사람 사용자는 카드, 스테이블코인, ETH로 결제할 수 있습니다.
도메인 컬렉션을 둘러보고 위시리스트를 만들며 아웃바운드 및 일반 도메인 마켓플레이스에서 거래합니다.
특화 강점어노테이션부터 모델 배포까지의 엔드투엔드 컴퓨터 비전 워크플로우를 간소화하지만, Labelbox의 일반적인 기업용 에이전트 오케스트레이션은 부족합니다.
#1
특화 강점데이터 검증을 위해 휴먼 인 더 루프 관리형 인력 서비스에 크게 의존하며, Labelbox보다 셀프 서비스 기술 도구가 적습니다.
대규모 기업급 데이터 라벨링과 모델 평가를 제공하지만, 종종 Labelbox보다 더 큰 예산이 필요합니다.
안정적인 멀티모달 어노테이션과 워크플로우 자동화를 제공하며, 컴퓨터 비전 팀을 위한 직관적인 데이터 선별 파이프라인을 갖추고 있습니다.
특화 강점하나의 연결 환경에서 AI 모델과 에이전트를 추적·평가·배포하세요.
고급 컴퓨터 비전 및 피지컬 AI 데이터 파이프라인에 특화되어 있지만, 일반적인 텍스트 및 이미지 라벨링보다는 범위가 좁습니다.
무료 / 오픈소스맞춤형 데이터 라벨링을 위한 유연한 오픈소스 대안을 제공하지만, 자체 호스팅과 수동 인프라 관리가 필요합니다.
기관급 암호화폐·미국 주식 인텔리전스를 대화형 AI 애널리스트로 제공합니다.
특화 강점Focuses strictly on LLM evaluation, testing, and observability rather than raw data annotation and training dataset curation.
포트폴리오 추적과 AI 평가를 갖춘 영국 암호화폐 세무 소프트웨어
짧고 브랜드다운 비즈니스 이름을 위한 무료 AI 네이밍 엔진
안정적인 멀티모달 어노테이션과 워크플로우 자동화를 제공하며, 컴퓨터 비전 팀을 위한 직관적인 데이터 선별 파이프라인을 갖추고 있습니다.
실제로 등록 가능한 도메인만 보여주는 AI 네이밍
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특화 강점Focuses strictly on LLM evaluation, testing, and observability rather than raw data annotation and training dataset curation.
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