특화 강점컴퓨터 비전 데이터셋 어노테이션 및 모델 학습을 간소화하지만, 일반적인 LLM 텍스트 작업에는 덜 적합합니다.
Lunit는 월간 방문 29,181, 전월 대비 성장률 -12.8%, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다. Scale는 월간 방문 616,915, 성장률 +12.5%, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다.
Scale is an enterprise AI company that supplies the data, evaluation and deployment layers behind production AI. Its Data Engine sources and labels training data for frontier models, its evaluation work benchmarks model capability, and its platform teams help enterprises and governments move AI systems from pilot into real operations.

더 이른 암 발견과 정밀 종양학을 위한 의료 AI
2D·3D 유방촬영을 딥러닝으로 분석해 의심 병변을 표시함으로써 유방암 조기 발견과 미탐 감소를 돕습니다.
흉부 X선을 분석해 결절 등 잠재적 이상을 강조하여 검사량이 많은 영상의학과의 분류를 빠르게 합니다.
병리 슬라이드에서 종양 침윤 림프구와 면역 표현형을 정량해 면역항암 연구에 기여합니다.
HER2, PD-L1 등 마커를 아우르는 AI 보조 면역조직화학 정량으로, uIHC와 유전자 발현 예측 도구를 포함해 표준화된 스코어링을 지원합니다.
Scale is an enterprise AI company that supplies the data, evaluation and deployment layers behind production AI. Its Data Engine sources and labels training data for frontier models, its evaluation work benchmarks model capability, and its platform teams help enterprises and governments move AI systems from pilot into real operations.
Human-sourced and expert-annotated training data, including specialist contributors with advanced degrees, at the quality bar frontier labs require.
Public leaderboards plus private benchmarks that test model capability and safety for the most ambitious AI developers.
Platform and services teams that pick the right use case, build the system and take ownership of the outcome.
Agentic systems designed around measurable business outcomes across private equity portfolios, energy and healthcare operations.
특화 강점컴퓨터 비전 데이터셋 어노테이션 및 모델 학습을 간소화하지만, 일반적인 LLM 텍스트 작업에는 덜 적합합니다.

Scale의 핵심 어노테이션 사업과 비슷하게 기업용 데이터 라벨링 및 학습 데이터 큐레이션에 집중합니다.

기업용 멀티모달 어노테이션 및 데이터 관리 도구를 제공하지만, 관리형 라벨링 인력에 대한 비중은 상대적으로 낮습니다.
기업용 멀티모달 어노테이션 및 데이터 관리 도구를 제공하지만, 관리형 라벨링 인력에 대한 비중은 상대적으로 낮습니다.

특화 강점하나의 연결 환경에서 AI 모델과 에이전트를 추적·평가·배포하세요.
무료 / 오픈소스무료 AI 피부·점 스캔, 선택적 피부과 전문의 리뷰

특화 강점Focuses on post-deployment LLM observability and evaluation rather than training data generation or annotation.
특화 강점Focuses on post-deployment LLM observability and evaluation rather than training data generation or annotation.

무료 / 오픈소스맞춤형 데이터 라벨링 및 인간 참여형(Human-in-the-loop) 어노테이션 파이프라인을 위한 유연한 오픈소스 대안을 제공합니다.
무료 / 오픈소스맞춤형 데이터 라벨링 및 인간 참여형(Human-in-the-loop) 어노테이션 파이프라인을 위한 유연한 오픈소스 대안을 제공합니다.

특화 강점스스로 개선되는 AI 에이전트를 구축·시뮬레이션·평가·모니터링
특화 강점스스로 개선되는 AI 에이전트를 구축·시뮬레이션·평가·모니터링