# Labelbox vs Models.dev

Labelbox ghi nhận 762.803 lượt truy cập hàng tháng với mức tăng trưởng so với tháng trước là -22,8% và giá Liên hệ để biết giá. Models.dev ghi nhận 200.451 lượt truy cập hàng tháng với mức tăng trưởng -3,9% và giá Miễn phí.

| Chỉ số | [Labelbox](https://openaitools.app/vi/tool/labelbox) | [Models.dev](https://openaitools.app/vi/tool/models-dev) |
| :--- | :--- | :--- |
| URL trang web | https://labelbox.com | https://models.dev |
| Danh mục | Công cụ cho lập trình viên AI, AI API, AI Workflow, Công cụ năng suất AI | Mô hình AI, AI API, Mô hình AI mã nguồn mở, Danh mục công cụ AI |
| Mô hình giá | Liên hệ để biết giá | Miễn phí |
| Lượt truy cập hàng tháng | 762.803 | 200.451 |
| Tốc độ tăng trưởng theo tháng | -22,8% | -3,9% |
| Thị trường chính | Hoa Kỳ | Trung Quốc |
| Truy cập trực tiếp | 370.024 | 136.316 |
| Điểm đánh giá | 4,4 | 4,4 |
| Số lượt lưu | 0 | 0 |
| Nền tảng được hỗ trợ | Trang web | Trang web |

## Labelbox

Labelbox giữ vị trí khác thường trong ngăn xếp AI: họ không chủ yếu bán chatbot hay công cụ tạo sinh, mà xây dựng môi trường và dữ liệu để mô hình học, cùng các agent đảm nhận công việc kỹ thuật và nghiên cứu lặp lại. Tuyên bố trên trang chủ rất thẳng: các phòng lab AI tiên phong huấn luyện trên môi trường và dữ liệu chuyên gia của Labelbox, còn đội kỹ thuật và nghiên cứu giao backlog lặp lại cho agent chạy trên Recursion. Vòng Series E hơn 100 triệu USD gần đây cho thấy luận điểm này được đầu tư mạnh.,Với doanh nghiệp, nửa mới hơn của sản phẩm là Recursion. Agent được kích hoạt bởi tín hiệu thật — build lỗi, cảnh báo PagerDuty, bản phát hành phụ thuộc mới, checkpoint mô hình mới, hay lịch sáng thứ Hai — rồi làm việc nền cho tới khi xong. Những ví dụ công ty nêu là sản phẩm bàn giao cụ thể chứ không phải bản tóm tắt: pull request đã kiểm thử kèm liên kết xem trước, bản nháp postmortem trên Confluence với mọi sự kiện đều có nguồn, bảng ablation chỉ rõ thay đổi nào tạo khác biệt, hay bản vá cho từng dịch vụ bị ảnh hưởng sau CVE nghiêm trọng. Một agent chấm điểm đánh giá mỗi lần chạy, và phiên đã chấm để lại ký ức, ghi chú, kỹ năng cho phiên kế tiếp.,Nền tảng ban đầu vẫn là mảng dữ liệu: dán nhãn, chú thích, chọn lọc và đánh giá mô hình với sự hỗ trợ của chuyên gia rà soát, dùng cho thị giác máy tính, NLP, tinh chỉnh có giám sát, RLHF và red team. Trên thực tế hai nửa củng cố nhau, vì môi trường tạo ra dữ liệu huấn luyện chất lượng cũng là nơi agent học làm việc thật. Giá theo kiểu doanh nghiệp, đi qua trao đổi với kinh doanh và phụ thuộc khối lượng dữ liệu lẫn mức dùng agent, không có gói tự phục vụ công khai.

**Giá & các gói:** Liên hệ để biết giá. Labelbox không công bố gói tự phục vụ hay bảng giá công khai; đường dẫn giá hướng đội quan tâm tới trao đổi với bộ phận kinh doanh, và chi phí phụ thuộc phạm vi sản xuất dữ liệu, triển khai agent cùng yêu cầu doanh nghiệp. Không có gói miễn phí công bố. Khách hàng tiềm năng nên yêu cầu báo giá theo khối lượng và tình huống sử dụng.

- **Dán nhãn và chú thích bằng chuyên gia:** Chú thích có cấu trúc, chọn lọc dữ liệu, đánh giá mô hình và rà soát có con người tham gia trên tác vụ thị giác, ngôn ngữ và tạo sinh, làm nền cho dữ liệu huấn luyện và đánh giá.
- **Phiên agent tự vận hành:** Agent Recursion tự khởi động từ build, cảnh báo, commit, checkpoint và lịch chạy, rồi làm việc nền đến khi công việc hoàn tất và có thể kiểm chứng.
- **Chuyên gia theo từng chức năng:** Agent chuyên biệt bao phủ kỹ thuật phần mềm, độ tin cậy, bảo mật, nghiên cứu ML, đánh giá, R&D, sản phẩm và tài chính, từ sửa test chập chờn đến soạn bản nháp postmortem.
- **Kết quả có chấm điểm tích lũy:** Mỗi lần chạy đều được agent chấm điểm, và phiên đã chấm để lại ký ức, ghi chú, kỹ năng cho phiên sau đọc trước khi hành động.
- **Tích hợp công cụ và dữ liệu gốc:** Agent làm việc trên đúng bộ công cụ đội ngũ đang dùng: GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery, Databricks, Vercel và các nhà cung cấp đám mây.

**Điểm mạnh:** Bao quát cả hai mặt: sản xuất dữ liệu huấn luyện, đánh giá và agent xử lý công việc lặp lại; Được hậu thuẫn bởi vòng Series E hơn 100 triệu USD gần đây và được các lab AI tiên phong sử dụng; Mỗi lần agent chạy tạo ra sản phẩm cụ thể, kiểm chứng được — test, chạy lại, ablation — thay vì gợi ý chưa xác minh; Tích hợp với chuỗi công cụ sẵn có: GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery và Databricks

**Hạn chế:** Không có bảng giá tự phục vụ hay đăng ký công khai: mọi thứ phải qua trao đổi với bộ phận kinh doanh nên việc đánh giá chậm hơn; Nền tảng giả định bạn đã có hạ tầng kỹ thuật và nghiên cứu thật (GitHub, đám mây, kho dữ liệu); Định vị đã chuyển nhanh sang các phiên agent tự vận hành, nên đội chỉ cần dán nhãn có thể thấy quá nặng

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/vi/tool/labelbox.md)

## Models.dev

Models.dev ra đời để trả lời một câu hỏi rất thực tế: nên dùng mô hình nào và chi phí ra sao? Mỗi mục được tổ chức dưới định danh chuẩn theo dạng nhàcungcấp/môhình, nhờ đó cùng một mô hình do nhiều nhà cung cấp phục vụ có thể so sánh trực tiếp thay vì phỏng đoán. Các cột gồm cửa sổ ngữ cảnh, đầu ra tối đa, hỗ trợ đầu vào và đầu ra, suy luận, gọi công cụ, đầu ra có cấu trúc, điều khiển nhiệt độ, trọng số mở hay đóng, giá mỗi triệu token, cùng ngày phát hành và cập nhật.

Vì các mô hình ra mắt rất nhanh, danh mục được thiết kế để luôn cập nhật, với bảng có thể sắp xếp và tìm kiếm, cho phép lọc theo lab hoặc nhà cung cấp. Danh mục gồm cả mô hình chủ lực đóng lẫn lựa chọn trọng số mở, hữu ích cho cả lập kế hoạch chi phí và nghiên cứu khả năng.

Dự án là mã nguồn mở và miễn phí, hướng tới việc được tiêu thụ bằng chương trình. Lập trình viên có thể đưa danh mục vào công cụ riêng qua API JSON hoặc SDK có kiểu, biến nó thành backend thực dụng cho bảng điều khiển, logic định tuyến hay công cụ tính chi phí nội bộ, chứ không chỉ là trang tra cứu.

**Giá & các gói:** Models.dev miễn phí và mã nguồn mở. Đây là cơ sở dữ liệu tham chiếu, nên giá niêm yết là mức phí mỗi triệu token do nhà cung cấp mô hình thu, không phải phí dùng trang web.

- **Định danh mô hình chuẩn:** Mọi mô hình dùng định dạng nhàcungcấp/môhình thống nhất để so sánh trực tiếp giữa các nhà cung cấp.
- **So sánh thông số:** Cửa sổ ngữ cảnh, giới hạn đầu ra, suy luận, gọi công cụ, đầu ra có cấu trúc và hỗ trợ nhiệt độ hiển thị song song.
- **Minh bạch giá:** Giá đầu vào và đầu ra mỗi triệu token đi kèm ngày phát hành và cập nhật.
- **Cả mô hình mở và đóng:** Bao gồm API chủ lực đóng lẫn mô hình trọng số mở của nhiều lab trong một danh mục có thể sắp xếp.
- **Truy cập cho lập trình viên:** Lấy danh mục qua API JSON hoặc SDK có kiểu để dùng cho công cụ và bảng điều khiển riêng.

**Điểm mạnh:** Miễn phí và mã nguồn mở, không cần tài khoản; Định danh chuẩn thống nhất giúp so sánh giữa nhà cung cấp đáng tin cậy; Tập hợp giá, giới hạn và khả năng trong một bảng có thể sắp xếp; Có API JSON và SDK có kiểu để dùng bằng chương trình

**Hạn chế:** Đây là danh mục tham chiếu, không phải dịch vụ suy luận hay lưu trữ mô hình; Chất lượng dữ liệu phụ thuộc vào việc cộng đồng và người bảo trì theo kịp các bản phát hành; Giao diện hướng tới lập trình viên, ít hướng dẫn cho người không chuyên

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/vi/tool/models-dev.md)

## Câu hỏi thường gặp

### Labelbox và Models.dev so sánh thế nào về lưu lượng hàng tháng?

Labelbox có 762.803 lượt truy cập hàng tháng, trong khi Models.dev có 200.451. Ước tính lưu lượng phản ánh quy mô khán giả chứ không phải chất lượng sản phẩm.

### Tốc độ tăng trưởng của họ so sánh thế nào?

Labelbox có tốc độ tăng trưởng so với tháng trước là -22,8%; Models.dev là -3,9%.

### Giá cả so sánh thế nào?

Labelbox: Liên hệ để biết giá. Liên hệ để biết giá. Labelbox không công bố gói tự phục vụ hay bảng giá công khai; đường dẫn giá hướng đội quan tâm tới trao đổi với bộ phận kinh doanh, và chi phí phụ thuộc phạm vi sản xuất dữ liệu, triển khai agent cùng yêu cầu doanh nghiệp. Không có gói miễn phí công bố. Khách hàng tiềm năng nên yêu cầu báo giá theo khối lượng và tình huống sử dụng. Models.dev: Miễn phí. Models.dev miễn phí và mã nguồn mở. Đây là cơ sở dữ liệu tham chiếu, nên giá niêm yết là mức phí mỗi triệu token do nhà cung cấp mô hình thu, không phải phí dùng trang web.

## Lựa chọn thay thế

| # | Tên công cụ | Lượt truy cập hàng tháng | Tốc độ tăng trưởng theo tháng | Mô hình giá | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [Roboflow](https://openaitools.app/vi/tool/roboflow) | 1.431.204 | +6,6% | Freemium, Liên hệ để biết giá | Tinh giản quy trình thị giác máy tính từ đầu đến cuối từ chú thích đến triển khai mô hình, nhưng thiếu khả năng điều phối tác nhân doanh nghiệp như Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/roboflow.md) |
| 2 | [Appen](https://openaitools.app/vi/tool/appen-com) | 665.840 | +0,2% | Liên hệ để biết giá | Phụ thuộc nhiều vào các dịch vụ lao động quản lý có con người tham gia (human-in-the-loop) để xác thực dữ liệu, cung cấp ít công cụ kỹ thuật tự phục vụ hơn so với Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/appen-com.md) |
| 3 | [Scale](https://openaitools.app/vi/tool/scale) | 616.915 | +12,5% | Liên hệ để biết giá | Cung cấp nhãn dán quy mô doanh nghiệp và đánh giá mô hình lớn, nhưng thường đòi hỏi ngân sách cao hơn Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/scale.md) |
| 4 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/vi/tool/super-annotate) | 386.034 | +37,4% | Dùng thử miễn phí, Liên hệ để biết giá | Cung cấp chú thích đa phương tiện mạnh mẽ và tự động hóa quy trình, với các đường ống quản Curation dữ liệu trực quan hơn cho đội ngũ thị giác máy tính. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/super-annotate.md) |
| 5 | [Weights & Biases (CoreWeave Forge)](https://openaitools.app/vi/tool/prompts) | 315.624 | -80,2% | Freemium, Liên hệ để biết giá, Miễn phí | Theo dõi, đánh giá và phát hành mô hình cùng tác tử AI trong một môi trường kết nối. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/prompts.md) |
| 6 | [Encord](https://openaitools.app/vi/tool/encord-com) | 244.204 | +9,4% | Liên hệ để biết giá | Chuyên sâu về thị giác máy tính nâng cao và pipeline AI vật lý, tuy nhiên có phạm vi hẹp hơn việc gán nhãn văn bản và hình ảnh thôngทั่วไป. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/encord-com.md) |
| 7 | [Stork](https://openaitools.app/vi/tool/stork) | 201.544 | +2,3% | Miễn phí | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/stork.md) |
| 8 | [Label Studio](https://openaitools.app/vi/tool/label-studio) | 137.199 | -16,1% | Liên hệ để biết giá, Miễn phí | Cung cấp giải pháp mã nguồn mở linh hoạt cho việc gán nhãn tùy chỉnh, nhưng đòi hỏi tự lưu trữ và bảo trì hạ tầng thủ công. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/label-studio.md) |
| 9 | [Confident AI](https://openaitools.app/vi/tool/confident-ai) | 83.400 | -3,3% | Freemium, Trả phí, Liên hệ để biết giá | Focuses strictly on LLM evaluation, testing, and observability rather than raw data annotation and training dataset curation. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/confident-ai.md) |
| 10 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/vi/tool/infrabase-ai) | 39.072 | -13,6% | Miễn phí | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/infrabase-ai.md) |

---
Nguồn: https://openaitools.app/vi/compare/labelbox-vs-models-dev

More Markdown: [Danh mục](https://openaitools.app/vi/categories.md) · [Bảng xếp hạng lưu lượng](https://openaitools.app/vi/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/vi/llms.txt)