ModelScope ghi nhận 3.085.423 lượt truy cập hàng tháng với mức tăng trưởng so với tháng trước là +5,1% và giá Miễn phí. Scale ghi nhận 616.915 lượt truy cập hàng tháng với mức tăng trưởng +12,5% và giá Liên hệ để biết giá.
ModelScope (魔搭社区) is an open-source AI community and model service platform that hosts thousands of pretrained models, datasets, and ready-to-run demos, backed by Alibaba Cloud infrastructure.
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.
| Tiêu chí / Chỉ số | ||
|---|---|---|
| Tên miền chính thức | modelscope.cn | scale.com |
| Mô hình giá | Miễn phí | Liên hệ để biết giá |
| Lượt truy cập hàng tháng | 3,09 Tr (3.085.423) | 616,92 N (616.915) |
| Mức thay đổi lưu lượng theo tháng | +149,05 N (+5,1%) | +68,69 N (+12,5%) |
| Thị trường chính & thị phần | 🇨🇳 Trung Quốc (82,3%) | 🇺🇸 Hoa Kỳ (44,2%) |
| Truy cập trực tiếp / tháng | 2,11 Tr | 191,41 N |
| Đánh giá người dùng | 4,5 | 4,7 |
| Nền tảng được hỗ trợ | Trang web | Trang web |
ModelScope (魔搭社区) is an open-source AI community and model service platform that hosts thousands of pretrained models, datasets, and ready-to-run demos, backed by Alibaba Cloud infrastructure.
Browse and download thousands of pretrained models and datasets across NLP, vision, audio, and multimodal tasks.
Try models directly in the browser through hosted inference demos without local setup.
Run training and fine-tuning in cloud notebooks with complimentary GPU and CPU resources.
Integrate ModelScope models into your own pipelines using the official Python package and APIs.
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.
Miễn phí / Mã nguồn mởTrung tâm AI mã nguồn mở tiêu chuẩn toàn cầu cung cấp các kho lưu trữ mô hình và tập dữ liệu lớn hơn nhiều so với ModelScope.
Miễn phí / Mã nguồn mởTrung tâm AI mã nguồn mở tiêu chuẩn toàn cầu cung cấp các kho lưu trữ mô hình và tập dữ liệu lớn hơn nhiều so với ModelScope.
Chuyên sâuConvenient API gateway for multi-model access, but does not provide ModelScope's open-source model repository or dataset hosting.
Chuyên sâuConvenient API gateway for multi-model access, but does not provide ModelScope's open-source model repository or dataset hosting.
Miễn phí / Mã nguồn mởMôi trường dòng lệnh CLI cục bộ gọn nhẹ để chạy LLM, nhưng thiếu tính năng lưu trữ mô hình trên web và khám phá tập dữ liệu của ModelScope.
Miễn phí / Mã nguồn mởMôi trường dòng lệnh CLI cục bộ gọn nhẹ để chạy LLM, nhưng thiếu tính năng lưu trữ mô hình trên web và khám phá tập dữ liệu của ModelScope.
Chuyên sâuTrung tâm cộng đồng xuất sắc dành riêng cho các mô hình tạo ảnh và đa phương tiện, nhưng thiếu sự hỗ trợ rộng rãi về NLP và mã nguồn như ModelScope.
Chuyên sâuTrung tâm cộng đồng xuất sắc dành riêng cho các mô hình tạo ảnh và đa phương tiện, nhưng thiếu sự hỗ trợ rộng rãi về NLP và mã nguồn như ModelScope.
Hạ tầng đám mây mạnh mẽ để chạy các mô hình nguồn mở qua API, nhưng thiếu tính năng khám phá mô hình do cộng đồng điều hướng và không gian làm việc thử nghiệm của ModelScope.
Hạ tầng đám mây mạnh mẽ để chạy các mô hình nguồn mở qua API, nhưng thiếu tính năng khám phá mô hình do cộng đồng điều hướng và không gian làm việc thử nghiệm của ModelScope.
Chuyên sâuHợp lý hóa việc chú thích tập dữ liệu thị giác máy tính và huấn luyện mô hình, nhưng ít phù hợp hơn cho các tác vụ văn bản LLM chung.
Chuyên sâuHợp lý hóa việc chú thích tập dữ liệu thị giác máy tính và huấn luyện mô hình, nhưng ít phù hợp hơn cho các tác vụ văn bản LLM chung.
Miễn phí / Mã nguồn mởGiao diện trò chuyện tự lưu trữ giàu tính năng cho các mô hình cục bộ, nhưng thiếu kho lưu trữ toàn diện gồm trọng số mô hình thô và tập dữ liệu của ModelScope.
Miễn phí / Mã nguồn mởGiao diện trò chuyện tự lưu trữ giàu tính năng cho các mô hình cục bộ, nhưng thiếu kho lưu trữ toàn diện gồm trọng số mô hình thô và tập dữ liệu của ModelScope.
Tập trung mạnh vào việc gán nhãn dữ liệu doanh nghiệp và quản trị dữ liệu huấn luyện, tương tự như mảng chú thích cốt lõi của Scale.
Tập trung mạnh vào việc gán nhãn dữ liệu doanh nghiệp và quản trị dữ liệu huấn luyện, tương tự như mảng chú thích cốt lõi của Scale.
Cung cấp các công cụ quản lý dữ liệu và chú thích đa phương thức dành cho doanh nghiệp, nhưng ít chú trọng hơn vào lực lượng gán nhãn được quản lý.
Cung cấp các công cụ quản lý dữ liệu và chú thích đa phương thức dành cho doanh nghiệp, nhưng ít chú trọng hơn vào lực lượng gán nhãn được quản lý.
Chuyên sâuTheo dõi, đánh giá và phát hành mô hình cùng tác tử AI trong một môi trường kết nối.
Chuyên sâuTheo dõi, đánh giá và phát hành mô hình cùng tác tử AI trong một môi trường kết nối.
Miễn phí / Mã nguồn mởỨng dụng máy tính thân thiện để chạy mô hình cục bộ, nhưng tập trung vào việc chạy ở phía khách thay vì các trung tâm mô hình đám mây.
Miễn phí / Mã nguồn mởỨng dụng máy tính thân thiện để chạy mô hình cục bộ, nhưng tập trung vào việc chạy ở phía khách thay vì các trung tâm mô hình đám mây.
Chuyên sâuFocuses on post-deployment LLM observability and evaluation rather than training data generation or annotation.
Chuyên sâuFocuses on post-deployment LLM observability and evaluation rather than training data generation or annotation.
