# Labelbox 根据 OpenAITools.app 于 2026-11-11 核对的流量数据，Labelbox（labelbox.com）是一个收录在 AI Developer Tools 下的 AI 平台（全球排名第 214 名），月访问量为 76.28万，月度环比流量变化为 -22.52万（-22.8%）。其主要地理市场为美国（21.9% 流量份额），采用定价请咨询定价模式。按月流量计算的主要竞争替代方案包括 Scale（61.69万次访问/月），SuperAnnotate（38.6万次访问/月），Label Studio（13.72万次访问/月）。 前沿 AI 训练所用的环境，以及负责重复性工作的智能体 ## 关键遥测与规格 | 指标 | 数值 | | :--- | :--- | | 工具名称 | Labelbox | | 标识 | labelbox | | Status | active | | Origin | independent | | Maintenance | active | | 官方域名 | labelbox.com | | 官网地址 | https://labelbox.com | | 分类 | AI Developer Tools, AI API, AI Workflow, AI Productivity Tools | | 定价模式 | 定价请咨询 | | 月访问量 | 762,803 | | 月度环比流量变化 | -225,168 | | 月度环比增长率 | -22.8% | | 主要市场 | 美国 | | 市场份额 | 21.9% | | 直接访问量 | 370,024 | | 自然搜索访问 | — | | 社交访问 | — | | 推荐访问 | 219,890 | | 邮件访问 | 50,467 | | 评价得分 | 4.4 | | 收藏数 | 0 | | 支持平台 | 网站 | | 计费平台 | | | 属性 | 功能: 网站; 定价: 定价请咨询 | | 标签 | AI, 机器学习, 数据标注, 数据标注, 模型评估, AI 培训, 生成式 AI, 计算机视觉, 自然语言处理, 数据工厂, 人工介入, AI 服务, 数据整理, AI 对齐, 监督微调, RLHF, 红队测试 | ## 概览 Labelbox 在 AI 技术栈中占据独特位置：它主要卖的不是聊天机器人或生成工具，而是模型学习所依赖的环境与数据，以及接手重复性工程与研究工作的智能体。官网的说法很直接——前沿 AI 实验室使用 Labelbox 的环境与专家数据训练模型，工程与研究团队则把反复出现的待办事项交给运行在 Recursion 上的智能体。近期超过 1 亿美元的 E 轮融资，说明这一主张获得了充足资金支持。,对企业而言，较新的一半是 Recursion。智能体由真实信号触发——构建失败、PagerDuty 告警、新的依赖版本、新的模型检查点，或周一早晨的定时任务——随后在后台工作直至完成。官方宣传的例子是具体交付物而非摘要：带预览链接且已通过测试的 pull request、每个事件都有出处的 Confluence 事故复盘初稿、点明关键改动的消融实验表格，或重大 CVE 后针对每个受影响服务的补丁。评分智能体会为每次运行打分，评分后的会话留下记忆、笔记与技能，供下一次会话在行动前读取。,最初的核心仍是数据业务：由专家复核支撑的标注、注释、策展与模型评估，用于计算机视觉、NLP、监督微调、RLHF 和红队测试。实践中两半相互强化，因为产出高质量训练数据的环境，正是智能体学习真实工作的环境。价格属企业模式，通过销售沟通确定，取决于数据量与智能体使用情况，没有公开的自助式套餐。 ## 定价与套餐 价格面议。Labelbox 未公布自助式套餐或公开价目表，其价格入口引导有兴趣的团队联系销售，费用取决于数据生产规模、智能体部署与企业需求。官方未公布免费方案。有意导入者应根据自身用量与使用场景索取报价。 ## 关键功能与能力 - **数据标注与专家注释:** 覆盖视觉、语言与生成任务的结构化标注、数据策展、模型评估与人机协同复核，构成训练与评估数据的基础。 - **自主智能体会话:** Recursion 智能体由构建、告警、代码提交、检查点和定时任务自主启动，并在后台持续工作直至任务完成且可审查。 - **按职能划分的专家智能体:** 专业智能体覆盖软件工程、可靠性、安全、ML 研究、评估、研发、产品与财务，从修复不稳定测试到撰写事故复盘初稿。 - **可累积的评分成果:** 每次运行都由评分智能体打分，评分后的会话留下记忆、笔记与技能，供下一次会话在行动前读取。 - **原生工具与数据集成:** 智能体在团队现有工具上运作，包括 GitHub、Jira、Linear、Slack、Datadog、PagerDuty、BigQuery、Databricks、Vercel 与云服务商。 ## 主要用例 - **训练与评估数据管线 (AI 与 ML 团队):** 把生产环境故障与评估下滑转化为结构化训练数据，以评分与人工复核形成模型质量的闭环。 - **软件待办工作委派 (工程负责人):** 把依赖升级、不稳定测试修复、废弃清理、预览 QA 等重复性工程工作，交给能开出可直接合并 pull request 的智能体。 - **事故响应与复盘 (SRE 与平台团队):** 让智能体在告警触发的瞬间交叉比对告警、日志与部署记录，并在值班工程师动手之前完成带出处的事故复盘初稿。 - **模型研究与评估支持 (研究与数据团队):** 按排期执行回归分析、基准测试与数据质量审计，让研究决策建立在可验证的数字上。 ## 优势 - 同时覆盖问题两端：训练与评估数据的生产，以及处理重复性工作的智能体 - 近期超过 1 亿美元的 E 轮融资与前沿 AI 实验室的采用，代表资金与需求都有实据 - 智能体运行产出可验证的具体成果——测试、重跑、消融实验——而非未经检验的建议 - 可与现有工具链集成：GitHub、Jira、Linear、Slack、Datadog、PagerDuty、BigQuery 与 Databricks ## 局限 - 没有自助定价和公开注册，一切都要经过销售沟通，评估周期较长 - 平台预设使用者已具备真实的工程与研究基础设施（GitHub、云服务、数据仓库） - 定位已快速转向自主智能体会话，只想做数据标注的团队可能觉得过重 ## 常见问题 ### Labelbox 的费用是多少？ Labelbox 以企业合作为主，采用定制报价而非公开的自助式套餐。官方价格入口会引导访客联系销售，实际费用取决于数据生产规模、智能体使用量和部署方式。建议根据自身用量索取报价。 ### Labelbox 用来做什么？ 它最广为人知的是结合工具与人类专家复核的数据标注、注释与模型评估服务，用于计算机视觉、自然语言处理以及生成式 AI 的训练、对齐、RLHF 和红队测试。当前的宣传还强调为前沿实验室打造、以真实工作训练的智能体环境。 ### Recursion 智能体如何运作？ Recursion 会由构建失败、PagerDuty 告警、新软件包发布、新检查点或定时任务等信号触发智能体，随后在后台处理不稳定测试修复、依赖升级、评估回归排查、事故调查或漏洞修补等工作。每次运行都由评分智能体打分，产生的记忆、笔记和技能会供后续会话读取。 ### Labelbox 目前仍在运营吗？ 是。公司宣布了超过 1 亿美元的 E 轮融资，官网也说明前沿 AI 实验室使用 Labelbox 环境进行训练，表明这是一家资金充足、持续运营的公司。 ### Labelbox 的月流量和增长趋势如何？ Labelbox 目前每月获得 76.28万访问量，月度环比流量变化为 -22.52万（增长率 -22.8%）。其主要来源市场是美国（21.9% 份额），包括每月 37万次直接访问和每月 — 次自然搜索访问。 ### Labelbox 免费吗？它的定价模式是什么？ Labelbox 采用定价请咨询定价模式。价格面议。Labelbox 未公布自助式套餐或公开价目表，其价格入口引导有兴趣的团队联系销售，费用取决于数据生产规模、智能体部署与企业需求。官方未公布免费方案。有意导入者应根据自身用量与使用场景索取报价。支持的计费和结账平台包括：未列出。 ### 2026 年 Labelbox 的最佳替代方案有哪些？ 基于 OpenAITools.app 的分类流量和功能契合度，Labelbox 的前五个替代方案是：1. Scale（61.69万次访问/月）; 2. SuperAnnotate（38.6万次访问/月）; 3. Label Studio（13.72万次访问/月）; 4. Encord（24.42万次访问/月）; 5. Roboflow（143.12万次访问/月）。 ### Labelbox 支持哪些平台和核心 AI 能力？ Labelbox 被归类在 AI Developer Tools, AI API, AI Workflow, AI Productivity Tools 下，支持以下平台：网站，其核心能力标签包括：AI, 机器学习, 数据标注, 数据标注, 模型评估, AI 培训。 ## 替代工具 | 工具名称 | 月访问量 | 定价模式 | 对比 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | [Scale](https://openaitools.app/zh/tool/scale) | 616,915 | 定价请咨询 | [对比](https://openaitools.app/zh/compare/labelbox-vs-scale) | | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/zh/tool/super-annotate) | 386,034 | 免费试用，定价请咨询 | [对比](https://openaitools.app/zh/compare/labelbox-vs-super-annotate) | | [Label Studio](https://openaitools.app/zh/tool/label-studio) | 137,199 | 定价请咨询，免费 | [对比](https://openaitools.app/zh/compare/label-studio-vs-labelbox) | | [Encord](https://openaitools.app/zh/tool/encord-com) | 244,204 | 定价请咨询 | [对比](https://openaitools.app/zh/compare/encord-com-vs-labelbox) | | [Roboflow](https://openaitools.app/zh/tool/roboflow) | 1,431,204 | 免费增值，定价请咨询 | [对比](https://openaitools.app/zh/compare/labelbox-vs-roboflow) | | [Appen](https://openaitools.app/zh/tool/appen-com) | 665,840 | 定价请咨询 | [对比](https://openaitools.app/zh/compare/appen-com-vs-labelbox) | | [BasicAI Cloud](https://openaitools.app/zh/tool/basicai-cloud) | 21,670 | Freemium, Enterprise Quote | [对比](https://openaitools.app/zh/compare/basicai-cloud-vs-labelbox) | | [Confident AI](https://openaitools.app/zh/tool/confident-ai) | 83,400 | 免费增值，付费，定价请咨询 | [对比](https://openaitools.app/zh/compare/confident-ai-vs-labelbox) | | [Unitlab](https://openaitools.app/zh/tool/unitlab-ai) | 3,903 | 免费增值，定价请咨询 | [对比](https://openaitools.app/zh/compare/labelbox-vs-unitlab-ai) | | [Weights & Biases（CoreWeave Forge）](https://openaitools.app/zh/tool/prompts) | 315,624 | 免费增值，定价请咨询，免费 | [对比](https://openaitools.app/zh/compare/labelbox-vs-prompts) | --- 来源：https://openaitools.app/zh/tool/labelbox