01
Ultralytics开源项目
79.3万/月
免费 / 开源专注于 YOLO 模型系列以进行实时对象检测，而 Roboflow 则提供更广泛的标注和数据集工具。
AI Developer Tools编辑评分：4.6免费增值+8.7%
免费增值
加载中…
月访问量
143.12万
月度环比增长
+8.82万
增长速度: +6.6%
直接流量占比
47%
直接流量占比不等于用户留存率。
主要市场
🇺🇸美国
份额: 21.2%
流量历史
网站月访问量估算
- 1,372,616
网站月访问量估算
数据为该域名的 Similarweb 流量估算，不是活跃用户数。仅展示有数据的统计月份；采集时间与流量统计月份分别标注。
采集于 2026年11月11日
这是编辑给出的评估，满分 5 分，不是用户打分的平均值。 本页的各方观点由 AI 根据产品信息归纳，不是真实用户的评价。
根据 OpenAITools.app 于 2026-11-11 核对的流量数据，Roboflow（roboflow.com）是一个收录在 AI Developer Tools 下的 AI 平台，月访问量为 143.12万，月度环比流量变化为 +8.82万（+6.6%）。其主要地理市场为美国（21.2% 流量份额），采用免费增值，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 Ultralytics（79.34万次访问/月），Labelbox（76.28万次访问/月），Encord（24.42万次访问/月）。
计算机视觉全栈神器，从数据标注到边缘端部署一条龙。
开源的 supervision 库和推理库简直是做 CV 的福音。
强得可怕！
企业版价格有点顶不顺。
以下短评基于实时网页探查、定价机制与同类产品基准由 AI 综合模拟生成，旨在呈现不同使用场景下的常见槽点与亮点，非实名真实用户评价。
借助前沿模型和自定义过滤器，几分钟内标注数千张图片并整理训练数据集。
组合检测、跟踪和逻辑模块，编排动作、写入数据库并对接工业系统。
在云端或边缘设备上运行高速推理，处理应用所在场景的实时视频与图像。
借助能感知世界、理解正在发生什么并触发动作的智能体快速进入生产。
把 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 等编码智能体连接到 Roboflow MCP 服务器，并基于 supervision、inference、RF-DETR、trackers 等开源项目构建。
Roboflow 是一个围绕「物理世界的 AI」打造的计算机视觉平台，目标是不必拼凑十余种工具，就能把视觉项目从想法推进到生产。平台覆盖完整生命周期：用 AI 辅助标注收集与标注图像数据、训练与对比模型、组装多步骤工作流，并在云端或边缘硬件上部署推理。
标注环节借助前沿模型和自定义过滤器快速标注数千张图片，大幅削减视觉项目中最枯燥的部分。此后团队可以训练和评估模型，再用 Roboflow Workflows 把目标检测、跟踪、运动检测、越线计数和通知等模块组合成一条流水线。例如可以在生产线检测缺陷、统计传送带上的物品数量，并在超过阀值时发送告警。
Roboflow 也非常重视开发者体验。它维护 supervision、inference、RF-DETR、trackers、notebooks 等流行开源项目，并开放 MCP 服务器，便于 Claude Code、Cursor、Codex 和 Gemini CLI 等编码智能体构建可部署的视觉应用。部署目标涵盖云端推理和边缘设备，客户包括半数以上的《财富》100 强企业，并在铁路物流、建材和消费品领域有公开案例。免费层级让个人和小团队可以先开始构建再决定是否付费。
用 AI 辅助标注图像、训练缺陷检测模型，并在生产线上运行推理，更早发现问题。
在工作流中用检测、跟踪和越线计数来监控库存、统计车辆或核验多站点发货。
把视觉模型部署到摄像头和边缘设备，再实时查询事件并响应，无需把所有数据发往云端。
组合模型与逻辑模块，连接数据库和工业系统，并在条件满足时触发通知。
同一分类下同类 AI 工具的流量并排对比
| 排名 | AI 工具 | 月访问量 | 月度环比增长 | 直接流量占比 | 定价 | 头对头 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Roboflow | 143.12万 | +6.6% | 47% 直接流量 | 免费增值，定价请咨询 | 当前产品 |
| 1 | Ultralytics 专注于 YOLO 模型系列以进行实时对象检测，而 Roboflow 则提供更广泛的标注和数据集工具。 | 79.34万 | +8.7% | 30% 直接流量 | 免费增值 | 对比 Ultralytics |
| 2 | Labelbox 提供强大的企业级数据标注与策展工作流程，但缺乏 Roboflow 内建的模型训练与边缘端部署管线。 | 76.28万 | -22.8% | 49% 直接流量 | 定价请咨询 | 对比 Labelbox |
| 3 | Encord 具备适用于实体 AI 数据集的强大多模态数据基础设施，不过相较于 Roboflow，对简单的终端使用者模型部署着墨较少。 | 24.42万 | +9.4% | 43% 直接流量 | 定价请咨询 | 对比 Encord |
| 4 | SuperAnnotate 结合了企业级机器学习管线所需的标注与数据策展功能，但在边缘模型部署方面需要更多手动设定。 | 38.6万 | +37.4% | 64% 直接流量 | 免费试用，定价请咨询 | 对比 SuperAnnotate |
| 5 | Label Studio 这是一款可自行托管的灵活开源标注工具，但缺乏 Roboflow 用于训练与部署的托管云端基础设施。 | 13.72万 | -16.1% | 34% 直接流量 | 定价请咨询，免费 | 对比 Label Studio |
| 6 | Epigos AI 提供类似的端到端计算机视觉标注与模型训练功能，但社群较小且预先建置的整合较少。 | 1560 | +3.3% | 39% 直接流量 | 免费增值，付费 | 对比 Epigos AI |
免费 / 开源专注于 YOLO 模型系列以进行实时对象检测，而 Roboflow 则提供更广泛的标注和数据集工具。
提供强大的企业级数据标注与策展工作流程，但缺乏 Roboflow 内建的模型训练与边缘端部署管线。
提供强大的企业级数据标注与策展工作流程，但缺乏 Roboflow 内建的模型训练与边缘端部署管线。
具备适用于实体 AI 数据集的强大多模态数据基础设施，不过相较于 Roboflow，对简单的终端使用者模型部署着墨较少。
结合了企业级机器学习管线所需的标注与数据策展功能，但在边缘模型部署方面需要更多手动设定。
免费 / 开源这是一款可自行托管的灵活开源标注工具，但缺乏 Roboflow 用于训练与部署的托管云端基础设施。
提供类似的端到端计算机视觉标注与模型训练功能，但社群较小且预先建置的整合较少。
Provides an all-in-one vision platform for annotation and training, but with less extensive deployment options than Roboflow.
Provides an all-in-one vision platform for annotation and training, but with less extensive deployment options than Roboflow.
A Microsoft Azure service for training custom vision models, but lacks Roboflow's modern developer ecosystem and active community.
A Microsoft Azure service for training custom vision models, but lacks Roboflow's modern developer ecosystem and active community.
专项更强Replicate is a cloud API for running, fine-tuning, and deploying machine learning models. Spin up open-source and hosted models — from image, video, and audio generation to speech synthesis, captioning, and LLM inference — with one line of code, or package your own model with Cog and put it behind a production-ready API.
专项更强Replicate is a cloud API for running, fine-tuning, and deploying machine learning models. Spin up open-source and hosted models — from image, video, and audio generation to speech synthesis, captioning, and LLM inference — with one line of code, or package your own model with Cog and put it behind a production-ready API.
