無料・オープンソースModelScopeよりもは遥かに大規模なモデルおよびデータセットのレポジトリを提供する、グローバル標準のオープンソースAIハブです。
無料・オープンソースModelScopeよりもは遥かに大規模なモデルおよびデータセットのレポジトリを提供する、グローバル標準のオープンソースAIハブです。
ModelScope は月間 3,085,423 訪問、前月比成長率 +5.1%、料金体系無料を記録しています。Scale は月間 616,915 訪問、成長率 +12.5%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。
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.
| 項目 / 指標 | ||
|---|---|---|
| 公式ドメイン | modelscope.cn | scale.com |
| 料金モデル | 無料 | 料金は要問い合わせ |
| 月間訪問数 | 308.54万 (3,085,423) | 61.69万 (616,915) |
| 前月比トラフィック増減 | +14.91万 (+5.1%) | +6.87万 (+12.5%) |
| 主要市場とシェア | 🇨🇳 中国 (82.3%) | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (44.2%) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 210.81万 | 19.14万 |
| ユーザー評価 | 4.5 | 4.7 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |
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.
無料・オープンソースModelScopeよりもは遥かに大規模なモデルおよびデータセットのレポジトリを提供する、グローバル標準のオープンソースAIハブです。
無料・オープンソースModelScopeよりもは遥かに大規模なモデルおよびデータセットのレポジトリを提供する、グローバル標準のオープンソースAIハブです。
特化型Convenient API gateway for multi-model access, but does not provide ModelScope's open-source model repository or dataset hosting.
特化型Convenient API gateway for multi-model access, but does not provide ModelScope's open-source model repository or dataset hosting.
無料・オープンソースLLMを実行するための効率的なローカルCLIランタイムですが、ModelScopeのようなWebベースのモデルホスティングやデータセットの探索機能はありません。
無料・オープンソースLLMを実行するための効率的なローカルCLIランタイムですが、ModelScopeのようなWebベースのモデルホスティングやデータセットの探索機能はありません。
特化型画像やメディア生成モデルに特化した優れたコミュニティハブですが、ModelScopeのような幅広いNLPやコードのサポートはありません。

API経由でオープンソースモデルを実行するための堅牢なクラウドインフラですが、ModelScopeのようなコミュニティ主導のモデル探索やデモワークスペースはありません。
API経由でオープンソースモデルを実行するための堅牢なクラウドインフラですが、ModelScopeのようなコミュニティ主導のモデル探索やデモワークスペースはありません。
特化型コンピュータビジョンのデータセットのアノテーションやモデルトレーニングを効率化しますが、一般的なLLMのテキストタスクにはあまり向いていません。

無料・オープンソースローカルモデル向けの機能豊富なセルフホスト型チャットインターフェースですが、ModelScopeのような生モデルの重みやデータセットの包括的なリポジトリはありません。
無料・オープンソースローカルモデル向けの機能豊富なセルフホスト型チャットインターフェースですが、ModelScopeのような生モデルの重みやデータセットの包括的なリポジトリはありません。

Scaleの主要なアノテーション事業と同様に、企業向けのデータラベリングと学習データのキュレーションに特化しています。

企業のマルチモーダルアノテーションやデータ管理ツールを提供しますが、管理されたラベリング作業員への比重は低めです。
企業のマルチモーダルアノテーションやデータ管理ツールを提供しますが、管理されたラベリング作業員への比重は低めです。

特化型一つの接続環境で AI モデルとエージェントを追跡・評価・出荷。
無料・オープンソースローカルモデル実行用の使いやすいデスクトップアプリですが、クラウドのモデルハブよりもクライアントサイドでの実行に重点を置いています。

特化型Focuses on post-deployment LLM observability and evaluation rather than training data generation or annotation.
特化型Focuses on post-deployment LLM observability and evaluation rather than training data generation or annotation.