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每月造訪次數
76.28萬
每月造訪次數
76.28萬
月度環比成長
-22.52萬
成長速度: -22.8%
直接流量占比
49%
直接流量占比不等於使用者留存率。
主要市場
🇺🇸美國
佔比: 21.9%
流量歷史
網站月造訪量估算
https://labelbox.com
開啟線上網站 網站月造訪量估算
資料為該網域的 Similarweb 流量估算，不是活躍使用者數。僅顯示有資料的統計月份；擷取時間與流量統計月份分別標示。
擷取於 2026年11月11日
這是編輯給出的評估，滿分 5 分，不是使用者評分的平均值。 本頁的各方觀點由 AI 根據產品資訊歸納，不是真實使用者的評價。
依據 OpenAITools.app 於 2026-11-11 查驗的觀測資料，Labelbox（labelbox.com）是收錄於 AI 開發者工具（全球排名第 214 名）的 AI 平台，每月產生 76.28萬次造訪，月流量變化量為 -22.52萬（-22.8%）。其主要地理市場為美國（流量佔比 21.9%），並採用需聯絡報價定價模式。依每月流量計算的主要競爭替代方案包括 Scale（每月 61.69萬次造訪），SuperAnnotate（每月 38.6萬次造訪），Label Studio（每月 13.72萬次造訪）。
資料標註與 RLHF 訓練的絕對標竿。
企業級功能很完整，SDK 好用。
以下短評基於實時網頁探查、定價機制與同類基準由 AI 綜合生成，用於呈現不同情境下的常見亮點與槽點，非實名真實用戶留言。
涵蓋視覺、語言與生成任務的結構化標註、資料策展、模型評估與人機協作審閱，是訓練與評估資料的基礎。
Recursion 代理會從建置、告警、提交、檢查點與排程自動啟動，並在背景持續工作直到任務完成可審查。
專業代理涵蓋軟體工程、可靠性、資安、ML 研究、評估、研發、產品與財務，從修復不穩定測試到撰寫事故檢討草稿。
每次執行都由評分代理打分，評分後的工作階段留下記憶、筆記與技能，供下一次執行前讀取。
代理直接在團隊既有工具上運作，包括 GitHub、Jira、Linear、Slack、Datadog、PagerDuty、BigQuery、Databricks、Vercel 與雲端服務商。
Labelbox 在 AI 技術堆疊中占據特殊位置：它主要賣的不是聊天機器人或生成工具，而是模型學習所需的環境與資料，以及接手例行工程與研究工作的代理。首頁的說法很直接——前沿 AI 實驗室用 Labelbox 的環境與專家資料訓練模型，而工程與研究團隊把反覆出現的待辦事項交給在 Recursion 上運作的代理。近期超過 1 億美元的 E 輪募資，顯示這個主張獲得充足資金支持。,對企業而言，較新的一半是 Recursion。代理由真實訊號觸發——建置失敗、PagerDuty 告警、新的相依套件版本、新的模型檢查點，或週一早晨的排程——然後在背景工作到完成。官方強調的例子是具體交付物而非摘要：附預覽連結且已測試的 pull request、每個事件都有出處的 Confluence 事故檢討草稿、點名關鍵變更的消融實驗表，或重大 CVE 後針對每個受影響服務的修補。評分代理會為每次執行打分，評分後的工作階段留下記憶、筆記與技能，供下一次執行前讀取。,最初的核心仍是資料業務：由專家審閱者支援的標註、註記、策展與模型評估，用於電腦視覺、NLP、監督式微調、RLHF 與紅隊測試。實務上兩半相互強化，因為產出高品質訓練資料的環境，正是代理學習真實工作的環境。價格屬企業模式，透過業務洽談決定，並取決於資料量與代理使用情形，沒有公開的自助式方案。
把生產環境的失敗與評估下滑轉成結構化訓練資料，藉由評分與人工審閱形成模型品質的閉環。
把相依套件升級、不穩定測試修復、棄用清理、預覽 QA 等例行工程工作，交給能開出可直接合併 pull request 的代理。
讓代理在告警一觸發時就交叉比對告警、日誌與部署，並在值班工程師動手之前完成附出處的事故檢討草稿。
依排程執行回歸分析、基準測試與資料品質稽核，讓研究決策建立在可驗證的數字上。
同一分類下同類 AI 工具的流量並排比較
| 排名 | AI 工具 | 每月造訪次數 | 月增幅 | 直接流量占比 | 價格 | 正面對決 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Labelbox | 76.28萬 | -22.8% | 49% 直接流量 | 需聯絡報價 | 目前產品 |
| 1 | Scale 提供大規模的企業級標註與模型評估，但通常需要比 Labelbox 更高的企業預算。 | 61.69萬 | +12.5% | 31% 直接流量 | 需聯絡報價 | 對比 Scale |
| 2 | SuperAnnotate 提供強大的多模態標註與工作流程自動化，並為電腦視覺團隊提供更直觀的資料策展管線。 | 38.6萬 | +37.4% | 64% 直接流量 | 免費試用、需聯絡報價 | 對比 SuperAnnotate |
| 3 | Label Studio 提供靈活的開源替代方案用於自訂資料標註，但需要自行架設與手動維護基礎設施。 | 13.72萬 | -16.1% | 34% 直接流量 | 需聯絡報價、免費 | 對比 Label Studio |
| 4 | Encord 專門用於先進的電腦視覺與物理 AI 資料管線，不過其焦點比一般的文字與圖像標註更窄。 | 24.42萬 | +9.4% | 43% 直接流量 | 需聯絡報價 | 對比 Encord |
| 5 | Roboflow 簡化從標註到模型部署的端到端電腦視覺工作流程，但缺乏 Labelbox 的一般企業代理編排功能。 | 143.12萬 | +6.6% | 47% 直接流量 | 免費增值、需聯絡報價 | 對比 Roboflow |
| 6 | Appen 高度依賴真人參與的託管人力服務來進行資料驗證，相比 Labelbox 提供較少的自助式技術工具。 | 66.58萬 | +0.2% | 36% 直接流量 | 需聯絡報價 | 對比 Appen |
提供強大的多模態標註與工作流程自動化，並為電腦視覺團隊提供更直觀的資料策展管線。
專項更強簡化從標註到模型部署的端到端電腦視覺工作流程，但缺乏 Labelbox 的一般企業代理編排功能。
Provides efficient smart annotation tools and managed labeling services, but has a smaller ecosystem for complex enterprise agent workflows.
Provides efficient smart annotation tools and managed labeling services, but has a smaller ecosystem for complex enterprise agent workflows.
專項更強Focuses strictly on LLM evaluation, testing, and observability rather than raw data annotation and training dataset curation.
專項更強Focuses strictly on LLM evaluation, testing, and observability rather than raw data annotation and training dataset curation.
專項更強在互聯環境中追蹤、評估並交付 AI 模型與代理。
