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前沿 AI 训练所用的环境，以及负责重复性工作的智能体
月访问量
76.28万
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76.28万
月度环比增长
-22.52万
增长速度: -22.8%
直接流量占比
49%
直接流量占比不等于用户留存率。
主要市场
🇺🇸美国
份额: 21.9%
流量历史
网站月访问量估算
https://labelbox.com
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前沿 AI 训练所用的环境，以及负责重复性工作的智能体
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，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）。
数据标注和RLHF训练的行业绝对龙头。
Recursion智能体处理自动化任务挺惊艳的。
SDK和企业级工作流极其专业。
价格对小团队来说实在太贵了。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Labelbox | 76.28万 | -22.8% | 49% 直接流量 | 定价请咨询 | 当前产品 |
| 1 | Scale 提供大规模的企业级标注与模型评估，但通常需要比 Labelbox 更高的企业预算。 | 61.69万 | +12.5% | 31% 直接流量 | 定价请咨询 | 对比 Scale |
| 2 | SuperAnnotate 提供强大的多模态标注与工作流程自动化，并为计算机视觉团队提供更直观的数据整理管道。 | 38.6万 | +37.4% | 64% 直接流量 | 免费试用，定价请咨询 | 对比 SuperAnnotate |
| 3 | Label Studio 提供灵活的开源替代方案用于自定义数据标注，但需要自行搭建与手动维护基础设施。 | 13.72万 | -16.1% | 34% 直接流量 | 定价请咨询，免费 | 对比 Label Studio |
| 4 | Encord 专注于先进的计算机视觉与物理 AI 数据管道，不过其焦点比一般的文本与图像标注更窄。 | 24.42万 | +9.4% | 43% 直接流量 | 定价请咨询 | 对比 Encord |
| 5 | Roboflow 简化从标注到模型部署的端到端计算机视觉工作流程，但缺乏 Labelbox 的通用企业级智能体编排功能。 | 143.12万 | +6.6% | 47% 直接流量 | 免费增值，定价请咨询 | 对比 Roboflow |
| 6 | Appen 高度依赖真人参与的托管人力服务来进行数据验证，相比 Labelbox 提供较少的自助式技术工具。 | 66.58万 | +0.2% | 36% 直接流量 | 定价请咨询 | 对比 Appen |
提供强大的多模态标注与工作流程自动化，并为计算机视觉团队提供更直观的数据整理管道。
免费 / 开源提供灵活的开源替代方案用于自定义数据标注，但需要自行搭建与手动维护基础设施。
专项更强简化从标注到模型部署的端到端计算机视觉工作流程，但缺乏 Labelbox 的通用企业级智能体编排功能。
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.
专项更强Focuses strictly on LLM evaluation, testing, and observability rather than raw data annotation and training dataset curation.
专项更强Focuses strictly on LLM evaluation, testing, and observability rather than raw data annotation and training dataset curation.
专项更强在互联环境中跟踪、评估并交付 AI 模型与智能体。
