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ModelScope ist eine Open-Source-KI-Modell-Community und -Plattform, die eine riesige Bibliothek von Modellen und Datensätzen bietet. Es stellt ein "Model-as-a-Service" (MaaS)-Ökosystem mit Werkzeugen für einfaches Modelltraining, Inferenz und Anwendungsentwicklung bereit, unterstützt durch kostenlose Rechenressourcen.

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Apis · 7.9M monatliche besuche

Ein kostenloses, KI-gestütztes Forschungstool des Allen Institute for AI, das Wissenschaftlern hilft, wissenschaftliche Literatur zu entdecken und zu verstehen. Es nutzt KI, um über 200 Millionen Paper zu analysieren, und bietet Funktionen wie semantische Suche, Analyse einflussreicher Zitate und Paper-Zusammenfassungen, um wissenschaftliche Durchbrüche zu beschleunigen.

ModelScope vs Semantic Scholar: Preise, Funktionen und Traffic

Vergleiche ModelScope und Semantic Scholar nach Positionierung, Preis, Funktionen, Traffic und Nutzerfeedback.

Aktualisiert 13.08.2026

Produktübersicht

ModelScope Produktübersicht

ModelScope ist eine Open-Source-KI-Modell-Community und -Plattform, die eine riesige Bibliothek von Modellen und Datensätzen bietet. Es stellt ein "Model-as-a-Service" (MaaS)-Ökosystem mit Werkzeugen für einfaches Modelltraining, Inferenz und Anwendungsentwicklung bereit, unterstützt durch kostenlose Rechenressourcen.

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Semantic Scholar Produktübersicht

Ein kostenloses, KI-gestütztes Forschungstool des Allen Institute for AI, das Wissenschaftlern hilft, wissenschaftliche Literatur zu entdecken und zu verstehen. Es nutzt KI, um über 200 Millionen Paper zu analysieren, und bietet Funktionen wie semantische Suche, Analyse einflussreicher Zitate und Paper-Zusammenfassungen, um wissenschaftliche Durchbrüche zu beschleunigen.

Preview

Detailed feature comparison

FeatureModelScopeSemantic Scholar
HauptkategorieModell-HubApis
Hinzugefügt2025-08-032025-08-04
PreismodellFreemiumKostenlos
Offizielle Websitemodelscope.cnwww.semanticscholar.org
ProdukttypWebsiteWebsite
Performance data
NutzerbewertungNicht verifiziertNicht verifiziert
Kommentare00
Monatliche Besuche2.9M7.9M
Monatliches Wachstum-26.3%-9.3%
Favoriten116108
DetailsDetails ansehenDetails ansehen

ModelScope vs Semantic Scholar monthly traffic

Compare ModelScope and Semantic Scholar by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.

How to interpret the traffic data

In the ModelScope vs Semantic Scholar monthly traffic comparison, ModelScope currently shows 2.9M visits and Semantic Scholar shows 7.9M; Semantic Scholar has about 2.7 times the visible traffic of ModelScope, an absolute difference of about 5M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.

Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.

ModelScope is registered at the modelscope.cn/home subpage. Because the current data does not state whether other host pages are excluded, treat this as domain-level context rather than independent traffic for one product or project.

ModelScope monthly traffic:

Latest traffic

Monatliche Besuche
2.9M
Ø Besuchsdauer
4:55
Seiten pro Besuch
6.81
Absprungrate
35.01%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2026/1: 2.8M Monatliche Besuche
  • 2026/2: 2.6M Monatliche Besuche
  • 2026/3: 3.5M Monatliche Besuche
  • 2026/4: 4M Monatliche Besuche
  • 2026/5: 2.9M Monatliche Besuche

Top-Regionen

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇨🇳China88.58%2.6M
🇺🇸United States4.98%145.7K
🇭🇰Hong Kong4.52%132.2K
🇹🇼Taiwan1.19%34.8K
🇸🇬Singapore0.73%21.4K

Traffic-Quellen

Source typePercentageTraffic
Direkt83.92%2.5M
Verweis16%468.1K
E-Mail0.08%2.3K

Suchbegriffe

modelscope魔塔魔塔社区魔搭魔搭社区

Semantic Scholar monthly traffic:

Latest traffic

Monatliche Besuche
7.9M
Ø Besuchsdauer
1:47
Seiten pro Besuch
2.64
Absprungrate
48.39%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2025/9: 5.2M Monatliche Besuche
  • 2026/1: 6.9M Monatliche Besuche
  • 2026/2: 7.1M Monatliche Besuche
  • 2026/3: 8.7M Monatliche Besuche
  • 2026/4: 8.7M Monatliche Besuche
  • 2026/5: 7.9M Monatliche Besuche

Top-Regionen

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇺🇸United States36.44%2.9M
🇮🇩Indonesia30.53%2.4M
🇮🇳India13.28%1.1M
🇨🇳China11.2%887.5K
🇩🇪Germany8.55%677.5K

Traffic-Quellen

Source typePercentageTraffic
Direkt80.41%6.4M
Verweis17.49%1.4M
E-Mail2.1%166.4K

Suchbegriffe

celeb jihadcitizen free pressscholarsemantic scholar細木数子 島倉千代子
Traffic-based selection guidance: If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Semantic Scholar first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.

Usage comparison

Compare the core capabilities of ModelScope and Semantic Scholar

ModelScope Core features

Forschung
Modell-Hub
Low-Code No-Code

Semantic Scholar Core features

Forschung
Apis
Suchen

Use cases

ModelScope Use cases

NLP
KI-Community
KI-Entwicklung
Alibaba
Computer Vision
Feinabstimmung
Große Sprachmodelle
MaaS
Modellbibliothek
Open Source

Semantic Scholar Use cases

NLP
Akademische Suche
KI für die Wissenschaft
Zitationsanalyse
Datenwissenschaft
Kostenloses Tool
Literaturübersicht
Paper Discovery
Forschung
wissenschaftliche Literatur

ModelScope vs Semantic Scholar:In-depth comparison and selection guidance

First decide whether the products solve the same kind of need

This in-depth ModelScope vs Semantic Scholar comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. ModelScope is primarily listed under “Modell-Hub”, while Semantic Scholar is primarily listed under “Apis”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.

The structured fields currently show these decision-relevant differences: Primary category (ModelScope: Modell-Hub; Semantic Scholar: Apis); Pricing (ModelScope: Freemium; Semantic Scholar: Free); Monthly visits (ModelScope: 2.9M; Semantic Scholar: 7.9M); Monthly growth (ModelScope: -26.3%; Semantic Scholar: -9.3%); Favorites (ModelScope: 116; Semantic Scholar: 108). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.

What market visibility and monthly traffic mean

In the ModelScope vs Semantic Scholar monthly traffic comparison, ModelScope currently shows 2.9M visits and Semantic Scholar shows 7.9M; Semantic Scholar has about 2.7 times the visible traffic of ModelScope, an absolute difference of about 5M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.

Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.

ModelScope is registered at the modelscope.cn/home subpage. Because the current data does not state whether other host pages are excluded, treat this as domain-level context rather than independent traffic for one product or project.

If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Semantic Scholar first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.

Product positioning, use cases, and roles

ModelScope and Semantic Scholar currently overlap in shared categories: Forschung; shared tags: NLP. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.

ModelScope's unique categories/tags are Modell-Hub, Low-Code No-Code, KI-Community, KI-Entwicklung, Alibaba, Computer Vision, Feinabstimmung und Große Sprachmodelle; Semantic Scholar's are Apis, Suchen, Akademische Suche, KI für die Wissenschaft, Zitationsanalyse, Datenwissenschaft, Kostenloses Tool und Literaturübersicht. These unique fields are the strongest differentiators: validate the product whose recorded scope matches the task instead of following traffic alone.

What ratings, comments, and favorites can tell you

ModelScope has no verified rating, 0 comments, 116 favorites, and 118 likes;Semantic Scholar has no verified rating, 0 comments, 108 favorites, and 93 likes。

Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.

Selection guidance by actual need

When to evaluate ModelScope first

Put ModelScope on the priority trial list when the task aligns with “Modell-Hub” and especially Modell-Hub, Low-Code No-Code, KI-Community, KI-Entwicklung, Alibaba und Computer Vision. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

ModelScope also currently records: pricing is freemium, product type is website, 2.9M monthly visits shown for the registered host (subpage scope unknown), no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.

When to evaluate Semantic Scholar first

Put Semantic Scholar on the priority trial list when the task aligns with “Apis” and especially Apis, Suchen, Akademische Suche, KI für die Wissenschaft, Zitationsanalyse und Datenwissenschaft. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

Semantic Scholar also currently records: pricing is free, product type is website, 7.9M verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.

How to validate the recommendation before deciding

The available data describes positioning, public visibility, and community signals, but it cannot prove output quality, speed, integration effort, privacy, or long-term cost in your workflow. Before deciding, run the same representative tasks in ModelScope and Semantic Scholar, then record completion time, accuracy, manual corrections, and the real paid threshold. A like-for-like trial turns this comparison into a defensible adoption decision.

Vergleichs-FAQ

How should I choose between ModelScope and Semantic Scholar?
Compare positioning, pricing, taxonomy, and traffic maturity, then verify the latest details on each official website.
Where does this comparison data come from?
The factual baseline is derived from product, taxonomy, traffic, and community data. Reviewed editorial conclusions show their source and verification date.
What do unknown fields mean?
Unknown means there is not enough reliable evidence; the page does not fill gaps with assumptions.

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