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Activeloop
データ管理 · 43.9K 月間訪問数

Activeloopは、AI向けの専門データベースであるDeep Lakeを提供し、大規模なマルチモーダルデータセット(テキスト、画像、音声、動画)を管理、クエリ、ストリーミングして、高度なAIアプリケーションを構築します。複雑なデータインフラを簡素化し、開発者が強力な検索拡張生成(RAG)システム、セマンティック検索エンジン、インテリジェントなAIエージェントを容易に作成できるようにします。

VS
Zilliz
機械学習 · 174.3K 月間訪問数

Zillizは、スケーラブルなAIアプリケーション向けに構築されたエンタープライズグレードのベクトルデータベースです。人気のオープンソースプロジェクトMilvusを搭載し、数十億のベクトル埋め込みを保存、インデックス化、検索するための高性能でコスト効率の高いフルマネージドサービス(Zilliz Cloud)を提供します。RAG、推薦システム、マルチモーダル検索などのアプリケーションを強化するために設計されており、主要なAIフレームワークやクラウドプラットフォームとシームレスに統合されます。

Activeloop vs Zilliz:価格・機能・トラフィック比較

製品情報、分類、トラフィック、ユーザー反応に基づいて Activeloop と Zilliz を比較します。

更新 2026/08/05

製品概要

Activeloop 製品概要

Activeloopは、AI向けの専門データベースであるDeep Lakeを提供し、大規模なマルチモーダルデータセット(テキスト、画像、音声、動画)を管理、クエリ、ストリーミングして、高度なAIアプリケーションを構築します。複雑なデータインフラを簡素化し、開発者が強力な検索拡張生成(RAG)システム、セマンティック検索エンジン、インテリジェントなAIエージェントを容易に作成できるようにします。

Preview

Zilliz 製品概要

Zillizは、スケーラブルなAIアプリケーション向けに構築されたエンタープライズグレードのベクトルデータベースです。人気のオープンソースプロジェクトMilvusを搭載し、数十億のベクトル埋め込みを保存、インデックス化、検索するための高性能でコスト効率の高いフルマネージドサービス(Zilliz Cloud)を提供します。RAG、推薦システム、マルチモーダル検索などのアプリケーションを強化するために設計されており、主要なAIフレームワークやクラウドプラットフォームとシームレスに統合されます。

Preview

Detailed feature comparison

FeatureActiveloopZilliz
主要カテゴリーデータ管理機械学習
追加日2025-08-072025-09-11
価格フリーミアムフリーミアム
公式サイトwww.activeloop.aizilliz.com
製品タイプウェブサイトウェブサイト
Performance data
ユーザー評価未確認未確認
コメント00
月間訪問数43.9K174.3K
月間成長率-28.9%-6.8%
お気に入り146127
Details詳細を見る詳細を見る

Activeloop vs Zilliz monthly traffic

Compare Activeloop and Zilliz by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.

How to interpret the traffic data

In the Activeloop vs Zilliz monthly traffic comparison, Activeloop currently shows 43.9K visits and Zilliz shows 174.3K; Zilliz has about 4 times the visible traffic of Activeloop, an absolute difference of about 130.3K 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.

Activeloop monthly traffic:

Latest traffic

月間訪問数
43.9K
平均滞在時間
0:39
訪問あたりページ数
2.05
直帰率
39.69%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2025/9: 73.7K 月間訪問数
  • 2026/1: 72K 月間訪問数
  • 2026/2: 48.9K 月間訪問数
  • 2026/3: 61.1K 月間訪問数
  • 2026/4: 61.8K 月間訪問数
  • 2026/5: 43.9K 月間訪問数

主要地域

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇮🇳India38.71%17K
🇺🇸United States35.49%15.6K
🇩🇪Germany9.3%4.1K
🇻🇳Vietnam9.03%4K
🇷🇺Russia7.47%3.3K

流入元

Source typePercentageTraffic
ダイレクト85.99%37.8K
参照元13.94%6.1K
Eメール0.07%31

検索キーワード

activeloopcourse for fine tunningfine tunning course active looppotential fieldweight normalization neural networks

Zilliz monthly traffic:

Latest traffic

月間訪問数
174.3K
平均滞在時間
1:03
訪問あたりページ数
2.3
直帰率
43.45%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2025/9: 232.4K 月間訪問数
  • 2026/1: 193.2K 月間訪問数
  • 2026/2: 175.9K 月間訪問数
  • 2026/3: 184.2K 月間訪問数
  • 2026/4: 187.1K 月間訪問数
  • 2026/5: 174.3K 月間訪問数

主要地域

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇺🇸United States40.94%71.4K
🇻🇳Vietnam29.53%51.5K
🇮🇳India14.45%25.2K
🇩🇪Germany7.67%13.4K
🇬🇧United Kingdom7.41%12.9K

流入元

Source typePercentageTraffic
ダイレクト71.91%125.3K
参照元26.14%45.6K
Eメール1.95%3.4K

検索キーワード

aicloud aideepseekgoogle bardzilliz
Traffic-based selection guidance: If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Zilliz 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 Activeloop and Zilliz

Activeloop Core features

データベース
検索
データ管理

Zilliz Core features

データベース
検索
機械学習

Use cases

Activeloop Use cases

検索拡張生成
セマンティック検索
ベクトルデータベース
AIインフラ
AIデータベース
データ管理
ラングチェーン
LlamaIndex
マルチモーダルデータ

Zilliz Use cases

検索拡張生成
セマンティック検索
ベクトルデータベース
AI
エンタープライズAI
大規模言語モデル
機械学習
ミルバス
レコメンデーションエンジン
類似性検索
非構造化データ

Best suited roles

Activeloop Best suited roles

確認済みデータなし

Zilliz Best suited roles

AI研究者
データサイエンティスト
DevOpsエンジニア
機械学習エンジニア
プロダクトマネージャー
ソフトウェア開発者
ソリューションアーキテクト

Activeloop vs Zilliz:In-depth comparison and selection guidance

First decide whether the products solve the same kind of need

This in-depth Activeloop vs Zilliz comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. Activeloop is primarily listed under “データ管理”, while Zilliz is primarily listed under “機械学習”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.

The structured fields currently show these decision-relevant differences: Primary category (Activeloop: データ管理; Zilliz: 機械学習); Monthly visits (Activeloop: 43.9K; Zilliz: 174.3K); Monthly growth (Activeloop: -28.9%; Zilliz: -6.8%); Favorites (Activeloop: 146; Zilliz: 127); Website (Activeloop: www.activeloop.ai; Zilliz: zilliz.com). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.

What market visibility and monthly traffic mean

In the Activeloop vs Zilliz monthly traffic comparison, Activeloop currently shows 43.9K visits and Zilliz shows 174.3K; Zilliz has about 4 times the visible traffic of Activeloop, an absolute difference of about 130.3K 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.

If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Zilliz 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

Activeloop and Zilliz currently overlap in shared categories: データベース、検索; shared tags: 検索拡張生成、セマンティック検索、ベクトルデータベース. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.

Activeloop's unique categories/tags are データ管理、AIインフラ、AIデータベース、ラングチェーン、LlamaIndex、マルチモーダルデータ; Zilliz's are 機械学習、AI、エンタープライズAI、大規模言語モデル、ミルバス、レコメンデーションエンジン、類似性検索、非構造化データ. 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

Activeloop has no verified rating, 0 comments, 146 favorites, and 114 likes;Zilliz has no verified rating, 0 comments, 127 favorites, and 100 likes。

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

Selection guidance by actual need

When to evaluate Activeloop first

Put Activeloop on the priority trial list when the task aligns with “データ管理” and especially データ管理、AIインフラ、AIデータベース、ラングチェーン、LlamaIndex、マルチモーダルデータ. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

Activeloop also currently records: pricing is freemium, product type is website, 43.9K 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.

When to evaluate Zilliz first

Put Zilliz on the priority trial list when the task aligns with “機械学習” and especially 機械学習、AI、エンタープライズAI、大規模言語モデル、ミルバス、レコメンデーションエンジン, or the users include AI研究者、データサイエンティスト、DevOpsエンジニア、機械学習エンジニア. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

Zilliz also currently records: pricing is freemium, product type is website, 174.3K 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 Activeloop and Zilliz, 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.

比較 FAQ

How should I choose between Activeloop and Zilliz?
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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