Label Studio
訓練データ · 261K 月間訪問数
Label Studioは、多様なデータタイプ向けに設計された多機能なオープンソースのデータラベリングプラットフォームです。画像、テキスト、音声、動画、時系列データにアノテーションを付け、LLMのファインチューニング、機械学習用のトレーニングデータの準備、人間参加型のフィードバックによるAIモデルの検証を可能にします。
VS
ModelScope
モデルハブ · 2.9M 月間訪問数
ModelScopeは、膨大なモデルとデータセットのライブラリを提供するオープンソースのAIモデルコミュニティおよびプラットフォームです。無料のコンピューティングリソースに支えられた「Model-as-a-Service」（MaaS）エコシステムにより、簡単なモデルトレーニング、推論、アプリケーション開発ツールを提供します。
製品概要
Label Studio 製品概要
Label Studioは、多様なデータタイプ向けに設計された多機能なオープンソースのデータラベリングプラットフォームです。画像、テキスト、音声、動画、時系列データにアノテーションを付け、LLMのファインチューニング、機械学習用のトレーニングデータの準備、人間参加型のフィードバックによるAIモデルの検証を可能にします。
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ModelScope 製品概要
ModelScopeは、膨大なモデルとデータセットのライブラリを提供するオープンソースのAIモデルコミュニティおよびプラットフォームです。無料のコンピューティングリソースに支えられた「Model-as-a-Service」（MaaS）エコシステムにより、簡単なモデルトレーニング、推論、アプリケーション開発ツールを提供します。
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Detailed feature comparison
| Feature | Label Studio | ModelScope |
|---|---|---|
| 主要カテゴリー | 訓練データ | モデルハブ |
| 追加日 | 2025-08-13 | 2025-08-03 |
| 価格 | フリーミアム | フリーミアム |
| 公式サイト | labelstud.io | modelscope.cn |
| 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 | 0 | 0 |
| 月間訪問数 | 261K | 2.9M |
| 月間成長率 | 9% | -26.3% |
| お気に入り | 137 | 114 |
| Details | 詳細を見る | 詳細を見る |
Label Studio vs ModelScope monthly traffic
Compare Label Studio and ModelScope by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.
How to interpret the traffic data
In the Label Studio vs ModelScope monthly traffic comparison, Label Studio currently shows 261K visits and ModelScope shows 2.9M; ModelScope has about 11.2 times the visible traffic of Label Studio, an absolute difference of about 2.7M 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.
Label Studio monthly traffic:
Latest traffic
月間訪問数
261K
平均滞在時間
1:15
訪問あたりページ数
1.98
直帰率
45.34%
Data updated 2026-06-11
Monthly traffic trend
- 2025/9: 217.4K 月間訪問数
- 2026/1: 229.7K 月間訪問数
- 2026/2: 192.9K 月間訪問数
- 2026/3: 220.2K 月間訪問数
- 2026/4: 239.5K 月間訪問数
- 2026/5: 261K 月間訪問数
主要地域
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇩🇪Germany | 42.84% | 111.8K |
| 🇺🇸United States | 16.26% | 42.4K |
| 🇨🇳China | 14.08% | 36.7K |
| 🇮🇳India | 13.59% | 35.5K |
| 🇻🇳Vietnam | 13.23% | 34.5K |
流入元
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| ダイレクト | 80.15% | 209.2K |
| 参照元 | 18.19% | 47.5K |
| Eメール | 1.66% | 4.3K |
検索キーワード
image labelleinglabel studiolabel-studiolabelstudiolabel studio interface
ModelScope monthly traffic:
Latest traffic
月間訪問数
2.9M
平均滞在時間
4:55
訪問あたりページ数
6.81
直帰率
35.01%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2026/1: 2.8M 月間訪問数
- 2026/2: 2.6M 月間訪問数
- 2026/3: 3.5M 月間訪問数
- 2026/4: 4M 月間訪問数
- 2026/5: 2.9M 月間訪問数
主要地域
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇨🇳China | 88.58% | 2.6M |
| 🇺🇸United States | 4.98% | 145.7K |
| 🇭🇰Hong Kong | 4.52% | 132.2K |
| 🇹🇼Taiwan | 1.19% | 34.8K |
| 🇸🇬Singapore | 0.73% | 21.4K |
流入元
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| ダイレクト | 83.92% | 2.5M |
| 参照元 | 16% | 468.1K |
| Eメール | 0.08% | 2.3K |
検索キーワード
modelscope魔塔魔塔社区魔搭魔搭社区
Traffic-based selection guidance: ModelScope is registered under a modelscope.cn subpath, so its large visible total may include the host platform. The current data does not justify choosing ModelScope for traffic alone; shortlist by unique taxonomy and use case, then validate with the same tasks.
Usage comparison
Compare the core capabilities of Label Studio and ModelScope
Label Studio Core features
訓練データ
データラベリング
データ管理
ModelScope Core features
モデルハブ
研究
ローコード・ノーコード
Use cases
Label Studio Use cases
コンピュータビジョン
ファインチューニング
NLP
オープンソース
AIトレーニング
アノテーションツール
データアノテーション
データラベリング
大規模言語モデル
機械学習
RLHF
ModelScope Use cases
コンピュータビジョン
ファインチューニング
NLP
オープンソース
AIコミュニティ
AI開発
アリババ
大規模言語モデル
MaaS
モデルライブラリ
Label Studio vs ModelScope：In-depth comparison and selection guidance
First decide whether the products solve the same kind of need
This in-depth Label Studio vs ModelScope comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. Label Studio is primarily listed under “訓練データ”, while ModelScope is primarily listed under “モデルハブ”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.
The structured fields currently show these decision-relevant differences: Primary category (Label Studio: 訓練データ; ModelScope: モデルハブ); Monthly visits (Label Studio: 261K; ModelScope: 2.9M); Monthly growth (Label Studio: 9%; ModelScope: -26.3%); Favorites (Label Studio: 137; ModelScope: 114); Website (Label Studio: labelstud.io; ModelScope: modelscope.cn). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.
What market visibility and monthly traffic mean
In the Label Studio vs ModelScope monthly traffic comparison, Label Studio currently shows 261K visits and ModelScope shows 2.9M; ModelScope has about 11.2 times the visible traffic of Label Studio, an absolute difference of about 2.7M 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 is registered under a modelscope.cn subpath, so its large visible total may include the host platform. The current data does not justify choosing ModelScope for traffic alone; shortlist by unique taxonomy and use case, then validate with the same tasks.
Product positioning, use cases, and roles
Label Studio and ModelScope currently overlap in shared tags: コンピュータビジョン、ファインチューニング、NLP、オープンソース. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.
Label Studio's unique categories/tags are 訓練データ、データラベリング、データ管理、AIトレーニング、アノテーションツール、データアノテーション、大規模言語モデル、機械学習; ModelScope's are モデルハブ、研究、ローコード・ノーコード、AIコミュニティ、AI開発、アリババ、大規模言語モデル、MaaS. 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
Label Studio has no verified rating, 0 comments, 137 favorites, and 143 likes；ModelScope has no verified rating, 0 comments, 114 favorites, and 118 likes。
Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.
Selection guidance by actual need
When to evaluate Label Studio first
Put Label Studio on the priority trial list when the task aligns with “訓練データ” and especially 訓練データ、データラベリング、データ管理、AIトレーニング、アノテーションツール、データアノテーション. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Label Studio also currently records: pricing is freemium, product type is website, 261K 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 ModelScope first
Put ModelScope on the priority trial list when the task aligns with “モデルハブ” and especially モデルハブ、研究、ローコード・ノーコード、AIコミュニティ、AI開発、アリババ. 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.
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 Label Studio and ModelScope, 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 Label Studio and ModelScope?
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.