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Lobe
機械学習 · 636.1M 月間訪問数

Lobeは、MacおよびWindows向けの無料の使いやすいデスクトップアプリケーションで、コードを一切書かずにカスタムの機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイできます。主に画像分類に焦点を当て、AI作成のプロセスを簡素化します。

VS
phospho
機械学習 · 18.7K 月間訪問数

phosphoは、オープンソースのハードウェアとソフトウェアの統合エコシステムを提供するAIロボティクス企業です。ロボットアームや歩行ロボットなどのスターターキットを提供し、phosphobotプラットフォームによって駆動され、開発者、研究者、ホビイストが高度な物理AIに容易にアクセスできるようにします。

Lobe vs phospho: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 Lobe と phospho を比較します。

更新 2026/08/18

製品概要

Lobe 製品概要

Lobeは、MacおよびWindows向けの無料の使いやすいデスクトップアプリケーションで、コードを一切書かずにカスタムの機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイできます。主に画像分類に焦点を当て、AI作成のプロセスを簡素化します。

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phospho 製品概要

phosphoは、オープンソースのハードウェアとソフトウェアの統合エコシステムを提供するAIロボティクス企業です。ロボットアームや歩行ロボットなどのスターターキットを提供し、phosphobotプラットフォームによって駆動され、開発者、研究者、ホビイストが高度な物理AIに容易にアクセスできるようにします。

Preview

Detailed feature comparison

FeatureLobephospho
主要カテゴリー機械学習機械学習
追加日2025-08-012025-08-03
価格無料有料
公式サイトgithub.comphospho.ai
製品タイプアプリウェブサイト
Performance data
ユーザー評価未確認未確認
コメント00
月間訪問数636.1M18.7K
月間成長率0.8%-4.7%
お気に入り123105
Details詳細を見る詳細を見る

Lobe vs phospho monthly traffic

Compare Lobe and phospho by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.

How to interpret the traffic data

In the Lobe vs phospho monthly traffic comparison, Lobe currently shows 636.1M visits and phospho shows 18.7K; Lobe has about 34,063.9 times the visible traffic of phospho, an absolute difference of about 636.1M 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.

Lobe is registered at the github.com/lobe 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.

Lobe monthly traffic:

Latest traffic

月間訪問数
636.1M
平均滞在時間
6:23
訪問あたりページ数
5.92
直帰率
36.46%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2026/1: 542.6M 月間訪問数
  • 2026/2: 534.8M 月間訪問数
  • 2026/3: 634.3M 月間訪問数
  • 2026/4: 631M 月間訪問数
  • 2026/5: 636.1M 月間訪問数

主要地域

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇺🇸United States36.14%229.9M
🇨🇳China22.96%146M
🇮🇳India17.41%110.7M
🇷🇺Russia15.84%100.8M
🇩🇪Germany7.65%48.7M

流入元

Source typePercentageTraffic
ダイレクト82.14%522.5M
参照元16.14%102.7M
Eメール1.72%10.9M

検索キーワード

githubgithub copilothermes agentzapretзапрет

phospho monthly traffic:

Latest traffic

月間訪問数
18.7K
平均滞在時間
0:30
訪問あたりページ数
2
直帰率
42.73%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2025/9: 37.3K 月間訪問数
  • 2026/1: 31.7K 月間訪問数
  • 2026/2: 30.4K 月間訪問数
  • 2026/3: 25.4K 月間訪問数
  • 2026/4: 19.6K 月間訪問数
  • 2026/5: 18.7K 月間訪問数

主要地域

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇺🇸United States37.88%7.1K
🇮🇳India21.24%4K
🇫🇷France16.33%3K
🇨🇦Canada12.97%2.4K
🇻🇳Vietnam11.58%2.2K

流入元

Source typePercentageTraffic
ダイレクト69.55%13K
参照元30.45%5.7K

検索キーワード

lerobot controlphosphophosphobotphospo/aiso-101 interface
Traffic-based selection guidance: Lobe is registered under a github.com subpath, so its large visible total may include the host platform. The current data does not justify choosing Lobe for traffic alone; shortlist by unique taxonomy and use case, then validate with the same tasks.

Usage comparison

Compare the core capabilities of Lobe and phospho

Lobe Core features

STEM
機械学習
ノーコード

phospho Core features

STEM
機械学習
ロボット工学
IoT

Use cases

Lobe Use cases

機械学習
コンピュータビジョン
デスクトップアプリ
開発者ツール
無料
画像分類
マイクロソフト
モデル学習
ノーコード
プロトタイピング

phospho Use cases

機械学習
AIロボット工学
データセット収集
開発者プラットフォーム
身体性AI
ハードウェア
オープンソース
物理的AI
ロボット制御
ロボット工学
遠隔操作

Lobe vs phospho:In-depth comparison and selection guidance

First decide whether the products solve the same kind of need

This in-depth Lobe vs phospho comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. Lobe is primarily listed under “機械学習”, while phospho 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 (Lobe: 機械学習; phospho: 機械学習); Product type (Lobe: App; phospho: Website); Pricing (Lobe: Free; phospho: Paid); Monthly visits (Lobe: 636.1M; phospho: 18.7K); Monthly growth (Lobe: 0.8%; phospho: -4.7%). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.

What market visibility and monthly traffic mean

In the Lobe vs phospho monthly traffic comparison, Lobe currently shows 636.1M visits and phospho shows 18.7K; Lobe has about 34,063.9 times the visible traffic of phospho, an absolute difference of about 636.1M 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.

Lobe is registered at the github.com/lobe 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.

Lobe is registered under a github.com subpath, so its large visible total may include the host platform. The current data does not justify choosing Lobe for traffic alone; shortlist by unique taxonomy and use case, then validate with the same tasks.

Product positioning, use cases, and roles

Lobe and phospho currently overlap in shared categories: STEM; shared tags: 機械学習. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.

Lobe's unique categories/tags are 機械学習、ノーコード、コンピュータビジョン、デスクトップアプリ、開発者ツール、無料、画像分類、マイクロソフト; phospho's are 機械学習、ロボット工学、IoT、AIロボット工学、データセット収集、開発者プラットフォーム、身体性AI、ハードウェア. 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

Lobe has no verified rating, 0 comments, 123 favorites, and 119 likes;phospho has no verified rating, 0 comments, 105 favorites, and 120 likes。

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

Selection guidance by actual need

When to evaluate Lobe first

Put Lobe on the priority trial list when the task aligns with “機械学習” and especially 機械学習、ノーコード、コンピュータビジョン、デスクトップアプリ、開発者ツール、無料. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

Lobe also currently records: pricing is free, product type is app, 636.1M 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 phospho first

Put phospho on the priority trial list when the task aligns with “機械学習” and especially 機械学習、ロボット工学、IoT、AIロボット工学、データセット収集、開発者プラットフォーム. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

phospho also currently records: pricing is paid, product type is website, 18.7K 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 Lobe and phospho, 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 Lobe and phospho?
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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