ModelScope
모델 허브 · 2.9M 월 방문
ModelScope는 방대한 모델 및 데이터셋 라이브러리를 제공하는 오픈 소스 AI 모델 커뮤니티 및 플랫폼입니다. 무료 컴퓨팅 리소스가 지원되는 '서비스형 모델'(MaaS) 생태계를 통해 손쉬운 모델 훈련, 추론 및 애플리케이션 개발 도구를 제공합니다.
VS
Semantic Scholar
아피스 · 7.9M 월 방문
Semantic Scholar는 앨런 인공지능 연구소(Allen Institute for AI)에서 개발한 무료 AI 기반 연구 도구로, 학자들이 과학 문헌을 발견하고 이해하는 데 도움을 줍니다. 2억 편 이상의 논문을 AI로 분석하여 시맨틱 검색, 영향력 있는 인용 분석, 논문 요약과 같은 기능을 제공하여 과학적 발견을 가속화합니다.
제품 개요
ModelScope 제품 개요
ModelScope는 방대한 모델 및 데이터셋 라이브러리를 제공하는 오픈 소스 AI 모델 커뮤니티 및 플랫폼입니다. 무료 컴퓨팅 리소스가 지원되는 '서비스형 모델'(MaaS) 생태계를 통해 손쉬운 모델 훈련, 추론 및 애플리케이션 개발 도구를 제공합니다.
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Semantic Scholar 제품 개요
Semantic Scholar는 앨런 인공지능 연구소(Allen Institute for AI)에서 개발한 무료 AI 기반 연구 도구로, 학자들이 과학 문헌을 발견하고 이해하는 데 도움을 줍니다. 2억 편 이상의 논문을 AI로 분석하여 시맨틱 검색, 영향력 있는 인용 분석, 논문 요약과 같은 기능을 제공하여 과학적 발견을 가속화합니다.
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Detailed feature comparison
| Feature | ModelScope | Semantic Scholar |
|---|---|---|
| 주요 카테고리 | 모델 허브 | 아피스 |
| 등록일 | 2025-08-03 | 2025-08-04 |
| 가격 | 프리미엄 | 무료 |
| 공식 사이트 | modelscope.cn | www.semanticscholar.org |
| 제품 유형 | 웹사이트 | 웹사이트 |
| Performance data | ||
| 사용자 평점 | 확인되지 않음 | 확인되지 않음 |
| 댓글 | 0 | 0 |
| 월 방문 | 2.9M | 7.9M |
| 월 성장률 | -26.3% | -9.3% |
| 즐겨찾기 | 117 | 108 |
| Details | 상세 보기 | 상세 보기 |
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
월 방문
2.9M
평균 방문 시간
4:55
방문당 페이지
6.81
이탈률
35.01%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2026/1: 2.8M 월 방문
- 2026/2: 2.6M 월 방문
- 2026/3: 3.5M 월 방문
- 2026/4: 4M 월 방문
- 2026/5: 2.9M 월 방문
주요 지역
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 |
트래픽 소스
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 직접 | 83.92% | 2.5M |
| 리퍼럴 | 16% | 468.1K |
| 이메일 | 0.08% | 2.3K |
검색 키워드
modelscope魔塔魔塔社区魔搭魔搭社区
Semantic Scholar monthly traffic:
Latest traffic
월 방문
7.9M
평균 방문 시간
1:47
방문당 페이지
2.64
이탈률
48.39%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2025/9: 5.2M 월 방문
- 2026/1: 6.9M 월 방문
- 2026/2: 7.1M 월 방문
- 2026/3: 8.7M 월 방문
- 2026/4: 8.7M 월 방문
- 2026/5: 7.9M 월 방문
주요 지역
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 36.44% | 2.9M |
| 🇮🇩Indonesia | 30.53% | 2.4M |
| 🇮🇳India | 13.28% | 1.1M |
| 🇨🇳China | 11.2% | 887.5K |
| 🇩🇪Germany | 8.55% | 677.5K |
트래픽 소스
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 직접 | 80.41% | 6.4M |
| 리퍼럴 | 17.49% | 1.4M |
| 이메일 | 2.1% | 166.4K |
검색 키워드
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
연구
모델 허브
로우 코드 노 코드
Semantic Scholar Core features
연구
아피스
검색
Use cases
ModelScope Use cases
NLP
AI 커뮤니티
AI 개발
알리바바
컴퓨터 비전
미세 조정
대규모 언어 모델
MaaS
모델 라이브러리
오픈 소스
Semantic Scholar Use cases
NLP
학술 검색
과학을 위한 AI
인용 분석
데이터 과학
무료 도구
문헌 검토
논문 검색
연구
과학 문헌
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 “모델 허브”, while Semantic Scholar is primarily listed under “아피스”, 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: 모델 허브; Semantic Scholar: 아피스); 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: 117; 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: 연구; 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 모델 허브, 로우 코드 노 코드, AI 커뮤니티, AI 개발, 알리바바, 컴퓨터 비전, 미세 조정 및 대규모 언어 모델; Semantic Scholar's are 아피스, 검색, 학술 검색, 과학을 위한 AI, 인용 분석, 데이터 과학, 무료 도구 및 문헌 검토. 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, 117 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 “모델 허브” and especially 모델 허브, 로우 코드 노 코드, AI 커뮤니티, AI 개발, 알리바바 및 컴퓨터 비전. 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 “아피스” and especially 아피스, 검색, 학술 검색, 과학을 위한 AI, 인용 분석 및 데이터 과학. 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.
비교 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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