Một thư mục được tuyển chọn gồm các tập dữ liệu mã nguồn mở, chất lượng cao dành cho AI và học máy. Khám phá tiêu chuẩn vàng về dữ liệu để huấn luyện các mô hình của bạn trong thị giác máy tính, NLP, v.v.
ModelScope là một cộng đồng và nền tảng mô hình AI mã nguồn mở, cung cấp một thư viện khổng lồ các mô hình và bộ dữ liệu. Nó cung cấp một hệ sinh thái "Mô hình như một Dịch vụ" (MaaS) với các công cụ để đào tạo, suy luận và phát triển ứng dụng dễ dàng, được hỗ trợ bởi tài nguyên tính toán miễn phí.
Một thư mục được tuyển chọn gồm các tập dữ liệu mã nguồn mở, chất lượng cao dành cho AI và học máy. Khám phá tiêu chuẩn vàng về dữ liệu để huấn luyện các mô hình của bạn trong thị giác máy tính, NLP, v.v.
ModelScope là một cộng đồng và nền tảng mô hình AI mã nguồn mở, cung cấp một thư viện khổng lồ các mô hình và bộ dữ liệu. Nó cung cấp một hệ sinh thái "Mô hình như một Dịch vụ" (MaaS) với các công cụ để đào tạo, suy luận và phát triển ứng dụng dễ dàng, được hỗ trợ bởi tài nguyên tính toán miễn phí.
| Feature | dataset.gold | ModelScope |
|---|---|---|
| Danh mục chính | Tập dữ liệu | Trung tâm Mô hình |
| Ngày thêm | 2025-08-04 | 2025-08-03 |
| Giá | Miễn phí | Freemium |
| Trang chính thức | dataset.gold | modelscope.cn |
| Loại sản phẩm | Trang web | Trang web |
| Performance data | ||
| Đánh giá người dùng | Chưa xác minh | Chưa xác minh |
| Bình luận | 0 | 0 |
| Lượt truy cập tháng | 3.4K | 2.9M |
| Tăng trưởng tháng | Chưa xác minh | -26.3% |
| Yêu thích | 118 | 114 |
| Details | Xem chi tiết | Xem chi tiết |
Compare dataset.gold and ModelScope by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.
In the dataset.gold vs ModelScope monthly traffic comparison, dataset.gold currently shows 3.4K visits and ModelScope shows 2.9M; ModelScope has about 862.8 times the visible traffic of dataset.gold, an absolute difference of about 2.9M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Only ModelScope has complete third-party traffic details; dataset.gold uses visits recorded inside ToolMage. These scopes cannot estimate market share directly, and on-site views should not be treated as the product’s total website traffic.
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.
| 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 |
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| Trực tiếp | 83.92% | 2.5M |
| Giới thiệu | 16% | 468.1K |
| 0.08% | 2.3K |
This in-depth dataset.gold vs ModelScope comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. dataset.gold is primarily listed under “Tập dữ liệu”, while ModelScope is primarily listed under “Trung tâm Mô hình”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.
The structured fields currently show these decision-relevant differences: Primary category (dataset.gold: Tập dữ liệu; ModelScope: Trung tâm Mô hình); Pricing (dataset.gold: Free; ModelScope: Freemium); Monthly visits (dataset.gold: 3.4K; ModelScope: 2.9M); Favorites (dataset.gold: 118; ModelScope: 114); Website (dataset.gold: dataset.gold; ModelScope: modelscope.cn). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.
In the dataset.gold vs ModelScope monthly traffic comparison, dataset.gold currently shows 3.4K visits and ModelScope shows 2.9M; ModelScope has about 862.8 times the visible traffic of dataset.gold, an absolute difference of about 2.9M visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Only ModelScope has complete third-party traffic details; dataset.gold uses visits recorded inside ToolMage. These scopes cannot estimate market share directly, and on-site views should not be treated as the product’s total website traffic.
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.
dataset.gold and ModelScope currently overlap in shared categories: Nghiên cứu; shared tags: thị giác máy tính, NLP và Mã nguồn mở. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.
dataset.gold's unique categories/tags are Tập dữ liệu, Học máy, Đào tạo AI, Thu thập dữ liệu, khoa học dữ liệu, Công cụ dành cho nhà phát triển, học máy và Nghiên cứu; ModelScope's are Trung tâm Mô hình, Low-Code No-Code, Cộng đồng AI, Phát triển AI, Alibaba, Tinh chỉnh, Mô hình ngôn ngữ lớn và MaaS. These unique fields are the strongest differentiators: validate the product whose recorded scope matches the task instead of following traffic alone.
dataset.gold has no verified rating, 0 comments, 118 favorites, and 114 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.
Put dataset.gold on the priority trial list when the task aligns with “Tập dữ liệu” and especially Tập dữ liệu, Học máy, Đào tạo AI, Thu thập dữ liệu, khoa học dữ liệu và Công cụ dành cho nhà phát triển. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
dataset.gold also currently records: pricing is free, product type is website, 3.4K on-site monthly views, 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.
Put ModelScope on the priority trial list when the task aligns with “Trung tâm Mô hình” and especially Trung tâm Mô hình, Low-Code No-Code, Cộng đồng AI, Phát triển AI, Alibaba và Tinh chỉnh. 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.
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 dataset.gold 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.
Hugging Face là nền tảng và cộng đồng mã nguồn mở hàng đầu về học máy. Nó cung cấp các công cụ cho nhà phát triển và nhà nghiên cứu để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình tiên tiến, cung cấp một trung tâm rộng lớn gồm các mô hình được huấn luyện trước, bộ dữ liệu và ứng dụng demo.
Tập dữ liệu
Fast.ai là một viện nghiên cứu chuyên sâu về việc làm cho học sâu (deep learning) trở nên dễ tiếp cận với mọi người. Nền tảng này cung cấp các khóa học miễn phí, thư viện phần mềm mã nguồn mở (fastai), nghiên cứu tiên tiến và một cộng đồng sôi nổi, trao quyền cho các lập trình viên từ mọi nền tảng để trở thành những người thực hành học sâu.
Học máy
Label Studio là một nền tảng gán nhãn dữ liệu mã nguồn mở đa năng, được thiết kế cho nhiều loại dữ liệu khác nhau. Nó cho phép người dùng chú thích hình ảnh, văn bản, âm thanh, video và dữ liệu chuỗi thời gian để tinh chỉnh các mô hình LLM, chuẩn bị dữ liệu huấn luyện cho học máy và xác thực các mô hình AI với phản hồi từ con người trong vòng lặp.
Dữ liệu huấn luyện
Google Research là một trung tâm hàng đầu để khám phá những tiến bộ đột phá trong khoa học và AI. Nền tảng này cung cấp quyền truy cập mở vào một kho lưu trữ khổng lồ các bài báo nghiên cứu, giới thiệu dự án và tài nguyên mã nguồn mở trên nhiều lĩnh vực đa dạng như học máy, điện toán lượng tử và chăm sóc sức khỏe. Đây là một nền tảng thiết yếu cho các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và những người đam mê để luôn đi đầu trong đổi mới công nghệ và hiểu được tác động thực tế của nó.
Nền tảng học tập
TensorFlow là một nền tảng mã nguồn mở toàn diện cho học máy được phát triển bởi Google. Nó cung cấp một hệ sinh thái toàn diện, linh hoạt gồm các công cụ, thư viện và tài nguyên cộng đồng cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển xây dựng và triển khai các ứng dụng dựa trên ML. Từ người mới bắt đầu đến chuyên gia, TensorFlow cung cấp các API cấp cao trực quan để xây dựng mô hình dễ dàng và các API cấp thấp mạnh mẽ cho nghiên cứu nâng cao, cho phép triển khai trên các máy chủ, thiết bị biên và trình duyệt.
Framework
MindSpore là một khung tính toán AI mã nguồn mở, hỗ trợ mọi kịch bản, được thiết kế cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu. Nó cung cấp trải nghiệm thân thiện với nhà phát triển cùng khả năng triển khai linh hoạt trên các môi trường đám mây, biên và thiết bị. Nó vượt trội trong việc huấn luyện phân tán cho các mô hình lớn và cung cấp các bộ công cụ chuyên dụng cho tính toán khoa học (AI4S), đảm bảo hiệu suất và hiệu quả cao, đặc biệt trên phần cứng Ascend.
Tính toán khoa học
gts.ai là nhà cung cấp giải pháp dữ liệu AI hàng đầu với hơn 25 năm kinh nghiệm. Họ cung cấp các bộ dữ liệu tùy chỉnh, chất lượng cao cho học máy, bao gồm dữ liệu hình ảnh, video, giọng nói và văn bản. Tận dụng lực lượng lao động toàn cầu hơn 4,5 triệu người, GTS cung cấp các dịch vụ toàn diện từ thu thập, chú thích dữ liệu đến phiên âm và quản lý dữ liệu. Họ đảm bảo tính chính xác, bảo mật (tuân thủ ISO, GDPR, HIPAA) và khả năng mở rộng của dữ liệu cho các dự án AI trong nhiều ngành, giúp doanh nghiệp thúc đẩy các sáng kiến AI của mình bằng dữ liệu đáng tin cậy.
Chú thích dữ liệu
LAION (Mạng lưới Trí tuệ Nhân tạo Mở Quy mô lớn) là một tổ chức phi lợi nhuận chuyên về dân chủ hóa nghiên cứu AI. Tổ chức này cung cấp các bộ dữ liệu mã nguồn mở khổng lồ, các mô hình được huấn luyện trước và công cụ cho công chúng, thúc đẩy nghiên cứu mở, giáo dục và phát triển hiệu quả về tài nguyên trong học máy.
Tập dữ liệu
Width.ai là một công ty tư vấn chuyên về AI và học máy, cung cấp các giải pháp tùy chỉnh cho doanh nghiệp. Họ tận dụng các công nghệ tiên tiến như GPT, NLP và thị giác máy tính để giải quyết các vấn đề phức tạp, tự động hóa quy trình làm việc và thúc đẩy tăng trưởng. Dịch vụ của họ bao gồm từ phát triển các công cụ tóm tắt và chatbot tiên tiến đến xây dựng các hệ thống phân loại sản phẩm và thị giác máy tính có độ chính xác cao.
Tư vấn AI
PyTorch là một framework học máy mã nguồn mở dựa trên thư viện Torch, được sử dụng cho các ứng dụng như thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó cung cấp một môi trường linh hoạt, ưu tiên Python, giúp tăng tốc quá trình từ tạo mẫu nghiên cứu đến triển khai sản xuất.
Học sâu
AI Superior là một công ty tư vấn và phát triển AI có trụ sở tại Đức, cung cấp các giải pháp AI tùy chỉnh toàn diện. Họ chuyên về thị giác máy tính, NLP, phân tích dự đoán và AI tạo sinh cho nhiều ngành công nghiệp, tận dụng đội ngũ chuyên gia cấp tiến sĩ để biến các thách thức kinh doanh thành các ứng dụng có thể mở rộng và dựa trên dữ liệu.
Tư vấn AI
Labelbox là một nền tảng AI toàn diện lấy dữ liệu làm trung tâm, hay "Nhà máy dữ liệu", được thiết kế cho các nhóm AI. Nó cung cấp phần mềm tích hợp, dịch vụ chuyên gia và thị trường nhân tài để tạo, quản lý và đánh giá dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho các mô hình AI tiên tiến, bao gồm LLM và hệ thống đa phương thức.
Gán nhãn
Một dịch vụ và nền tảng chú thích dữ liệu chuyên nghiệp cung cấp các bộ dữ liệu được gán nhãn chính xác, chất lượng cao cho học máy. Nó hỗ trợ các loại dữ liệu đa dạng như hình ảnh, video, văn bản và âm thanh, cung cấp giá cả linh hoạt, nền tảng tự phục vụ và các dịch vụ được quản lý hoàn toàn để mở rộng các dự án AI ở mọi quy mô.
Quản lý Dữ liệu
Prodigy là một công cụ chú thích có thể lập trình cho AI, Học máy và NLP, được thiết kế cho các nhà phát triển. Nó cho phép tạo nhanh dữ liệu huấn luyện và đánh giá chất lượng cao thông qua các quy trình làm việc có sự hỗ trợ của mô hình và con người trong vòng lặp. Công cụ chạy trên cơ sở hạ tầng của riêng bạn, đảm bảo quyền riêng tư và kiểm soát dữ liệu hoàn toàn.
Chú thích
People For AI cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu do chuyên gia thực hiện cho các dự án học máy. Họ chuyên về chú thích an toàn, chất lượng cao cho các bộ dữ liệu hình ảnh và văn bản phức tạp. Bằng cách sử dụng người gán nhãn nội bộ, dài hạn thay vì crowdsourcing, họ đảm bảo độ chính xác, linh hoạt và bảo mật dữ liệu vượt trội. Dịch vụ của họ phục vụ nhiều ngành công nghiệp, bao gồm xe tự hành, kính hiển vi, bán lẻ và cơ sở hạ tầng, giúp các công ty tăng tốc phát triển AI bằng dữ liệu đào tạo đáng tin cậy.
Dữ liệu huấn luyện
