Hugging Face
Размещает модели машинного обучения, наборы данных и приложения для совместной разработки и развертывания.
≈ 1.1Mвизитов/мес
Широко используют · оценка, прочитано 2026-10-12
- Для кого
- Команды машинного обучения и исследователи, которые совместно создают и развертывают модели ИИ
- Цена
- От $9/месстраница цен, прочитана 2026-10-12 ↗
- Активность
- Активно развиваетсясайт обновлён 3 дн. назад
- Компания
- Company · с 2016 · ~250 человек · $15M (2022 фин. год)политика приватности · по Wikidata
- Формат
- API
- размещать модели машинного обучения и делиться ими с сообществом
- развертывать модели на GPU-инфраструктуре для инференса
- хранить и управлять наборами данных для обучения приложений машинного обучения
- Основана2016по Wikidata
- Штат~250по Wikidata · на 2025-02-01
- Выручка$15Mпо Wikidata · 2022 фин. год
- Привлечено$19.7M · Form Dпо отчётности в SEC · 2019-12 ↗
- Штаб-квартираParisпо Wikidata
- ЮрлицоCompanyполитика приватности ↗
- Политика приватности обновлена2023-03-28политика приватности ↗
- Контакт по безопасностиsecurity.txt
Это заявления самого Hugging Face с его страниц. Мы их не проверяли. Если строки нет, значит, мы не нашли этого на прочитанных страницах; это не значит, что у сервиса этого нет.
- MCP-серверco.huggingface/hf-mcp-serverподтверждён в реестре MCP
- Состояниеотвечает, нужен входпроверено 2026-10-12
- Адрес для подключенияhuggingface.co/mcp?login
- Страница статусассылка с главнойstatus.huggingface.co ↗
Каждую строку нашла программа: запись в реестре, ответ самого сервера, спецификация, которая разбирается. Если строки нет, значит, мы этого не нашли, а не что этого нет.
Цифра и полоса: визитов/мес, оценка · год: в сети с
- #1
ApifyMCP · нужен вход
Маркетплейс инструментов для веб-скрейпинга и извлечения данных для AI-агентов и приложений.
412kЖивойОт $19/мес2016 - #2
TradeDeskMCP · нужен вход
Платформа Postgres с встроенной аутентификацией, API, edge-функциями, синхронизацией в реальном времени и хранилищем векторов.
82kЖивойОт $25/мес2020 - #3
Bright Data
Предоставляет API для веб-скрейпинга, инфраструктуру прокси и наборы данных для извлечения структурированных данных с веб-сайтов в масштабе.
81.9kЖивойОт $1 за использование2014 - #4
pg_search on NeonMCP · нужен вход
Бессерверная база данных PostgreSQL с ветвлением, аутентификацией, хранилищем объектов и AI gateway для разработки бэкендов приложений.
76kЖивойОт $0,11 за использование2021 - #5
Chef by Convex
Платформа для бэкенда с базой данных, функциями, синхронизацией в реальном времени и workflows на TypeScript.
21kЖивойОт $25/польз./мес - #6
Diffbot
Извлекает структурированные данные из веб-страниц и сканирует целые сайты в наборы данных без галлюцинаций.
2kЖивойОт $299/мес2011
- Liquid AI выпустила модель 24B для локальных агентовHugging Face
- ML-intern от Hugging Face строит модели за $16Hugging Face
- TII выпустил Falcon-ASR для арабского языкаHugging Face
- Новая арабская LLM говорит на эмиратском диалектеHugging Face
Что такое Hugging Face?
Размещает модели машинного обучения, наборы данных и приложения для совместной разработки и развертывания. В Атласе он в категории «Данные», его выпускает Company.
Для кого Hugging Face?
Команды машинного обучения и исследователи, которые совместно создают и развертывают модели ИИ
Сколько стоит Hugging Face?
Платные тарифы - от $9/мес: так указано на странице цен Hugging Face на 2026-10-12.
Пользуются ли Hugging Face?
Широко используют: ≈ 1.1M визитов/мес · оценка, 2026-10.
Hugging Face ещё развивают?
Активно развивается: сайт обновлён 3 дн. назад.
Кому принадлежит Hugging Face?
Сервисом Hugging Face управляет Company (политика приватности, 2026-10-12).
Как отменить подписку Hugging Face?
Их словами (условия использования, 2026-10-12): «You may decide to cancel your Account whenever you want, at your sole discretion.»
Возвращает ли Hugging Face деньги?
Их словами (условия использования, 2026-10-12): «All fees are non-refundable and exclusive of any applicable taxes, which the Customer is solely responsible to pay.»
Чем заменить Hugging Face?
В категории «Данные», по использованию: Apify, TradeDesk, Bright Data, pg_search on Neon, Chef by Convex, Diffbot.
Не то? Опишите задачу
бетаПять инструментов из Атласа, каждый проверен по тому, что вы написали.
Как мы читаем инструмент
Без голосов, без отзывов, без заявлений вендора. Каждую неделю краулер читает собственный сайт инструмента и несколько публичных реестров, а слова на карточке - полосы над тем, что он прочитал.
- Использование: визиты на сайт (оценка), установки из npm и PyPI, присутствие в отчёте Chrome об использовании.
- Активность: последний релиз на GitHub, npm или PyPI; самая свежая датированная страница сайта; открытые вакансии на публичной доске.
- Цена: собственная страница цен вендора, прочитанная с датой. Число печатается, только если оно есть на той странице.
- Строку и сценарии пишем мы сами по главной странице, по одному инструменту за раз, и отбраковываем, когда они повторяют маркетинг вендора.
Как AI-ассистенты читают каждый сайт - чтение, о котором нас спрашивают вендоры, - на отдельной странице видимости каждого инструмента.