Jede Zahl auf olud.ai stammt aus einer öffentlichen, verifizierbaren Quelle und wird automatisch aktualisiert. Diese Seite erklärt, woher die Daten kommen, wie Tools ausgewählt werden, wie Vergleiche erstellt werden — und was wir niemals tun werden.
Sterne, Aktivität und Repository-Metadaten für über 10.000 Open-Source-AI-Projekte werden direkt von der offiziellen GitHub-API abgerufen und täglich automatisch aktualisiert. Wir verfolgen auch die Sternen-Geschwindigkeit im Laufe der Zeit, um Projekte zu zeigen, die im Trend liegen, nicht nur große.
Modelllisten, Kontextfenster und Preisgestaltung pro Token für Open-Weight- und kommerzielle Modelle stammen von der OpenRouter API, die jede Stunde aktualisiert wird. Wir führen eine Preishistorie, damit Änderungen im Laufe der Zeit sichtbar sind und nicht stillschweigend überschrieben werden.
Das Verzeichnis der Tools und die Alternativenleitfäden werden manuell kuratiert: Jeder Eintrag wird vor der Veröffentlichung (Lizenz, Aktivität, Installationspfad, wofür es wirklich gut ist) mit seinem Repository und der offiziellen Website überprüft.
Englisch ist die Wahrheit. Die fünf anderen Sprachen (FR, DE, ES, IT, PT) werden maschinell aus den englischen Seiten übersetzt und regeneriert, wann immer sich die Quelle ändert. Modellnamen und Preise bleiben absichtlich unübersetzt.
Ein Tool kommt nur ins Verzeichnis, wenn es alle diese Kriterien erfüllt:
Für jedes Tool veröffentlichen wir die gleichen strukturierten Fakten: Kategorie, Lizenz, lokale Ausführung, Sprache, Benutzerfreundlichkeit, wofür es am besten geeignet ist und seine stärksten Punkte. Vorschläge sind willkommen über die Einreichungsseite und werden manuell anhand der gleichen Kriterien überprüft.
Head-to-Head-Seiten (X gegen Y) werden nur zwischen Tools derselben Kategorie generiert, aus einer einzigen strukturierten Funktionsmatrix — beide Seiten eines Vergleichs werden immer nach identischen Kriterien aus identischen Daten bewertet. Modellvergleichstabellen verwenden denselben Live-OpenRouter-Feed wie die Preisseiten, sodass ein Preis, den Sie in einem Vergleich sehen, derselbe Preis ist, den Sie überall auf der Website zum selben Zeitpunkt sehen.
Auf jeder Tool-Seite finden Sie einen Olud Pulse Score von 100 (und dessen 1-zu-5-Sterne-Äquivalent). Er misst eine Sache: die tatsächliche Akzeptanzdynamik, basierend auf öffentlichen, verifizierbaren Signalen — niemals unsere Meinung, niemals eine bezahlte Platzierung.
Bis zu fünf Signale fließen in den Score ein, abhängig davon, was für jedes Tool vorhanden ist: GitHub-Sterne (gesamt), Sterngeschwindigkeit (Sterne, die in den letzten 7 Tagen gewonnen wurden), Docker Hub Pulls (kumulativ), PyPI-Downloads (letzte 30 Tage) und npm-Downloads (letzte 30 Tage).
Die Methode: Für jedes Signal wird jedes Tool gegen die anderen kuratierten Tools eingestuft, und seine Position in dieser Rangliste wird zu einem Perzentil. Sein Puls ist der Durchschnitt dieser Perzentile über die Signale, die es tatsächlich hat — eine Bibliothek, die nur auf PyPI existiert, wird nicht bestraft, weil sie kein Docker-Image hat. Tools, die bei einem Signal gleich sind, teilen sich den gleichen Rang. Ein Signal, das mit null gemessen wird, zählt als letzter Platz, nicht als fehlende Daten. Punktzahlen werden neu berechnet jeden Morgen aus frischen Daten neu berechnet.
Ehrliche Grenzen: Der Puls misst die Akzeptanz, nicht die Qualität — ein gut vermarktetes Tool kann ein brillantes Nischenprodukt übertreffen. Tools ohne öffentliche Präsenz (kein offenes Repository, kein öffentliches Paket) haben überhaupt keine Punktzahl, anstatt einer erfundenen; deshalb zeigen einige Seiten keinen Pulsblock. Lesen Sie die Punktzahl zusammen mit der Anzahl der daneben angezeigten Signale: 183 unserer 230 gemessenen Tools sind nur auf GitHub sichtbar, und ein Puls, der auf einem Signal basiert, bedeutet nicht dasselbe wie ein Puls, der auf vier basiert. Docker Hub deckt 15 Tools ab, PyPI 39, npm 13.
Wir redigieren auch keine Zahlen: Sterne, Preise und Daten werden so angezeigt, wie die Quell-APIs sie melden. Wenn etwas falsch ist — es passiert, die upstream-Daten sind nicht perfekt — teilen Sie uns mit und wir werden die Quelle oder die Pipeline reparieren, nicht nur die Seite.
Lesen Sie mehr über das Projekt auf der Über-Seite oder kontaktieren Sie uns — Korrekturen und Vorschläge verbessern die Seite für alle.
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