2025年AI训练数据提供商前五名

在本指南中，您将了解到：

• AI训练数据提供商的含义
• 选择提供商时需要考虑的关键因素
• 2025年排名前五的AI训练数据提供商
• 这些平台的对比表格

让我们开始吧！

什么是训练数据，谁来提供？

训练AI 需要大量数据集。您可以从多家数据提供商处购买训练数据。理想情况下，您希望能用尽可能多的数据来训练模型。然而，也有一些例外情况。

您需要的是干净、高质量的数据。即使您用卡车载量的劣质数据来训练LLM（大型语言模型），也不会让AI更高效。事实上，这样做只会让模型变得庞大冗余，带来无用的类别和规则。更小规模且高质量的数据反而能产出更小、更快、训练时间更短的模型。结合 少样本学习与 GSZL（泛化零样本学习，Generalized Zero-Shot Learning） 等技术，这些结果都能以更小的数据量实现。

您可以通过多种方式获取数据。比如，您可以自己爬取，或者一个PDF一个PDF地手动喂给模型。不过，获取优质且经过精心整理的数据往往是通过可靠的提供商来实现。

选择提供商时的关键考量

在选择提供商时，需要考虑多个因素。毕竟，数据质量越好，模型也就越好。如果您正在训练一个用于股票和加密货币分析的模型，您的用户并不会在意它是否知道牛会“哞哞叫”。

• 功能：该提供商能提供哪些功能？与您的现有（或假设中的）系统兼容吗？
• 可用数据：可以获取哪些类型的数据？对于交易分析来说，您需要新闻、财报和市场情绪等信息，而不仅仅是价格历史。
• 数据格式：在现实世界中，数据格式多种多样：JSON、CSV、WAV、PNG、MP4……名单可以很长！
• 交付方式：无论您是使用云存储集成，还是手动将数据输入模型，交付方式都需要契合您现有的工作流程。
• 定价：很多数据公司收费都很高（虽然不至于要价离谱到“割手臂加小费”，但您应该明白意思）。您可不想因为成本过高而无法进行模型训练。
• 用户评分：其他客户对这个产品的评价如何？在当今时代，评价至关重要。您的提供商应当有良好的口碑——对这类数据而言，留给不确定因素的空间很小。

顶尖训练数据提供商

1. Bright Data

Bright Data同时提供实时数据和历史数据。这使您能够用最全面的网络数据来训练模型。凭借高质量的历史数据，模型可以准确学习所需的内容，以便做出高效的泛化。如果您将实时数据源接入模型，它们就能浏览网络，为您的用户节省数小时（或数天）的手动搜索最重要信息的工作。

他们的数据集提供免费样本，无需担心潜在的陷阱。如果您最终选择付费方案，您可以使用丰富的格式和交付方式。Bright Data的产品可与您的系统完美对接——无需调整现有工作流程。

• 功能
  • 种类丰富：只要您能想到的行业，Bright Data可能都有对应的数据集和爬取工具。
  • 预构建数据集：使用结构化、统一的历史数据进行分析，从而学习关系并做出正确的泛化。
  • 实时爬取：通过实时网络爬取，您的LLM可随时掌握最新新闻和趋势。
  • 示例数据：样本数据以JSON和CSV提供。先试后买，避免后续意外。
  • 自定义爬取：即使没有成品爬取工具，您也可以无需编写代码就进行定制。实时数据对每个人都触手可及，无需学习门槛。
  • 数据标注：Bright Data现提供数据标注服务，您可以选择自动化、混合式或人工监督流程。
• 可用数据
  • 商业
  • 电商
  • 金融
  • 地理空间
  • 市场
  • 新闻
  • 房地产
  • 社交媒体
  • 旅行
• 数据格式
  • JSON
  • CSV
  • Excel
  • 定制格式
• 交付方式
  • Snowflake
  • Google Cloud
  • PubSub
  • AWS S3存储桶
  • Microsoft Azure
  • REST API
  • 直接下载
• 定价
  • 数据集：500 美元/月
  • 爬取API：每1,000次请求1.05美元
  • 自定义爬取：300 美元/月
• G2用户评分：4.6

2. Appen

Appen以“精心策划、高保真度的数据集”而自豪，适用于各类机器学习项目。不过，他们并不提供实时数据，也没有公开的定价信息——无论您想要何种数据，都需要联系他们获取报价。他们不仅能够提供数据，还能帮助您训练并微调模型。

这种100%定制化的服务能带来非常高质量的成果，但也存在一些缺点。即使是预制数据集，也需要联系他们才能获取报价。要使用他们的产品，也必须经过人工流程审批，这会拖慢进度，而且很可能费用不菲。他们的数据涵盖多个行业，但并未说明数据结构或交付方式。

• 功能
  • 文本数据
  • 图像数据
  • 视频数据
  • 数据标注
  • 微调
  • 模型蒸馏
  • RAG（检索增强生成）
• 可用数据
  • 语音与音频识别
  • 计算机视觉
  • 文本与NLP（自然语言处理）
  • 医疗保健
  • 生物医学
• 数据格式
  • 音频
  • 视频
  • 图像
  • 文本
• 交付方式
  • 未提及
• 定价
  • 定制（所有订单均需单独报价）
• G2用户评分：4.2

3. Defined.ai

Defined.ai提供与Appen类似的多种服务，包括多种预构建数据集，适用于各类机器学习。他们的重点在于高质量、优化的训练数据。他们对自家数据颇具信心，所以提供免费样本以供试用。

与Appen类似，Defined.ai也没有公开的定价信息，需要用户联系他们获取报价。由于流程需要人工对接，速度较慢且可能价格较高。除此之外，他们不仅提供机器优化的数据，还提供标注、微调以及人工评测等服务。

• 功能
  • 免费样本
  • 文本数据
  • 图像数据
  • 视频数据
• 可用数据
  • 语音与音频识别
  • 计算机视觉
  • 文本与NLP（自然语言处理）
  • 医疗
  • 音乐
  • 科学
• 数据格式
  • PDF
  • EPUB
  • XLS
  • WAV
  • MP4
  • MOV
• 交付方式
  • 未提及
• 定价
  • 定制（所有订单均需单独报价）
• G2用户评分：4.5

4. Nexdata

Nexdata同样提供与Appen和Defined.ai相似的数据集，主要关注NLP、语音识别和计算机视觉方面的高质量数据。他们的数据集非常适合构建专业性较强的AI，并且可在申请后免费获取样本试用。

与上述其他竞争者类似，要使用Nexdata的服务也需要先联系对方。这种人工审核流程似乎是一种趋势。他们也没有公开定价，需要联系才能获知。然而，与Appen和Defined.ai相比，他们在数据格式的支持范围上更广。

• 功能
  • 免费样本
  • 文本数据
  • 图像数据
  • 视频数据
• 可用数据
  • 自然语言处理
  • 计算机视觉
  • 人脸识别
  • 语音识别
• 数据格式
  • JSONL
  • JSON
  • JPG
  • PNG
  • WAV
  • TXT
• 交付方式
  • 未提及
• 定价
  • 定制（联系他们以获取报价）
• G2用户评分：不可用

5. DataoceanAI

与名单中的其他AI训练数据提供商类似，DataoceanAI也没有公开定价，且需经过人工审核才能获取数据。不过，他们有一个独特的服务：多模态数据。

多模态数据结合了文本、音频、图像和视频。通过多模态数据，您的模型可以同时从不同数据类型中学习，这在一定程度上可以缩短训练时间。然而，他们缺乏公开的用户评价，未披露的数据格式以及未披露的交付方式，使他们在本榜单中排名靠后。

• 功能
  • 自然语言处理
  • 语音识别
  • 计算机视觉
  • 多模态数据
• 可用数据
  • 自然语言处理
  • 语音识别
  • 文本转语音
  • 机器翻译
  • 计算机视觉
  • 多模态
• 数据格式
  • 文本
  • 音频
  • 视频
• 交付方式
  • 未提及
• 定价
  • 定制（联系他们获取报价）
• G2用户评分：尚无评分

概要对比

总结

对于大规模AI训练，Bright Data能够在无需审批或等待的情况下，直接提供高质量数据集。

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