Estadísticas de Dify.

La huella pública de Dify en 2026 es más fácil de malinterpretar si cada número grande se trata como “usuarios”. El proyecto de código abierto es claramente grande: el repositorio langgenius/dify tenía 147.742 estrellas de GitHub, 23.264 bifurcaciones y aproximadamente 1.375 colaboradores en la instantánea de la API de GitHub del 5 de julio de 2026. Esas son fuertes señales de atención y participación de código abierto.

La pregunta más difícil es qué prueban esos números. Las estrellas de GitHub no miden a los usuarios de Dify Cloud. Las extracciones de Docker no equivalen a implementaciones autoalojadas activas. Un repositorio de complementos no es lo mismo que la adopción de complementos. Las páginas de precios no revelan los ingresos. La financiación es el impulso de la empresa, no el recuento de clientes. La forma útil de leer Dify en 2026 es como una plataforma en capas: proyecto de código abierto, distribución autoalojada, producto de espacio de trabajo alojado, ecosistema de complementos y proveedores de modelos, y contexto de la empresa LangGenius.

Dónde se encuentra Dify en 2026

Los números principales de Dify utilizan diferentes denominadores, así que léalos como señales separadas de código abierto, distribución, precios y empresa, en lugar de una sola cifra.

Las estrellas no son usuarios: lectura de los números de Dify

Dify tiene un rastro de datos públicos más fuerte que muchas empresas privadas de plataformas de aplicaciones de IA, pero el rastro es desigual. La capa de código abierto es visible a través de GitHub, páginas de lanzamiento, gráficos de colaboradores y Docker Hub. La capa de producto alojado es visible a través de precios, documentos de facturación, documentos de proveedores de modelos e integraciones de espacios de trabajo. La capa de la empresa es visible a través del anuncio de financiación de Dify, Business Wire y anuncios de cumplimiento.

Esas capas responden a diferentes preguntas. Las estrellas de GitHub responden: “¿Cuánta atención pública de desarrolladores tiene el proyecto?” Las bifurcaciones responden: “¿Cuántas cuentas de GitHub copiaron el repositorio?” Los colaboradores responden: “¿Cuán amplia es la participación en el proyecto de código abierto?” Las extracciones de Docker responden: “¿Con qué frecuencia se han extraído las imágenes oficiales?” Los precios responden: “¿Cómo empaqueta Dify el producto alojado?” La financiación responde: “¿Qué tipo de impulso de inversores y empresas se ha divulgado?”

Ninguno de esos números responde: “¿Cuántos usuarios activos de Dify Cloud hay?” Tampoco responden el número de clientes de pago, los espacios de trabajo activos mensuales, las instalaciones autoalojadas activas, los ingresos, la retención, la rotación, la retención neta de ingresos o la profundidad de implementación de los clientes. Esa ausencia no es inusual para una empresa privada con un producto de código abierto, pero cambia la forma en que debe usarse cada estadística.

Huella de código abierto: estrellas, bifurcaciones, colaboradores, confirmaciones y lanzamientos

La huella de código abierto de Dify es la parte pública más fuerte de su historia de datos. El repositorio principal langgenius/dify no es un pequeño proyecto secundario: la instantánea de la API de GitHub del 5 de julio de 2026 mostró 147.742 estrellas, 23.264 bifurcaciones, 816 observadores/suscriptores y una marca de tiempo de la última inserción el mismo día. La página de GitHub redondeó eso a 148k estrellas y 23.3k bifurcaciones.

La pendiente histórica importa. La publicación oficial de hitos de Dify dice que el proyecto superó las 100.000 estrellas de GitHub el 5 de junio de 2025, y que Dify se había lanzado como código abierto el 15 de mayo de 2023. Para el 5 de julio de 2026, el proyecto había crecido a aproximadamente 147.7k estrellas en la instantánea de la API, aproximadamente 47.700 estrellas por encima de ese hito oficial.

La participación también es visible. La paginación del punto final de colaboradores indicó aproximadamente 1.375 colaboradores, y el punto final de confirmaciones indicó 11.474 confirmaciones, coincidiendo con la interfaz de usuario web. Estas son señales de un proyecto de código abierto activo, pero aún miden la actividad del proyecto en lugar del uso en producción.

La acumulación de problemas y solicitudes de extracción necesita una interpretación cuidadosa. La API del repositorio informó 883 problemas y solicitudes de extracción abiertos combinados. Una búsqueda separada en GitHub arrojó 282 problemas abiertos y 601 solicitudes de extracción abiertas, además de 17.922 problemas cerrados y 14.598 solicitudes de extracción cerradas. Una gran acumulación puede indicar una participación activa de la comunidad, un desarrollo intenso, una complejidad del producto o una presión de mantenimiento; no debe simplificarse como “saludable” o “insalubre” sin observar las etiquetas, la antigüedad y la tasa de cierre.

El estado de lanzamiento es más fácil de leer. Dify 1.15.0 fue el último lanzamiento estable en la instantánea del 5 de julio, publicado el 25 de junio de 2026, y la página de lanzamientos también muestra lanzamientos de 2026 como 1.13.0, 1.14.0 y sus versiones de parche. Dify 1.15.0 introdujo difyctl, un cliente de línea de comandos para ejecutar aplicaciones y flujos de trabajo de Dify desde la terminal, scripts y tuberías de CI. Esa es una expansión de la superficie del producto desde la consola web hasta la automatización del desarrollador.

Señales de distribución de Docker y autoalojamiento

La historia de autoalojamiento de Dify es visible desde dos direcciones: documentos oficiales e imágenes oficiales de Docker. El README de GitHub dice que la forma más fácil de iniciar el servidor es a través de Docker Compose, y los documentos dedicados al autoalojamiento muestran el inicio rápido para Docker Compose. Los documentos indican a los usuarios que clonen el repositorio, ingresen al directorio de Docker, copien el archivo de entorno y ejecuten el comando compose.

Los mismos documentos de inicio rápido dicen que la pila inicia 5 servicios principales y 6 componentes dependientes: servicios principales como API, servicio de trabajos en segundo plano, programador, web y demonio de complementos, además de componentes como Weaviate, PostgreSQL, Redis, Nginx, proxy SSRF y sandbox. Esa arquitectura es importante para las métricas: un único entorno de trabajo puede extraer varias imágenes, y esas imágenes pueden volver a extraerse durante actualizaciones, trabajos de CI, fallos de caché, implementaciones fallidas y ejecuciones de prueba.

El error es sumar esos cuatro recuentos y llamar al resultado implementaciones. Si dify-api, dify-web, dify-sandbox y dify-plugin-daemon son todos parte del mismo patrón de implementación de Dify, entonces sumar los recuentos de extracciones entre servicios cuenta dos o cuatro veces la actividad relacionada con la implementación. Las extracciones de Docker también incluyen reconstrucciones automatizadas, reintentos, calentamiento de caché y cambios de versión. Úselas para el calor de la distribución, no para las instancias activas.

Los documentos de variables de entorno describen URL de API de consola pública, URL de API de backend, URL de aplicaciones web, URL de activación, URL de archivos, necesidades de devolución de llamada de OAuth, modo de colaboración, configuraciones de base de datos, configuraciones de cola, configuraciones de trabajos en segundo plano y perfiles de almacenamiento vectorial. Estas son superficies de implementación reales que hacen que Dify sea relevante para equipos que desean control sobre datos, claves de modelos, integraciones e infraestructura. La señal de autoalojamiento es, por lo tanto, fuerte pero indirecta: Docker Hub prueba la actividad de distribución en torno a las imágenes oficiales, y los documentos prueban que Dify admite la implementación operativa autoalojada, pero ninguno prueba cuántas instalaciones autoalojadas activas existen hoy.

Dify Cloud, precios y empaquetado de espacios de trabajo

Dify Cloud tiene una superficie de empaquetado público más clara que la mayoría de las plataformas de aplicaciones de IA de código abierto. La página oficial de precios enumera Sandbox como gratuito, Profesional a $59 por espacio de trabajo/mes, Equipo a $159 por espacio de trabajo/mes y Empresa a través de flujos de contacto y ventas. Dify también dice que la facturación anual ahorra un 17% y señala que los precios de suscripción excluyen los impuestos aplicables.

Los documentos de facturación explicitan la unidad: la facturación tiene alcance de espacio de trabajo. Una suscripción establece el límite de miembros del equipo, el acceso a funciones y las cuotas de uso para todo el espacio de trabajo. Esto es importante porque Dify no está fijando el precio simplemente por asiento de usuario individual, sino que está empaquetando un espacio de trabajo con créditos, aplicaciones, límites de conocimiento, almacenamiento, límites de solicitudes, eventos de activación, comportamiento del flujo de trabajo, registros y acceso a la API.

Estos límites de plan son valiosos para los compradores porque muestran la forma del producto Dify Cloud. También muestran por qué los precios no deben usarse para inferir ingresos. Un espacio de trabajo puede usar diferentes modelos, claves de proveedor propias, créditos de Dify, diferentes volúmenes de aplicaciones y diferentes patrones de flujo de trabajo. Los descuentos, la facturación anual, los precios educativos, los contratos empresariales y el autoalojamiento complican cualquier inferencia de ingresos. La página pública ofrece suficientes detalles para comparar el producto alojado de Dify con el autoalojamiento, pero no revela los espacios de trabajo activos, los clientes de pago, el ARR, la retención o la concentración de clientes.

Superficie del producto: aplicaciones, flujos de trabajo, agentes, conocimiento, API, registros y CLI

La superficie del producto de Dify es más amplia que una interfaz de usuario de chatbot. La página de inicio dice que Dify ofrece flujos de trabajo agentivos, tuberías RAG, integraciones y observabilidad en un solo lugar, y el README de GitHub describe a Dify como una plataforma de desarrollo de aplicaciones LLM de código abierto con flujo de trabajo, soporte de modelos, IDE de Prompt, tubería RAG, capacidades de agente, LLMOps y API de backend como servicio.

Los documentos hacen que el modelo de aplicación sea más preciso. La página de conceptos clave de Dify dice que el producto está hecho para la creación de aplicaciones agentivas, y que las aplicaciones publicadas se pueden acceder a través de API, web o como un servidor MCP. Dice que los dos tipos principales de aplicaciones son Flujo de trabajo y Flujo de chat, con Chatbot, Agente y Generador de texto como tipos de aplicaciones básicas adicionales, y que esos tipos de aplicaciones se ejecutan en el mismo motor de flujo de trabajo subyacente.

Los documentos del Agente describen a los agentes como aplicaciones de estilo chat donde el modelo puede razonar a través de una tarea, decidir qué hacer a continuación y usar herramientas de forma autónoma, y afirman que los agentes mantienen hasta 500 mensajes o 2.000 tokens de historial de conversación antes de que se eliminen los mensajes más antiguos. El conocimiento y RAG también son centrales: los documentos de conocimiento de Dify describen la creación rápida, las tuberías de conocimiento, las bases de conocimiento externas, la gestión de contenido, las pruebas de recuperación, los metadatos y la integración de aplicaciones. Los documentos de registros dicen que los registros de conversación brindan visibilidad de cada interacción, lo que ayuda a los equipos a depurar problemas y comprender los patrones de comportamiento del usuario.

La conclusión más segura del producto es que Dify es una plataforma de aplicaciones de IA, no solo una demostración de agente o una interfaz de usuario RAG. Cubre la creación de aplicaciones, la orquestación de flujos de trabajo, la selección de modelos, el conocimiento, las API, los registros, los complementos, el autoalojamiento y la invocación de CLI. Nada de eso prueba el uso por sí mismo, pero explica por qué las métricas de código abierto y Docker son significativas.

Ecosistema de complementos, proveedores de modelos e integración

La historia del ecosistema de Dify cambió sustancialmente con los complementos. El README oficial de dify-official-plugins dice que, a partir de Dify v1.0.0 en febrero de 2025, los modelos y las herramientas se migraron a complementos y se almacenaron en el repositorio oficial de complementos, y esos complementos oficiales se cargan en el Dify Marketplace y son mantenidos por el equipo oficial de Dify.

Una instantánea del árbol de GitHub del 5 de julio de 2026 de langgenius/dify-official-plugins encontró 260 directorios de tipos de complementos de nivel superior bajo modelos, herramientas, fuentes de datos, extensiones, disparadores y estrategias de agente. El repositorio oficial dify-official-plugins en sí tenía 596 estrellas, 859 bifurcaciones y 44 problemas abiertos en la instantánea de la API. La publicación de lanzamiento de complementos de Dify enmarca el sistema como una mezcla de complementos oficiales, soluciones de socios y contribuciones verificadas de la comunidad, y dice que los complementos de Marketplace se someten a revisión de código, se ejecutan de forma aislada con permisos definidos e incluyen declaraciones de manejo de datos.

Ese recuento de 260 debe usarse con cuidado. El árbol recursivo del repositorio también tenía muchas carpetas anidadas, y esos recuentos anidados no son recuentos exactos de complementos, son un mapa de la superficie de implementación. La capa de herramientas de complementos es más pequeña pero activa: el repositorio oficial dify-plugin-sdks tenía 143 estrellas, 140 bifurcaciones y 73 problemas abiertos; PyPI dify-plugin estaba en la versión 0.9.1 con 142 lanzamientos y una última carga el 17 de junio de 2026; y el paquete npm dify-client estaba en la versión 3.1.0.

Esta superficie del ecosistema es importante porque Dify compite por ser la capa de orquestación entre equipos, modelos, datos, herramientas y aplicaciones. Pero la superficie del ecosistema no es la adopción. Un directorio de complementos no prueba una instalación activa. Una versión de paquete no prueba las descargas. Una página de proveedor de modelos no prueba el volumen de uso del modelo. Use estos números para mostrar la amplitud de la plataforma, luego mantenga visible la brecha de uso.

Contexto de la empresa: financiación, valoración y preparación empresarial

El contexto de la empresa Dify se hizo más claro en marzo de 2026. El propio blog de Dify dice que recaudó una Serie Pre-A de 30 millones de dólares liderada por HSG, con la participación de GL Ventures, Alt-Alpha Capital, 5Y Capital, Mizuho Leaguer Investment y NYX Ventures, y dice que el inversor recurrente 5Y Capital duplicó su inversión.

La señal de la empresa debe mantenerse en su carril. Una Serie Pre-A de 30 millones de dólares no son ingresos. Una valoración de 180 millones de dólares no es ARR. La participación de inversores no es el número de clientes. La financiación muestra que Dify tiene un impulso respaldado por inversores en torno a la categoría de flujos de trabajo agentivos empresariales, pero no llena los denominadores faltantes sobre usuarios activos, espacios de trabajo pagados, implementaciones autoalojadas o retención.

La seguridad y el cumplimiento añaden otra capa de preparación empresarial. Dify dice que completó el cumplimiento de SOC 2 Tipo II, ISO 27001:2022 y GDPR por segundo año consecutivo, con auditorías que cubren la gestión de personal, la incorporación de proveedores, la seguridad de los datos, las operaciones del sistema y la seguridad del desarrollo. El cumplimiento es significativo para los compradores que evalúan la infraestructura de IA alojada o empresarial, pero no prueba el número de empresas que utilizan Dify. Prueba que Dify está invirtiendo en la superficie de confianza que las empresas suelen requerir antes de que la adquisición pueda escalar.

Contexto del mercado: creadores de aplicaciones de IA y flujos de trabajo agentivos

La adopción más amplia de la IA explica por qué la categoría de Dify es importante, pero no debe convertirse en una adopción específica de Dify. La Encuesta de desarrolladores de Stack Overflow 2025 dice que el 84% de los encuestados usa o planea usar herramientas de IA en el desarrollo, y que el 51% de los desarrolladores profesionales usan herramientas de IA diariamente. Eso es contexto de la categoría de IA para desarrolladores, no la cuota de Dify.

El Octoverse 2025 de GitHub enmarca la IA, los agentes y los lenguajes tipados como cambios importantes en el desarrollo de software. La atención de código abierto de Dify vive dentro de ese ecosistema más amplio de GitHub, pero las métricas a nivel de plataforma de GitHub no prueban el uso de Dify. El Índice de IA de Stanford 2026 es útil por la misma razón: muestra un entorno más amplio de adopción y medición de la IA, y su encuadre en torno a la rápida adopción de la IA generativa respalda un lenguaje cauteloso en torno a las plataformas agentivas. El Estado de la IA de McKinsey señala que la escalabilidad de los agentes aún es desigual por función.

La principal conclusión de la categoría es que Dify se encuentra en un mercado donde la creación de aplicaciones de IA está pasando de las indicaciones y las interfaces de chat a los flujos de trabajo, los agentes, el enrutamiento de modelos, la recuperación de conocimientos, las herramientas, las API y la observabilidad. Los propios documentos de Dify se alinean con ese cambio a través de flujos de trabajo y flujos de chat, agentes, conocimientos, integraciones y publicación de API.

Qué significa esto para operadores y creadores de IA

Para los operadores, la estadística más importante de Dify no es un número. Es la brecha entre el impulso visible de código abierto y el uso invisible en producción.

Para los equipos de GTM, el contexto de la empresa de Dify debe usarse con cuidado. La Serie Pre-A de 30 millones de dólares, la valoración de 180 millones de dólares y la postura SOC 2 / ISO 27001 / GDPR respaldan la idea de que Dify se toma en serio los flujos de trabajo empresariales. No revelan la conversión, el valor promedio del contrato o la rotación.

La conclusión más sólida para el operador es que Dify tiene evidencia pública de impulso en varias capas: atención de código abierto, velocidad de lanzamiento, distribución de Docker, precios alojados, arquitectura de complementos, postura de seguridad y cumplimiento, y respaldo de capital de riesgo. Los datos públicos faltantes son igualmente importantes: los usuarios activos exactos, los clientes de pago, los ingresos, las cohortes retenidas, las implementaciones autoalojadas activas y la distribución de clientes no están disponibles en un conjunto de datos públicos actual y limpio.

Qué observar durante el resto de 2026

El primer número a observar es la velocidad de GitHub. Si las estrellas, bifurcaciones, colaboradores, lanzamientos y PR cerrados siguen aumentando, el proyecto de código abierto permanece activo; si los lanzamientos se ralentizan o la acumulación crece sin resolución, las mismas métricas públicas podrían comenzar a significar presión de mantenimiento en lugar de impulso. El segundo es la distribución de Docker por imagen: los recuentos de extracciones deben seguir siendo recuentos de extracciones, pero los cambios en la cadencia de actualización y las etiquetas pueden indicar un empaquetado activo.

Los 260 directorios de tipos de complementos de nivel superior actuales muestran amplitud en el control de código fuente, pero los datos de instalación y uso del mercado serían una señal de adopción mucho más fuerte. Dify ha revelado 30 millones de dólares en financiación de la Serie Pre-A y Business Wire informa una valoración de 180 millones de dólares. Una futura divulgación de ingresos, espacios de trabajo pagados, clientes empresariales, retención o implementaciones activas cambiaría materialmente el panorama de los datos.

Preguntas frecuentes

Fuentes y lectura adicional