# fast.ai vs Models.dev

fast.ai registra 250.720 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de -10,4 % y un modelo de precios Gratis. Models.dev registra 200.451 visitas mensuales con un crecimiento de -3,9 % y un modelo de precios Gratis.

| Métrica | [fast.ai](https://openaitools.app/es/tool/fast-ai) | [Models.dev](https://openaitools.app/es/tool/models-dev) |
| :--- | :--- | :--- |
| URL del sitio web | https://www.fast.ai | https://models.dev |
| Categorías | Cursos de IA, Large Language Models (LLMs), Herramientas de desarrollo con IA, Herramienta de investigación con IA | Modelos de IA, AI API, Modelos de IA de código abierto, Directorio de herramientas de IA |
| Modelo de precios | Gratis | Gratis |
| Visitas mensuales | 250.720 | 200.451 |
| Tasa de crecimiento intermensual | -10,4 % | -3,9 % |
| Mercado principal | Estados Unidos | China |
| Visitas directas | 136.995 | 136.316 |
| Puntuación de reseñas | 4,8 | 4,4 |
| Número de guardados | 4 | 0 |
| Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web |

## fast.ai

fast.ai partió de una idea sencilla: el deep learning debe enseñarse de arriba abajo, empezando por código que funciona y da resultados el primer día, y solo después desglosando la teoría. Ese enfoque dio lugar a Practical Deep Learning for Coders, uno de los cursos gratuitos más seguidos del sector, pensado para personas con experiencia en programación y no en matemáticas avanzadas. Después llegaron From Deep Learning Foundations to Stable Diffusion y el más reciente How to Solve It With Code, que sustituyó el formato clásico por una plataforma de resolución de problemas.

El software es el segundo pilar. La librería fastai ofrece una API de alto nivel y con criterio sobre PyTorch, de modo que entrenar modelos punteros requiere unas pocas líneas sin perder flexibilidad para investigar. nbdev permite desarrollar, documentar y publicar paquetes completos de Python desde dentro de notebooks Jupyter, resolviendo la fricción histórica entre notebooks y control de versiones. Ambos proyectos son open source y cuentan con un foro y una documentación activos.

Además de docencia y herramientas, fast.ai publica textos muy leídos sobre el lado social de la IA: críticas a la concentración de poder, análisis del discurso de seguridad y reflexiones sobre educación y tecnología. A finales de 2024 anunció su incorporación a Answer.AI, un laboratorio de I+D centrado en convertir investigación fundamental en productos útiles, mientras su blog y sus materiales siguen disponibles gratis.

**Precios y planes:** Todo lo que produce fast.ai es gratuito: cursos, librerías fastai y nbdev, documentación y blog. No hay plan de pago, aunque se aceptan donaciones y contribuciones de la comunidad.

- **Practical Deep Learning for Coders:** Curso gratuito de enfoque descendente que entrena modelos reales desde el principio y explica la teoría sobre la marcha, con notebooks y vídeos.
- **How to Solve It With Code:** Formato educativo más reciente que enseña resolución iterativa de problemas en una plataforma interactiva, en sustitución del curso clásico.
- **fastai para PyTorch:** API de alto nivel que hace concisas y accesibles las técnicas modernas de deep learning sin perder flexibilidad investigadora.
- **nbdev:** Desarrolla, prueba, documenta y publica paquetes de Python completos desde notebooks Jupyter, acabando con el conflicto entre notebooks y git.
- **Investigación y blog:** Artículos extensos sobre IA y sociedad, educación, ética, análisis técnicos y un foro comunitario activo.

**Fortalezas:** Cursos, librerías y lecturas totalmente gratuitos y sin muro de pago; El enfoque descendente encaja muy bien con desarrolladores en activo; Respaldado por software open source de nivel producción usado más allá de los cursos; Escritura independiente y crítica sobre ética y sociedad de la IA junto al contenido técnico

**Limitaciones:** El estilo docente es marcado, así que algunos prefieren un temario teórico primero; Los materiales evolucionan poco a poco y los más antiguos pueden quedar desactualizados; No ofrece certificación formal, tutoría ni apoyo profesional

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/fast-ai.md)

## Models.dev

Models.dev existe para responder a una pregunta muy práctica: ¿qué modelo debería usar y cuánto costará? El sitio organiza cada entrada bajo un identificador canónico con el formato proveedor/modelo, de modo que un mismo modelo servido por varios proveedores puede compararse directamente y no a ojo. Las columnas cubren ventana de contexto, salida máxima, soporte de entrada y salida, razonamiento, llamada a herramientas, salida estructurada, control de temperatura, pesos abiertos o cerrados, precio por millón de tokens y fechas de publicación y actualización.

Como los lanzamientos avanzan rápido, el catálogo está pensado para mantenerse al día, con tablas ordenables y con búsqueda que permiten filtrar por laboratorio o proveedor. Incluye tanto modelos insignia cerrados como alternativas de pesos abiertos, lo que resulta útil para planificar costes y también para investigar capacidades.

El proyecto es de código abierto y gratuito, y está pensado para consumirse por programa. Los desarrolladores pueden llevar el catálogo a sus propias herramientas mediante una API JSON o un SDK con tipado, lo que lo convierte en un backend práctico para paneles, lógica de enrutado o calculadoras internas de coste, más que en una simple página de consulta.

**Precios y planes:** Models.dev es gratis y de código abierto. Es una base de datos de referencia, así que los precios que lista son las tarifas por millón de tokens de los proveedores, no una cuota por usar el sitio.

- **Identificadores canónicos:** Cada modelo usa un formato proveedor/modelo uniforme para compararlo directamente entre proveedores.
- **Comparación de especificaciones:** Ventana de contexto, límite de salida, razonamiento, llamada a herramientas, salida estructurada y temperatura, lado a lado.
- **Precios transparentes:** Precios de entrada y salida por millón de tokens junto a las fechas de publicación y actualización.
- **Modelos abiertos y cerrados:** Cubre API insignia cerradas y modelos de pesos abiertos de muchos laboratorios en un solo catálogo ordenable.
- **Acceso para desarrolladores:** Consume el catálogo mediante API JSON o un SDK con tipado para tus propias herramientas y paneles.

**Fortalezas:** Gratuito y de código abierto, sin necesidad de cuenta; Los identificadores canónicos hacen fiable la comparación entre proveedores; Reúne precios, límites y capacidades en una tabla ordenable; Disponible como API JSON y SDK con tipado para uso programático

**Limitaciones:** Es un catálogo de referencia, no un servicio de inferencia ni de alojamiento; La calidad de los datos depende de que la comunidad y los mantenedores sigan el ritmo de los lanzamientos; La interfaz está orientada a desarrolladores y ofrece poca guía a usuarios no técnicos

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/models-dev.md)

## Preguntas frecuentes

### ¿Cómo se comparan fast.ai y Models.dev en tráfico mensual?

fast.ai tiene 250.720 visitas mensuales, mientras que Models.dev tiene 200.451. Las estimaciones de tráfico describen el tamaño de la audiencia, no la calidad del producto.

### ¿Cómo se comparan sus tasas de crecimiento?

fast.ai tiene una tasa de crecimiento intermensual de -10,4 %; Models.dev tiene -3,9 %.

### ¿Cómo se comparan los precios?

fast.ai: Gratis. Todo lo que produce fast.ai es gratuito: cursos, librerías fastai y nbdev, documentación y blog. No hay plan de pago, aunque se aceptan donaciones y contribuciones de la comunidad. Models.dev: Gratis. Models.dev es gratis y de código abierto. Es una base de datos de referencia, así que los precios que lista son las tarifas por millón de tokens de los proveedores, no una cuota por usar el sitio.

## Alternativas

| # | Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Tasa de crecimiento intermensual | Modelo de precios | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [DeepLearning.AI](https://openaitools.app/es/tool/deeplearning-ai) | 2.562.512 | -7,2 % | Freemium | Ofrece amplios cursos estructurados por Andrew Ng, pero carece del profundo enfoque práctico de fast.ai en el código de PyTorch. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/deeplearning-ai.md) |
| 2 | [OpenAI Academy](https://openaitools.app/es/tool/openai-academy) | 937.379 | -6,3 % | Gratis | Provides official structured learning resources for AI development, but centers on OpenAI's proprietary ecosystem rather than PyTorch. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/openai-academy.md) |
| 3 | [LabLab.ai](https://openaitools.app/es/tool/lablab-ai) | 431.529 | -39,7 % | Gratis | Organiza hackathons prácticos de IA y tutoriales para desarrolladores, pero enfatiza la creación rápida de prototipos por encima del aprendizaje automático académico profundo. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/lablab-ai.md) |
| 4 | [Stork](https://openaitools.app/es/tool/stork) | 201.544 | +2,3 % | Gratis | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/stork.md) |
| 5 | [Learn Prompting](https://openaitools.app/es/tool/learn-prompting) | 159.807 | -8,6 % | Freemium, Prueba gratuita, Precio a consultar | Ofrece guías educativas gratuitas sobre ingeniería de prompts, pero se centra en el uso de LLM en lugar de entrenar redes neuronales. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/learn-prompting.md) |
| 6 | [Open Data Science (ODS.ai)](https://openaitools.app/es/tool/ods-ai) | 159.630 | +15,9 % | Gratis | Una comunidad abierta y vibrante para profesionales de la ciencia de datos, aunque opera como una red en lugar de cursos estructurados. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/ods-ai.md) |
| 7 | [The Full Stack (fullstackdeeplearning.com)](https://openaitools.app/es/tool/fullstackdeeplearning-com) | 46.082 | +6,6 % | Free (educational content) | Ofrece tutoriales prácticos de aprendizaje automático para producción, pero cubre pilas de despliegue más amplias en lugar de fundamentos puros de aprendizaje profundo. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/fullstackdeeplearning-com.md) |
| 8 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/es/tool/infrabase-ai) | 39.072 | -13,6 % | Gratis | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/infrabase-ai.md) |
| 9 | [LAION](https://openaitools.app/es/tool/laion) | 18.486 | -24,1 % | Gratis | Publica conjuntos de datos y modelos de investigación de código abierto, pero se centra en la investigación de IA pura en lugar de tutoriales educativos estructurados. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/laion.md) |
| 10 | [Build Club](https://openaitools.app/es/tool/build-club) | 11.166 | -53,9 % | Gratis | Aprende IA construyendo, con una comunidad global de creadores | [.md](https://openaitools.app/es/tool/build-club.md) |

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Fuente: https://openaitools.app/es/compare/fast-ai-vs-models-dev

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