# fast.ai vs Models.dev

fast.ai enregistre 250 720 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de -10,4 % et un modèle tarifaire Gratuit. Models.dev enregistre 200 451 visites mensuelles avec une croissance de -3,9 % et un modèle tarifaire Gratuit.

| Métrique | [fast.ai](https://openaitools.app/fr/tool/fast-ai) | [Models.dev](https://openaitools.app/fr/tool/models-dev) |
| :--- | :--- | :--- |
| URL du site web | https://www.fast.ai | https://models.dev |
| Catégories | Cours d'IA, Large Language Models (LLMs), Outils de développement IA, Outil de recherche IA | Modèles IA, AI API, Modèles d'IA open source, Annuaire d'outils IA |
| Modèle tarifaire | Gratuit | Gratuit |
| Visites mensuelles | 250 720 | 200 451 |
| Taux de croissance mensuel | -10,4 % | -3,9 % |
| Marché principal | États-Unis | Chine |
| Visites directes | 136 995 | 136 316 |
| Score d'avis | 4,8 | 4,4 |
| Nombre d'enregistrements | 4 | 0 |
| Plateformes prises en charge | Site web | Site web |

## fast.ai

fast.ai part d'un principe simple : le deep learning doit s'enseigner de haut en bas, en commençant par du code qui fonctionne et donne des résultats dès le premier jour, avant de décortiquer la théorie. Cette approche a donné Practical Deep Learning for Coders, l'un des cours gratuits les plus suivis du domaine, destiné à des personnes qui savent programmer plutôt qu'à des mathématiciens. Ont suivi From Deep Learning Foundations to Stable Diffusion, puis How to Solve It With Code, qui remplace le format classique par une plateforme de résolution de problèmes.

Le logiciel est le second pilier. La bibliothèque fastai pose une API de haut niveau, assumée, au-dessus de PyTorch : entraîner des modèles de pointe prend quelques lignes sans perdre la souplesse nécessaire à la recherche. nbdev permet de développer, documenter et publier des paquets Python complets depuis des notebooks Jupyter, mettant fin au conflit historique entre notebooks et gestion de versions. Les deux projets sont open source et soutenus par un forum et une documentation actifs.

Au-delà de l'enseignement et des outils, fast.ai publie des textes très lus sur la dimension sociale de l'IA : critiques de la concentration du pouvoir, analyses du discours sur la sécurité et réflexions sur l'éducation et la technologie. Fin 2024, l'organisation a annoncé rejoindre Answer.AI, un laboratoire de R&D qui transforme la recherche fondamentale en produits utiles, tout en laissant blog et supports de cours librement accessibles.

**Tarifs et offres:** Tout ce que produit fast.ai est gratuit : cours, bibliothèques fastai et nbdev, documentation et blog. Aucune offre payante, même si les dons et contributions de la communauté sont bienvenus.

- **Practical Deep Learning for Coders:** Cours gratuit de type top-down qui entraîne de vrais modèles dès le départ et explique la théorie au fil du parcours, avec notebooks et vidéos.
- **How to Solve It With Code:** Format pédagogique plus récent qui enseigne la résolution itérative de problèmes sur une plateforme interactive, en remplacement du cours classique.
- **fastai pour PyTorch:** API de haut niveau qui rend les techniques modernes de deep learning concises et accessibles tout en restant flexible pour la recherche.
- **nbdev:** Développez, testez, documentez et publiez des paquets Python complets depuis des notebooks Jupyter, fin du conflit notebooks contre git.
- **Recherche et blog:** Articles de fond sur l'IA et la société, l'éducation, l'éthique, des analyses techniques et un forum communautaire actif.

**Forces:** Cours, bibliothèques et lectures entièrement gratuits, sans paywall; L'approche top-down convient très bien aux développeurs en activité; Adossé à des logiciels open source de qualité production utilisés au-delà des cours; Écrits indépendants et critiques sur l'éthique et la société de l'IA en plus du contenu technique

**Limites:** Le parti pris pédagogique est marqué, certains préfèrent un cursus théorique d'abord; Les contenus évoluent progressivement et les plus anciens peuvent dater; Aucune certification officielle, tutorat ou accompagnement de carrière n'est proposé

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

## Models.dev

Models.dev répond à une question très concrète : quel modèle utiliser, et à quel coût ? Chaque entrée est organisée sous un identifiant canonique au format fournisseur/modèle, ce qui permet de comparer directement un même modèle servi par plusieurs fournisseurs. Les colonnes couvrent la fenêtre de contexte, la sortie maximale, la prise en charge entrée/sortie, le raisonnement, l'appel d'outils, la sortie structurée, le contrôle de température, les poids ouverts ou fermés, le prix par million de tokens, ainsi que les dates de publication et de mise à jour.

Comme les sorties de modèles s'enchaînent vite, le catalogue est conçu pour rester à jour, avec des tableaux triables et recherchables permettant de filtrer par laboratoire ou fournisseur. Il inclut à la fois des modèles phares fermés et des alternatives à poids ouverts, ce qui sert autant à la planification des coûts qu'à l'étude des capacités.

Le projet est open source et gratuit, et destiné à être consommé par programme. Les développeurs peuvent l'intégrer à leurs propres outils via une API JSON ou un SDK typé, ce qui en fait un back-end pratique pour des tableaux de bord, une logique de routage ou des calculateurs de coûts internes, plutôt qu'une simple page de consultation.

**Tarifs et offres:** Models.dev est gratuit et open source. Il s'agit d'une base de référence : les prix affichés sont les tarifs par million de tokens facturés par les fournisseurs de modèles, et non des frais d'utilisation du site.

- **Identifiants canoniques:** Chaque modèle utilise un format fournisseur/modèle uniforme pour une comparaison directe entre fournisseurs.
- **Comparaison des spécifications:** Fenêtre de contexte, limite de sortie, raisonnement, appel d'outils, sortie structurée et température côte à côte.
- **Transparence des prix:** Prix d'entrée et de sortie par million de tokens, avec dates de publication et de mise à jour.
- **Modèles ouverts et fermés:** Couvre les API phares fermées et les modèles à poids ouverts de nombreux laboratoires dans un seul catalogue triable.
- **Accès développeur:** Consommez le catalogue via une API JSON ou un SDK typé pour vos propres outils et tableaux de bord.

**Forces:** Gratuit et open source, sans compte requis; Des identifiants canoniques rendent la comparaison entre fournisseurs fiable; Prix, limites et capacités réunis dans un tableau triable; Disponible en API JSON et SDK typé pour un usage programmatique

**Limites:** C'est un catalogue de référence, pas un service d'inférence ni d'hébergement; La qualité des données dépend de la réactivité de la communauté et des mainteneurs; L'interface vise les développeurs et offre peu de repères aux non-techniciens

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

## Questions fréquentes

### Comment fast.ai et Models.dev se comparent-ils en termes de trafic mensuel ?

fast.ai enregistre 250 720 visites mensuelles, tandis que Models.dev enregistre 200 451. Les estimations de trafic décrivent la taille de l'audience, pas la qualité du produit.

### Comment leurs taux de croissance se comparent-ils ?

fast.ai a un taux de croissance mensuel de -10,4 % ; Models.dev a -3,9 %.

### Comment les tarifs se comparent-ils ?

fast.ai : Gratuit. Tout ce que produit fast.ai est gratuit : cours, bibliothèques fastai et nbdev, documentation et blog. Aucune offre payante, même si les dons et contributions de la communauté sont bienvenus. Models.dev : Gratuit. Models.dev est gratuit et open source. Il s'agit d'une base de référence : les prix affichés sont les tarifs par million de tokens facturés par les fournisseurs de modèles, et non des frais d'utilisation du site.

## Alternatives

| # | Nom de l'outil | Visites mensuelles | Taux de croissance mensuel | Modèle tarifaire | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [DeepLearning.AI](https://openaitools.app/fr/tool/deeplearning-ai) | 2 562 512 | -7,2 % | Freemium | Propose de larges cours structurés par Andrew Ng, mais il lui manque l'accent pratique et approfondi de fast.ai sur le code PyTorch. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/deeplearning-ai.md) |
| 2 | [OpenAI Academy](https://openaitools.app/fr/tool/openai-academy) | 937 379 | -6,3 % | Gratuit | Provides official structured learning resources for AI development, but centers on OpenAI's proprietary ecosystem rather than PyTorch. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/openai-academy.md) |
| 3 | [LabLab.ai](https://openaitools.app/fr/tool/lablab-ai) | 431 529 | -39,7 % | Gratuit | Organise des hackathons pratiques en IA et des tutoriels pour développeurs, mais met l'accent sur le prototypage rapide plutôt que sur le machine learning académique approfondi. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/lablab-ai.md) |
| 4 | [Stork](https://openaitools.app/fr/tool/stork) | 201 544 | +2,3 % | Gratuit | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/stork.md) |
| 5 | [Learn Prompting](https://openaitools.app/fr/tool/learn-prompting) | 159 807 | -8,6 % | Freemium, Essai gratuit, Tarifs sur demande | Propose des guides pédagogiques gratuits sur l'ingénierie des prompts, mais se concentre sur l'utilisation des LLM plutôt que sur l'entraînement de réseaux de neurones. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/learn-prompting.md) |
| 6 | [Open Data Science (ODS.ai)](https://openaitools.app/fr/tool/ods-ai) | 159 630 | +15,9 % | Gratuit | Une communauté ouverte et dynamique pour les praticiens de la science des données, bien qu'elle fonctionne comme un réseau plutôt que comme des cours structurés. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/ods-ai.md) |
| 7 | [The Full Stack (fullstackdeeplearning.com)](https://openaitools.app/fr/tool/fullstackdeeplearning-com) | 46 082 | +6,6 % | Free (educational content) | Propose des tutoriels pratiques de machine learning pour la production, mais couvre des piles de déploiement plus larges plutôt que les fondements purs du deep learning. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/fullstackdeeplearning-com.md) |
| 8 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/fr/tool/infrabase-ai) | 39 072 | -13,6 % | Gratuit | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/infrabase-ai.md) |
| 9 | [LAION](https://openaitools.app/fr/tool/laion) | 18 486 | -24,1 % | Gratuit | Publie des ensembles de données et des modèles de recherche open source, mais se concentre sur la recherche pure en IA plutôt que sur des tutoriels éducatifs structurés. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/laion.md) |
| 10 | [Build Club](https://openaitools.app/fr/tool/build-club) | 11 166 | -53,9 % | Gratuit | Apprendre l'IA en construisant, avec une communauté mondiale de créateurs | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/build-club.md) |

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Source : https://openaitools.app/fr/compare/fast-ai-vs-models-dev

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