# huntr vs Models.dev huntr は月間 45,283 訪問、前月比成長率 -61.9%、料金体系無料を記録しています。Models.dev は月間 200,451 訪問、成長率 -3.9%、料金体系無料を記録しています。 | 指標 | [huntr](https://openaitools.app/ja/tool/huntr-com) | [Models.dev](https://openaitools.app/ja/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://huntr.com | https://models.dev | | カテゴリ | AI開発者ツール, オープンソース AI モデル, AIモデル | AIモデル, AI API, オープンソース AI モデル, AI ツールディレクトリ | | 料金モデル | 無料 | 無料 | | 月間訪問数 | 45,283 | 200,451 | | 前月比成長率 | -61.9% | -3.9% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | 中国 | | ダイレクト訪問 | 22,903 | 136,316 | | レビュースコア | 4.3 | 4.4 | | 保存数 | 2 | 0 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## huntr huntrは、バグバウンティ市場の仕組みを人工知能と機械学習に向けたものです。一般的なWeb脆弱性ではなく、挑戦者はチャレンジを選び、ルールを確認し、特定のAIアシスタント、エージェント、モデル成果物を破ることを試みます。たとえば保険金請求アシスタントから隠されたトークンを引き出したり、株式取引エージェントに不正な取引を実行させたり、秘密を守るよう設計されたアシスタントのガードレールを突破したりします。各チャレンジには明確な目標と賞金プールがあり、進捗は公開リーダーボードの順位に反映されます。 流れは意図的にシンプルで透明です。挑戦を選び、順位を上げ、賞金を獲得する。参加者は一定期間競い合い、その後結果と解説記事が公開されるため、手法がコミュニティ全体に広がります。サイトに掲載された注目チャレンジには約15,000ドルの賞金プールもありました。プラットフォームはブログも運営し、LLMジェイルブレイク、プロンプトインジェクション系の回避、AI/MLコンポーネントのゼロデイ情報を扱っています。KerasモデルのデシリアライズやTensorFlow Lambdaの脆弱性に関する研究も含まれます。 huntrは研究者にとって無料で利用でき、Palo Alto NetworksとそのAIセキュリティプラットフォームPrisma AIRSの支援を受けています。このスポンサー構造は重要で、huntrはコミュニティの狩猟場であると同時に、AIサプライチェーンに実在する脆弱性を表面化させる場として機能し、組織はそれを修正に活かせます。Discordコミュニティや参加者向けFAQも用意されています。 **料金とプラン:** Free - **AI/ML特化のチャレンジ:** LLMアシスタント、エージェント型システム、モデル成果物を狙う期限付きのハッキング課題で、それぞれ目標とルールが明示されます。 - **現金賞金プールとリーダーボード:** 一定期間で競い、公開ランキングを駆け上がり、上位入賞で実際の現金賞金を獲得できます。 - **結果と解説の公開:** チャレンジ終了後に結果と使われた手法が公開され、コミュニティが各攻撃から学べます。 - **モデルとライブラリの脆弱性調査:** KerasモデルのデシリアライズやTensorFlow Lambdaの脆弱性など、MLサプライチェーンも対象に含みます。 - **コミュニティとナレッジベース:** Discord、ブログ、FAQが初めてのチャレンジから上級ランクまで研究者を支えます。 **強み:** 従来のWebバウンティの転用ではなくAI/MLセキュリティ専用設計; 実際の現金賞金と透明でゲーム性のあるリーダーボード; Palo Alto NetworksとPrisma AIRSの支援; 公開解説により各チャレンジが学習教材になる **制約・デメリット:** 報酬は各チャレンジ上位入賞者に集中する; チャレンジは入れ替わるため対象が少ない時期がある; 競技中心のため長期の非公開開示プログラムの比重は小さい [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/huntr-com.md) ## Models.dev Models.dev は「どのモデルを使うべきか、コストはいくらか」という実務的な問いに答えるために作られています。各項目は provider/model 形式の正規識別子で整理されるため、複数のプロバイダーが提供する同一モデルを推測ではなく直接比較できます。列にはコンテキストウィンドウ、最大出力、入力・出力の対応、推論、ツール呼び出し、構造化出力、温度制御、オープン／クローズドの重み、100万トークンあたりの価格、リリース日と更新日が含まれます。 モデルのリリースは速いため、カタログは最新性を重視して作られ、並べ替えと検索ができる表からラボやプロバイダーで絞り込めます。クローズドの主力モデルとオープンウェイトの選択肢の両方を収録するため、コスト計画にも機能調査にも役立ちます。 プロジェクトはオープンソースで無料、プログラムから利用されることを前提としています。JSON API や型安全なSDKを通じてカタログを自社ツールに取り込めるため、閲覧用の参考ページというより、ダッシュボードやルーティング、社内コスト計算機のバックエンドとして実用的です。 **料金とプラン:** Models.dev は無料かつオープンソースです。あくまで参考データベースであり、掲載価格はモデル提供事業者の100万トークンあたりの料金で、サイト利用料ではありません。 - **正規モデル識別子:** 各モデルを provider/model 形式で統一し、プロバイダーをまたいだ比較を可能にします。 - **仕様の比較:** コンテキストウィンドウ、出力上限、推論、ツール呼び出し、構造化出力、温度対応を横並びで確認できます。 - **価格の透明性:** 100万トークンあたりの入力・出力価格をリリース日・更新日と並べて掲載します。 - **オープンとクローズドの両対応:** クローズドの主力APIと各ラボのオープンウェイトモデルを1つの並べ替え可能なカタログに収録。 - **開発者向けアクセス:** JSON API や型安全なSDKでカタログを取得し、自社ツールやダッシュボードに組み込めます。 **強み:** 無料かつオープンソースでアカウント不要; 正規識別子の統一によりプロバイダー間の比較が信頼できる; 価格・上限・機能を1つの並べ替え可能な表で確認できる; JSON API と型安全なSDKでプログラムから利用できる **制約・デメリット:** 参考カタログであり推論やホスティングのサービスではない; データ品質はコミュニティとメンテナの更新速度に依存する; UIは開発者向けで、非技術者向けのガイドはほとんどない [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/models-dev.md) ## よくある質問 ### huntr と Models.dev の月間トラフィックはどのように比較されますか？ huntr の月間訪問数は 45,283、Models.dev は 200,451 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。 ### 成長率はどのように比較されますか？ huntr の前月比成長率は -61.9%、Models.dev は -3.9% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ huntr: 無料。Free Models.dev: 無料。Models.dev は無料かつオープンソースです。あくまで参考データベースであり、掲載価格はモデル提供事業者の100万トークンあたりの料金で、サイト利用料ではありません。 ## 代替ツール | # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Code Arena](https://openaitools.app/ja/tool/code-arena) | 35,827,928 | +19.4% | 無料 | Code Arena is a hands-on playground and leaderboard where you can pit leading AI coding models against each other on real web builds, comparing speed, accuracy, and logic in live side-by-side battles. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/code-arena.md) | | 2 | [Outlier AI](https://openaitools.app/ja/tool/outlier-ai) | 10,372,036 | +7.6% | 有料 | 次世代 AI モデルのトレーニングで報酬を得る | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/outlier-ai.md) | | 3 | [clickworker](https://openaitools.app/ja/tool/clickworker-com) | 1,861,149 | +0.5% | 料金は要問い合わせ | AIトレーニングと市場データのためのクラウドソーシング型データサービス | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/clickworker-com.md) | | 4 | [LabLab.ai](https://openaitools.app/ja/tool/lablab-ai) | 431,529 | -39.7% | 無料 | AIビルダーのための無料ハッカソンとグローバルコミュニティ | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/lablab-ai.md) | | 5 | [fast.ai](https://openaitools.app/ja/tool/fast-ai) | 250,720 | -10.4% | 無料 | 無料の実践的ディープラーニング講座・研究・オープンソースライブラリ | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/fast-ai.md) | | 6 | [Surge AI](https://openaitools.app/ja/tool/surgehq-ai) | 245,142 | +6.6% | 料金は要問い合わせ | フロンティアAIの訓練に向けた専門家による人間データと評価 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/surgehq-ai.md) | | 7 | [Stork](https://openaitools.app/ja/tool/stork) | 201,544 | +2.3% | 無料 | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/stork.md) | | 8 | [Open Data Science (ODS.ai)](https://openaitools.app/ja/tool/ods-ai) | 159,630 | +15.9% | 無料 | データサイエンス・機械学習・AI実務家のためのコミュニティハブ | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/ods-ai.md) | | 9 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/ja/tool/infrabase-ai) | 39,072 | -13.6% | 無料 | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/infrabase-ai.md) | | 10 | [CalcForge](https://openaitools.app/ja/tool/calcforge) | 31,360 | -4.8% | Free, Paid | 土木・構造設計のためのオープンソース工学計算ツール | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/calcforge.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/huntr-com-vs-models-dev More Markdown: [カテゴリ](https://openaitools.app/ja/categories.md) · [トラフィックランキング](https://openaitools.app/ja/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ja/llms.txt)