# Hugging Face vs Models.dev Hugging Face 每月有 31,232,542 次造訪，月增率 +0.1%，定價模式為免費增值、付費。Models.dev 每月有 200,451 次造訪，成長率 -3.9%，定價模式為免費。 | 指標 | [Hugging Face](https://openaitools.app/tw/tool/hugging-face) | [Models.dev](https://openaitools.app/tw/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://huggingface.co | https://models.dev | | 分類 | 開源 AI 模型, AI 模型, AI 開發者工具, Large Language Models (LLMs) | AI 模型, AI API, 開源 AI 模型, AI 工具目錄 | | 定價模式 | 免費增值、付費 | 免費 | | 每月造訪次數 | 31,232,542 | 200,451 | | 月成長率 | +0.1% | -3.9% | | 主要市場 | 美國 | 中國 | | 直接造訪 | 13,401,480 | 136,316 | | 評論分數 | 4.8 | 4.4 | | 收藏數 | 11 | 0 | | 支援平台 | 網站 | 網站 | ## Hugging Face Hugging Face 起初是一家聊天機器人新創，如今已成為機器學習領域公認的聚集地。產品核心是 Hub：一個公開可檢索的倉庫，收錄模型權重、資料集以及可互動的 Spaces 展示。造訪首頁時，你會看到數百萬個模型，既有大型實驗室發布的語言與視覺大模型，也有個人開發者分享的小型微調版本，每個倉庫都附有模型卡、相依函式庫與一鍵推理入口。 圍繞這個倉庫體系，Hugging Face 打造了完整的工作鏈路。其開源函式庫——Transformers、Diffusers、Datasets、Tokenizers、Accelerate、PEFT、TRL 與 smolagents——支撐了當今大量訓練與推理流程，並與 Hub 深度整合。團隊也能突破公開託管的限制：Inference Providers 以統一 API 涵蓋數萬個託管模型，Inference Endpoints 可部署專屬 GPU，Enterprise 方案則提供 SSO、稽核日誌、私有資料集與優先支援。 平台對公開內容的瀏覽、上傳與協作完全免費，付費層級鎖定需要私有儲存、更高配額與算力的個人、團隊與企業。由於社群會在同一站點持續發布論文、部落格、每日論文速遞與排行榜，Hugging Face 同時也是掌握 AI 當下動態的發現入口。 **價格與方案:** 公開託管、瀏覽與社群使用免費。付費選項包括個人 PRO 訂閱、約每使用者每月 20 美元起的 Team 與 Enterprise 方案、按用量計費的 Inference Providers API，以及約每 GPU 小時 0.60 美元起的專屬 Inference Endpoints。實際價格會調整，請以官方定價頁為準。 - **模型與資料集 Hub:** 在數百萬個模型與數十萬個資料集中檢索、下載與發布，附帶模型卡、版本管理與引用資訊。 - **Spaces 展示託管:** 直接從倉庫部署 Gradio、Streamlit 或靜態應用，用於展示模型、做對比測試或透過公開連結分享工具。 - **開源函式庫全家桶:** Transformers、Diffusers、Datasets、Tokenizers、Accelerate、PEFT、TRL 與 smolagents 涵蓋訓練、微調到推理的完整流程。 - **統一推理入口:** Inference Providers 以單一 API 串接多家供應商的數萬個模型，Inference Endpoints 則可依需求啟用專屬 GPU 硬體。 - **企業級治理:** Team 與 Enterprise 方案提供 SSO、稽核日誌、資源群組、私有倉庫、區域選擇與專屬支援，滿足合規需求。 **優勢:** 開源模型、資料集與可執行展示的規模無可匹敵; 官方開源函式庫已是生態內多數團隊的事實標準; 公開託管免費，且有清楚的算力與企業版升級路徑; 社群訊號豐富，下載量、按讚、排行榜與每日論文一應俱全 **限制:** 資源規模太大，品質參差不齊，檢索與篩選需要經驗; 高負載使用時，付費算力與企業版費用上升較快; 部分熱門功能依賴社群維護的倉庫，可能更新不及時 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/hugging-face.md) ## Models.dev Models.dev 要回答一個非常實際的問題：該用哪個模型，成本是多少？網站為每個項目設定形如 provider/model 的規範識別碼，因此同一模型在不同供應商下的版本可以直接比較。表格欄位包含上下文視窗、最大輸出、是否支援輸入與輸出、推理、工具呼叫、結構化輸出、溫度控制、開放或閉源權重、每百萬 token 價格，以及發布與更新日期。 由於模型發布節奏很快，該目錄以保持最新為目標，提供可排序與可搜尋的表格，能依實驗室或供應商瀏覽並篩選關鍵條件。項目同時涵蓋閉源旗艦模型與開放權重模型，既能用於成本規劃，也能用於能力調研。 專案開源且免費，定位為可被程式化取用的資料源。開發者可透過 JSON API 或型別安全 SDK 把目錄接入自家工具，因此很適合作為儀表板、路由邏輯或內部成本計算器的後端，而不只是瀏覽用的參考頁。 **價格與方案:** Models.dev 免費且開源。它本身是參考資料庫，所列價格是模型供應商收取的每百萬 token 費率，而非使用本站的費用。 - **規範模型識別碼:** 每個模型採用統一的 provider/model 格式，方便跨供應商直接對比同一模型。 - **規格對比:** 並排查看上下文視窗、輸出上限、推理、工具呼叫、結構化輸出與溫度支援。 - **價格透明:** 列出每百萬 token 的輸入輸出價格，並標註發布與更新日期。 - **開源與閉源兼顧:** 在一個可排序目錄中同時涵蓋閉源旗艦 API 與各實驗室的開放權重模型。 - **面向開發者:** 可透過 JSON API 或型別安全 SDK 取得目錄，用於自建工具與儀表板。 **優勢:** 免費開源，無需註冊帳號; 統一的規範識別碼讓跨供應商對比更可靠; 在同一張可排序表格中呈現價格、上限與能力; 提供 JSON API 與型別安全 SDK，便於程式化使用 **限制:** 它是參考目錄，並非推論或託管服務; 資料品質取決於社群與維護者能否跟上發布節奏; 介面面向開發者，對非技術使用者幾乎沒有引導 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/models-dev.md) ## 常見問題 ### Hugging Face 與 Models.dev 的每月流量相比如何？ Hugging Face 每月有 31,232,542 次造訪，而 Models.dev 有 200,451。流量估算反映受眾規模，並非產品品質。 ### 兩者的成長率相比如何？ Hugging Face 的月增率為 +0.1%；Models.dev 為 -3.9%。 ### 價格相比如何？ Hugging Face：免費增值、付費。公開託管、瀏覽與社群使用免費。付費選項包括個人 PRO 訂閱、約每使用者每月 20 美元起的 Team 與 Enterprise 方案、按用量計費的 Inference Providers API，以及約每 GPU 小時 0.60 美元起的專屬 Inference Endpoints。實際價格會調整，請以官方定價頁為準。 Models.dev：免費。Models.dev 免費且開源。它本身是參考資料庫，所列價格是模型供應商收取的每百萬 token 費率，而非使用本站的費用。 ## 替代方案 | # | 工具名稱 | 每月造訪次數 | 月成長率 | 定價模式 | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [OpenRouter](https://openaitools.app/tw/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 付費 | 一個統一的 API 閘道器，可在數百個語言模型間路由請求，但缺乏資料集託管功能。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/openrouter-ai.md) | | 2 | [Ollama](https://openaitools.app/tw/tool/ollama) | 9,421,973 | +4.3% | Free, Freemium, Paid | Enables running and managing open-source LLMs locally on your hardware instead of relying on cloud hosting. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/ollama.md) | | 3 | [Civitai](https://openaitools.app/tw/tool/civitai) | 6,963,136 | +12.8% | 免費增值 | Focuses strictly on community-driven discovery and sharing of generative image and video models rather than text LLMs. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/civitai.md) | | 4 | [fal.ai](https://openaitools.app/tw/tool/fal-ai) | 3,093,684 | -3.7% | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | 一個 API 串接 1500+ 可上線的生成式媒體模型 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/fal-ai.md) | | 5 | [ModelScope](https://openaitools.app/tw/tool/modelscope-community) | 3,085,423 | +5.1% | 免費 | 一個另類的開源模型儲存庫與社群中心，具備豐富的區域模型與線上互動展示。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/modelscope-community.md) | | 6 | [Together AI](https://openaitools.app/tw/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 免費增值、付費 | 提供強固的無伺服器推論與微調 API 給開源模型，可替代 Hugging Face 的代管端點。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/together-ai.md) | | 7 | [Replicate AI](https://openaitools.app/tw/tool/replicate-ai) | 904,038 | -8.4% | 付費 | 提供用於執行與微調機器學習模型的雲端 API，定價比自建基礎設施更簡單。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/replicate-ai.md) | | 8 | [Unsloth AI](https://openaitools.app/tw/tool/unsloth-ai) | 887,457 | -17.6% | 免費 | Unsloth is an open-source toolkit for running and training large language models locally. It provides faster, more memory-efficient fine-tuning, a local chat and agent environment with browser use, image and video genera | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/unsloth-ai.md) | | 9 | [Fireworks](https://openaitools.app/tw/tool/fireworks-ai) | 659,687 | +6% | 需聯絡報價 | 為開放權重模型提供超快速的無伺服器推論，優先考量生產環境吞吐量而非社群資料共用。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/fireworks-ai.md) | | 10 | [DeepInfra](https://openaitools.app/tw/tool/deep-infra) | 457,810 | -8.9% | 付費 | 為開放模型提供低成本的無伺服器推論與 GPU 租用，但缺少社群空間與資料集。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/deep-infra.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/hugging-face-vs-models-dev More Markdown: [分類](https://openaitools.app/tw/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/tw/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/tw/llms.txt)