# huntr vs Models.dev huntr 每月有 45,283 次造訪，月增率 -61.9%，定價模式為免費。Models.dev 每月有 200,451 次造訪，成長率 -3.9%，定價模式為免費。 | 指標 | [huntr](https://openaitools.app/tw/tool/huntr-com) | [Models.dev](https://openaitools.app/tw/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://huntr.com | https://models.dev | | 分類 | AI 開發者工具, 開源 AI 模型, AI 模型 | AI 模型, AI API, 開源 AI 模型, AI 工具目錄 | | 定價模式 | 免費 | 免費 | | 每月造訪次數 | 45,283 | 200,451 | | 月成長率 | -61.9% | -3.9% | | 主要市場 | 美國 | 中國 | | 直接造訪 | 22,903 | 136,316 | | 評論分數 | 4.3 | 4.4 | | 收藏數 | 2 | 0 | | 支援平台 | 網站 | 網站 | ## huntr huntr 把漏洞賞金市場的機制直接對準人工智慧與機器學習。獵人不再追逐一般的 Web 漏洞，而是挑選挑戰、閱讀規則，接著嘗試攻破某個特定的 AI 助手、代理或模型產物：誘導理賠助手洩漏隱藏權杖、讓股票交易代理執行未授權交易，或突破一個「守住秘密」的助手的安全防護欄。每個挑戰都有明確目標與獎金池，進展以公開排行榜排名呈現。 流程刻意保持簡單透明：選擇一場「戰鬥」、在排行榜上升、贏取獎金。參與者在一段固定時間內競爭，隨後公布結果與解題報告，讓攻擊技巧在社群中擴散。網站上曾出現獎金池約 15,000 美元的精選挑戰。平台也經營部落格，持續追蹤 LLM 越獄、提示注入類繞過以及 AI/ML 元件中的零日情報，包括 Keras 模型反序列化與 TensorFlow Lambda 漏洞的挖掘成果。 huntr 對研究員免費開放，並獲得 Palo Alto Networks 及其 AI 安全平台 Prisma AIRS 的支持。這種贊助結構很重要：huntr 既是社群狩獵場，也是揭露 AI 供應鏈真實漏洞的管道，相關組織可據此修補問題。平台另設有 Discord 社群與面向參與者的 FAQ。 **價格與方案:** Free - **聚焦 AI/ML 的挑戰:** 限時破解挑戰瞄準 LLM 助手、代理系統與模型產物，每場都有明確目標與規則。 - **現金獎池與排行榜:** 在固定時間窗內競爭，攀升公開排名，憑高名次贏取真實現金獎勵。 - **公布結果與解題報告:** 挑戰結束後公開結果與所用技巧，讓整個社群從每次攻擊中學習。 - **模型與函式庫漏洞挖掘:** 研究範圍延伸至機器學習供應鏈目標，如 Keras 模型反序列化與 TensorFlow Lambda 漏洞。 - **社群與知識庫:** Discord 伺服器、部落格與 FAQ 陪伴研究員從第一場挑戰走到高階排名。 **優勢:** 專為 AI/ML 安全設計，而非改造傳統 Web 漏洞賞金; 真實現金獎勵，搭配透明且遊戲化的排行榜; 獲得 Palo Alto Networks 與 Prisma AIRS 支持; 公開解題報告讓每場挑戰都成為學習素材 **限制:** 獎勵集中在每場挑戰的高名次參與者; 挑戰輪替上線，有時可用目標較少; 以競賽為核心，長期私有揭露計畫的比重相對較輕 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/huntr-com.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 ### huntr 與 Models.dev 的每月流量相比如何？ huntr 每月有 45,283 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？ huntr 的月增率為 -61.9%；Models.dev 為 -3.9%。 ### 價格相比如何？ huntr：免費。Free 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 | [Code Arena](https://openaitools.app/tw/tool/code-arena) | 35,827,928 | +19.4% | 免費 | 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/tw/tool/code-arena.md) | | 2 | [Outlier AI](https://openaitools.app/tw/tool/outlier-ai) | 10,372,036 | +7.6% | 付費 | 透過訓練下一代 AI 模型賺取報酬 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/outlier-ai.md) | | 3 | [clickworker](https://openaitools.app/tw/tool/clickworker-com) | 1,861,149 | +0.5% | 需聯絡報價 | 為 AI 訓練與市場資料而生的群眾外包資料服務 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/clickworker-com.md) | | 4 | [LabLab.ai](https://openaitools.app/tw/tool/lablab-ai) | 431,529 | -39.7% | 免費 | AI 開發者的免費黑客松與全球社群 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/lablab-ai.md) | | 5 | [fast.ai](https://openaitools.app/tw/tool/fast-ai) | 250,720 | -10.4% | 免費 | 免費實戰深度學習課程、研究與開源庫 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/fast-ai.md) | | 6 | [Surge AI](https://openaitools.app/tw/tool/surgehq-ai) | 245,142 | +6.6% | 需聯絡報價 | 為前沿 AI 訓練提供專家級人類資料與評估 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/surgehq-ai.md) | | 7 | [Stork](https://openaitools.app/tw/tool/stork) | 201,544 | +2.3% | 免費 | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/stork.md) | | 8 | [Open Data Science (ODS.ai)](https://openaitools.app/tw/tool/ods-ai) | 159,630 | +15.9% | 免費 | 資料科學、機器學習與 AI 從業者社群平台 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/ods-ai.md) | | 9 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/tw/tool/infrabase-ai) | 39,072 | -13.6% | 免費 | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/infrabase-ai.md) | | 10 | [CalcForge](https://openaitools.app/tw/tool/calcforge) | 31,360 | -4.8% | Free, Paid | 面向土木與結構設計的開源工程計算器 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/calcforge.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/huntr-com-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)