# LabLab.ai vs Models.dev LabLab.ai 每月有 431,529 次造訪，月增率 -39.7%，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 | [LabLab.ai](https://openaitools.app/tw/tool/lablab-ai) | [Models.dev](https://openaitools.app/tw/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://lablab.ai | https://models.dev | | 分類 | AI 開發者工具, AI 課程, AI 新聞 | 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 | 431,529 | 200,451 | | 月成長率 | -39.7% | -3.9% | | 主要市場 | 美國 | 中國 | | 直接造訪 | 202,261 | 136,316 | | 評論分數 | 4.3 | 4.4 | | 收藏數 | 10 | 0 | | 支援平台 | 網站 | 網站 | ## LabLab.ai LabLab 是為「用 AI 動手做」的人打造的社群平台，核心活動是黑客松。活動與 AI 實驗室及技術廠商共同舉辦，由他們提供模型、API、基礎設施與獎金，LabLab 則提供平台、導師與直播運營。近期與固定舉辦的活動贊助商包括 AMD、IBM、Vultr、AssemblyAI 與 Kisaco Research，主題涵蓋語音代理、AI 交易代理，到基礎設施級應用開發與代理式程式開發。 平台端的流程相當一致：開場直播介紹技術與時程，隊伍在指定期間開發，導師可透過 Discord 隨時協助，最後以直播簡報收尾，各隊上台發表並回答導師與評審提問。形式從 48 小時衝刺到為期一個月的挑戰都有，並可完全線上、混合或實體舉行，例如在聖塔克拉拉會議中心或鹽湖城 Pierpont Place 進行邀請制的現場階段。 平台刻意不指定單一題目，而是要求參加者在贊助商指定的技術之上創新，並期待跨域混合的隊伍：工程師、設計師、資料科學家與領域專家。活動之外，LabLab 也發布 AI 教學與文章、維護原型展示區與排行榜，並在 Discord、Twitch、YouTube 與 LinkedIn 經營社群頻道。黑客松報名與參加皆免費；特定活動綁定的贊助商計畫（如 AMD AI Developer Program）可能需另開帳號。 **價格與方案:** LabLab 免費使用，所有黑客松皆免費參加，技術、額度與獎金由贊助商提供，參加者無需訂閱。 - **免費的贊助 AI 黑客松:** 瀏覽 AMD、IBM、Vultr、AssemblyAI、BAND 等企業舉辦的進行中、即將與已結束黑客松，含獎金、時程與主辦資訊。 - **導師支援與直播:** 透過 Discord 與 Twitch 取得導師洞見、範本程式碼與即時協助，活動期間還有訪談與講座直播。 - **社群原型與隊伍:** 在共用空間發表原型、追蹤同好，並了解其他隊伍如何運用相同的 AI 技術堆疊或贊助商技術。 - **專案展示與評選:** 活動以直播簡報作結，讓創業者面對評審、導師與數千名參加者的現場觀眾。 - **AI 教學與資源:** 教學、AI 文章與排行榜協助你累積技能，並將專案與全球參賽者比較。 **優勢:** 黑客松免費，且常由大型 AI 基礎設施與模型廠商贊助; 導師資源好取得，開場與簡報直播能累積真實的發表經驗; 形式多元，從 48 小時衝刺到一個月挑戰，線上與實體皆有; 公開原型、排行榜與龐大開發者網絡，對作品集與人脈很有幫助 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/lablab-ai.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 ### LabLab.ai 與 Models.dev 的每月流量相比如何？ LabLab.ai 每月有 431,529 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？ LabLab.ai 的月增率為 -39.7%；Models.dev 為 -3.9%。 ### 價格相比如何？ LabLab.ai：免費。LabLab 免費使用，所有黑客松皆免費參加，技術、額度與獎金由贊助商提供，參加者無需訂閱。 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 | [DeepLearning.AI](https://openaitools.app/tw/tool/deeplearning-ai) | 2,562,512 | -7.2% | 免費增值 | 提供世界級的 AI 工程課程與專業認證，但快速黑客松與社群原型開發活動較少。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/deeplearning-ai.md) | | 2 | [The Rundown AI](https://openaitools.app/tw/tool/the-rundown-ai) | 1,018,070 | +28.6% | 免費 | 每天五分鐘，掌握頂尖 AI 新聞與落地方法 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/the-rundown-ai.md) | | 3 | [OpenAI Academy](https://openaitools.app/tw/tool/openai-academy) | 937,379 | -6.3% | 免費 | OpenAI 官方的學習中心，提供結構化課程與線上活動，但缺少 LabLab.ai 那種多廠商黑客松的專注特點。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/openai-academy.md) | | 4 | [SkillsMP — Agent 技能市集](https://openaitools.app/tw/tool/agent-skills-marketplace) | 470,744 | -3.7% | 免費 | 檢索並研究數百萬公開的 SKILL.md 代理技能 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/agent-skills-marketplace.md) | | 5 | [fast.ai](https://openaitools.app/tw/tool/fast-ai) | 250,720 | -10.4% | 免費 | 提供知名的免費深度學習課程與 PyTorch 資源，但專注於學術深度而非快速原型開發黑客松。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/fast-ai.md) | | 6 | [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) | | 7 | [Learn Prompting](https://openaitools.app/tw/tool/learn-prompting) | 159,807 | -8.6% | 免費增值、免費試用、需聯絡報價 | 提供關於提示工程的全面開源教育指南，但不舉辦協作型 AI 黑客松或建構挑戰。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/learn-prompting.md) | | 8 | [Open Data Science (ODS.ai)](https://openaitools.app/tw/tool/ods-ai) | 159,630 | +15.9% | 免費 | 擁有龐大的資料科學與 AI 從業者開放社群，但缺乏結構化的黑客松活動與快速原型挑戰。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/ods-ai.md) | | 9 | [Cursor Directory](https://openaitools.app/tw/tool/cursor-directory) | 125,466 | +5.3% | 免費 | 面向 Cursor 的社群外掛、規則與 MCP 伺服器中心 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/cursor-directory.md) | | 10 | [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) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/lablab-ai-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)