# Models.dev vs Open Data Science (ODS.ai) Models.dev 每月有 200,451 次造訪，月增率 -3.9%，定價模式為免費。Open Data Science (ODS.ai) 每月有 159,630 次造訪，成長率 +15.9%，定價模式為免費。 | 指標 | [Models.dev](https://openaitools.app/tw/tool/models-dev) | [Open Data Science (ODS.ai)](https://openaitools.app/tw/tool/ods-ai) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://models.dev | https://ods.ai | | 分類 | AI 模型, AI API, 開源 AI 模型, AI 工具目錄 | 資料分析 AI, AI 求職, AI 模型, AI 開發者工具 | | 定價模式 | 免費 | 免費 | | 每月造訪次數 | 200,451 | 159,630 | | 月成長率 | -3.9% | +15.9% | | 主要市場 | 中國 | 俄羅斯 | | 直接造訪 | 136,316 | 110,924 | | 評論分數 | 4.4 | 4.5 | | 收藏數 | 0 | 3 | | 支援平台 | 網站 | 網站 | ## 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) ## Open Data Science (ODS.ai) ODS.ai 是 Open Data Science 的縮寫，是資料科學、機器學習與 AI 從業者中營運時間最長的社群平台之一。它並非單一功能產品，而是一個樞紐：成員可以瀏覽進行中的 ML 競賽、參加黑客松與任務、跟隨學習路線與季節性課程，並閱讀 Data Fest 大會系列的演講錄影。 平台圍繞「路線（tracks）」「中心（hubs）」與活動組織。來自科技、零售、銀行與電商的合作夥伴公司中心會發佈各自活動，社群中心則涵蓋 NLP、MLOps、電腦視覺、可靠 ML、女性大數據等主題。平台還設有知名的招聘板塊，企業可發佈資料科學與 ML 職缺。 對成員免費。其價值來自網絡效應與其匯聚的大量教育與競賽內容，是學習 ML、參加資料挑戰，或在該領域招聘與求職的實用起點。 **價格與方案:** 作為社群平台免費使用；瀏覽競賽、路線與中心皆無需付費訂閱。 - **ML 競賽與黑客松:** 瀏覽並參與由合作公司舉辦的即時資料科學競賽與排行榜。 - **課程與學習路線:** 季節性課程、系列直播與結構化路線，涵蓋 NLP、LLM、經典 ML 等主題。 - **大會內容:** Data Fest 大會系列的演講錄影與資料以路線形式發佈。 - **公司與社群中心:** 關注主題與公司中心，取得與你興趣相關的活動、線下聚會與任務。 - **招聘板塊:** 設有招聘板塊，機構可發佈資料科學、ML 與 AI 職缺。 **優勢:** 在資料科學領域歷史悠久、知名度高; 瀏覽與參與競賽、課程、中心均免費; 主題覆蓋廣，從經典 ML 到 LLM 與 MLOps; 把學習、競賽、活動與招聘集中在同一平台 **限制:** 內容以俄語為主，限制了非俄語用戶的觸達; 它是社群樞紐，而非擁有自有模型的實操型 AI 工具; 資訊分散在眾多路線與中心中，導覽需要適應 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/ods-ai.md) ## 常見問題 ### Models.dev 與 Open Data Science (ODS.ai) 的每月流量相比如何？ Models.dev 每月有 200,451 次造訪，而 Open Data Science (ODS.ai) 有 159,630。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？ Models.dev 的月增率為 -3.9%；Open Data Science (ODS.ai) 為 +15.9%。 ### 價格相比如何？ 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。 Open Data Science (ODS.ai)：免費。作為社群平台免費使用；瀏覽競賽、路線與中心皆無需付費訂閱。 ## 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 | [Mercor](https://openaitools.app/tw/tool/mercor-com) | 14,164,192 | +34% | 需聯絡報價 | 連結專業人才與前沿 AI 工作的智慧人才平台 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/mercor-com.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 | [DeepLearning.AI](https://openaitools.app/tw/tool/deeplearning-ai) | 2,562,512 | -7.2% | 免費增值 | 提供全面的AI工程課程與認證，但缺乏協作黑客松與開放社群功能。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/deeplearning-ai.md) | | 4 | [OpenAI Academy](https://openaitools.app/tw/tool/openai-academy) | 937,379 | -6.3% | 免費 | Official learning hub with structured AI courses, but lacks independent community hackathons and broader practitioner discussions. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/openai-academy.md) | | 5 | [LabLab.ai](https://openaitools.app/tw/tool/lablab-ai) | 431,529 | -39.7% | 免費 | 舉辦AI黑客松與開發者活動的全球社群平台，但缺乏ODS那般廣泛的綜合資料科學討論論壇。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/lablab-ai.md) | | 6 | [fast.ai](https://openaitools.app/tw/tool/fast-ai) | 250,720 | -10.4% | 免費 | 提供免費的深度學習課程與開源函式庫，但專注於教育而非廣泛的社群交流。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/fast-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 | [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 | Offers structured educational guides on prompt engineering, but lacks general machine learning research and networking. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/learn-prompting.md) | | 9 | [The Full Stack（fullstackdeeplearning.com）](https://openaitools.app/tw/tool/fullstackdeeplearning-com) | 46,082 | +6.6% | Free (educational content) | 為ML應用提供扎實的教育資源，但未提供活躍的社群協作中心或求職版面。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/fullstackdeeplearning-com.md) | | 10 | [AI Jobs](https://openaitools.app/tw/tool/ai-jobs) | 40,342 | -0.4% | 付費 | 專為 AI、機器學習與資料科學職涯打造的求職平台 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/ai-jobs.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/models-dev-vs-ods-ai 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)