# Models.dev vs Ultralytics Models.dev 每月有 200,451 次造訪，月增率 -3.9%，定價模式為免費。Ultralytics 每月有 793,423 次造訪，成長率 +8.7%，定價模式為免費增值。 | 指標 | [Models.dev](https://openaitools.app/tw/tool/models-dev) | [Ultralytics](https://openaitools.app/tw/tool/ultralytics) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://models.dev | https://www.ultralytics.com | | 分類 | AI 模型, AI API, 開源 AI 模型, AI 工具目錄 | AI 開發者工具, AI 影像辨識, AI 模型, 無程式碼與低程式碼 | | 定價模式 | 免費 | 免費增值 | | 每月造訪次數 | 200,451 | 793,423 | | 月成長率 | -3.9% | +8.7% | | 主要市場 | 中國 | 中國 | | 直接造訪 | 136,316 | 239,747 | | 評論分數 | 4.4 | 4.6 | | 收藏數 | 0 | 0 | | 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) ## Ultralytics Ultralytics 最為人熟知的身分是 YOLO 模型家族的維護者，而 YOLO 是部署量最大的即時電腦視覺模型系列之一。同一套程式碼即可涵蓋七大視覺任務——偵測、實例分割、姿態估計、旋轉框、分類、追蹤等——讓團隊不必更換框架就能從快速原型走到正式推論。模型可匯出至 ONNX、TensorRT、CoreML 等一長串執行環境，適配邊緣與嵌入式目標。 在模型之外，Ultralytics 還提供託管平台來處理視覺專案的工程化環節。你可以借助 SAM 輔助標註完成資料打標，在雲端 GPU（含 AutoTrain）上微調或訓練模型，並部署到閒置時縮容至零的託管區域。代理式工作流程建構器讓團隊把模型、商業邏輯與告警串成自動化流水線，非常適合工業質檢、安全監控與分析類產品。 授權採用雙軌制。開源路徑基於 AGPL-3.0 發布，適合開源專案，但會對閉源產品施加傳染性義務。將 YOLO 整合進專有軟體的公司通常會購買企業授權，藉此免除這些義務，並取得地端或私有雲部署能力、廣泛的匯出格式支援以及工程師直接支援。Ultralytics 也發布大量文件與教學，這也是該生態能同時被學生、研究人員與商業整合方廣泛採用的重要原因。 **價格與方案:** 免費增值。YOLO 模型與工具以 AGPL-3.0 開源免費提供；Ultralytics Platform 設有免費與付費雲端層級，閉源產品中的商業使用需購買附帶客製支援條款的企業授權。 - **YOLO 即時視覺模型:** 單一模型家族涵蓋偵測、實例分割、姿態估計、旋轉框、分類與追蹤，並針對 GPU、CPU 與邊緣裝置的即時推論調校。 - **涵蓋全生命週期的 Ultralytics Platform:** 使用 SAM 輔助標註打標資料，在雲端 GPU 上透過 AutoTrain 訓練，並部署到閒置時縮容至零的託管區域。 - **廣泛的匯出與執行環境支援:** 將訓練好的模型匯出為 ONNX、TensorRT、CoreML、TFLite 等多種格式，用於雲端伺服器、行動裝置與嵌入式硬體。 - **面向開源與商業的雙重授權:** 可採用 AGPL-3.0 開源版本，或購買企業授權，把 YOLO 嵌入閉源產品而不受傳染性條款約束。 - **工作流程與代理建構器:** 把視覺模型、商業邏輯與類 Slack 告警串成自動化流水線，用於監控、質檢與資料分析。 **優勢:** 模型家族成熟、文件完備，每日推論呼叫量達數十億次，開源社群規模龐大; 涵蓋標註、訓練、部署全流程，團隊無須拼接多家供應商; 匯出格式支援廣泛，同一套程式碼即可面向雲端、行動端與嵌入式硬體; 企業授權可協助閉源商業產品規避 AGPL 義務 **限制:** 開源版本的 AGPL-3.0 使許多閉源商業部署必須先取得付費授權; 要達到頂尖精度仍需精心整理資料集並調參，並非一鍵即得; 託管功能對平台的依賴較強，日後想自建的團隊可能面臨遷移成本 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/ultralytics.md) ## 常見問題 ### Models.dev 與 Ultralytics 的每月流量相比如何？ Models.dev 每月有 200,451 次造訪，而 Ultralytics 有 793,423。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%；Ultralytics 為 +8.7%。 ### 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。 Ultralytics：免費增值。免費增值。YOLO 模型與工具以 AGPL-3.0 開源免費提供；Ultralytics Platform 設有免費與付費雲端層級，閉源產品中的商業使用需購買附帶客製支援條款的企業授權。 ## 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 | [Roboflow](https://openaitools.app/tw/tool/roboflow) | 1,431,204 | +6.6% | 免費增值、需聯絡報價 | 提供資料集標註、模型訓練與邊緣部署的一站式生態系統。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/roboflow.md) | | 2 | [Labelbox](https://openaitools.app/tw/tool/labelbox) | 762,803 | -22.8% | 需聯絡報價 | Enterprise-grade labeling and data curation platform for complex computer vision training pipelines. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/labelbox.md) | | 3 | [Encord](https://openaitools.app/tw/tool/encord-com) | 244,204 | +9.4% | 需聯絡報價 | Provides advanced multimodal dataset curation and annotation tools specifically for computer vision teams. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/encord-com.md) | | 4 | [Frigate NVR](https://openaitools.app/tw/tool/frigate-nvr) | 216,701 | -21.2% | 免費增值 | 開源的自架設NVR，最佳化用於在安全監控畫面中執行即時的本機物件偵測。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/frigate-nvr.md) | | 5 | [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) | | 6 | [Label Studio](https://openaitools.app/tw/tool/label-studio) | 137,199 | -16.1% | 需聯絡報價、免費 | 開源的標註工具，並具備可擴充性支援，可進行自訂電腦視覺標註任務。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/label-studio.md) | | 7 | [Voxel51](https://openaitools.app/tw/tool/voxel51-com) | 117,715 | -8.2% | 需聯絡報價 | 專門用於電腦視覺工作流程的資料集策展、視覺化與品質評估。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/voxel51-com.md) | | 8 | [Viso Now](https://openaitools.app/tw/tool/viso-now) | 111,150 | -3% | 免費增值、需聯絡報價 | 專注於透過提示詞快速組合端到端的企業級電腦視覺應用程式。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/viso-now.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 | [Datature](https://openaitools.app/tw/tool/datature) | 24,530 | -23.2% | 免費增值、付費、需聯絡報價 | 提供用於訓練與部署自訂視覺模型的無程式碼／低程式碼雲端工作流程。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/datature.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/models-dev-vs-ultralytics 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)