9441/月+68.5%
免費 / 開源訓練能在長時程中推理與協作之模型的研究實驗室
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每月造訪次數
10.05萬
月度環比成長
+8.14萬
成長速度: +425.5%
直接流量占比
43%
直接流量占比不等於使用者留存率。
主要市場
🇺🇸美國
佔比: 57.6%
流量歷史
網站月造訪量估算
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網站月造訪量估算
資料為該網域的 Similarweb 流量估算，不是活躍使用者數。僅顯示有資料的統計月份；擷取時間與流量統計月份分別標示。
擷取於 2026年11月11日
這是編輯給出的評估，滿分 5 分，不是使用者評分的平均值。 本頁的各方觀點由 AI 根據產品資訊歸納，不是真實使用者的評價。
依據 OpenAITools.app 於 2026-11-11 查驗的觀測資料，Odyssey - 3（odyssey.systems）是收錄於 AI 模型的 AI 平台，每月產生 10.05萬次造訪，月流量變化量為 +8.14萬（+425.5%）。其主要地理市場為美國（流量佔比 57.6%），並採用需聯絡報價定價模式。依每月流量計算的主要競爭替代方案包括 General Reasoning（每月 9441 次造訪），SandboxAQ（每月 6.15萬次造訪），Atlas Cloud（每月 77.7萬次造訪）。
物理世界模型的模擬能力真的太震撼了！
對機器人跟自駕模擬非常有幫助的突破。
以下短評基於實時網頁探查、定價機制與同類基準由 AI 綜合生成，用於呈現不同情境下的常見亮點與槽點，非實名真實用戶留言。
單一模型學習物理、動力學、因果與代理行為，隨後成為機器人、車輛、無人機與遊戲代理共享的基礎。
Odyssey-3 被稱為在世界模型物理準確度上的實質進步，目標是可靠地遷移到真實世界任務。
產生讓人類與 AI 可以採取行動並觀察後果的環境，而非只能被動觀看生成的影片。
多個參與者（人類或 AI）可在同一即時世界模擬中共享與互動，支援多代理研究。
在該框架中，一組代理與它的世界模型在同一個持續訓練迴圈內各自依課程不斷改進。
Odyssey 是一家專注世界模型的研究實驗室：讓 AI 系統建立對現實如何運作的內部理解。世界模型並不把影片、物理與代理行為視為彼此獨立的問題，而是同時學習物體的屬性與限制（物理）、物體與系統如何移動與變化（動力學）、行為如何影響後續結果（因果），以及代理如何追求目標並彼此互動。Odyssey 認為，這種共享理解正是讓機器人完成有用工作、讓 AI 從經驗中學習、讓人類在模擬世界中探索與驗證想法的基礎。
Odyssey-3 是該公司最先進的基礎世界模型，被描述為在物理準確度上實質推進了現有技術水準。除 Odyssey-3 之外，實驗室還發布了 Agora-2——一個多代理世界模型，讓多個參與者（人類或 AI）在同一即時模擬中共享並互動；以及 PROWL-2——一個強化學習框架，讓一組代理與其世界模型在同一個持續訓練迴圈中各自依課程學習。Starchild-1 則把方向推進到從更豐富的多模態互動、而非僅視覺觀察中學習的系統。
目標應用涵蓋機器人、人形機器人、自動駕駛、無人機、國防、遊戲、能源、網路與通用 AI 訓練，團隊經驗來自 DeepMind、Waymo、Tesla、Meta、Apple 與 xAI。Odyssey 已完成 3.1 億美元 B 輪融資。產品存取透過 Try Odyssey-3 展示與獨立的 API 存取申請提供，而非公開的自助購買方案，因此商業條款需直接與公司洽談。
用世界模型產生多樣的物理場景，讓機器人策略在部署到真實硬體前先從模擬經驗中學習。
模擬在真實世界中過於危險或昂貴的罕見路況與互動，並評估策略的表現。
結合 Agora-2 與 PROWL-2，研究多個代理如何在持續演化的環境中透過共享經驗學習。
產生具備可信物理與代理行為的互動環境，用於訓練、原型開發或可玩體驗。
同一分類下同類 AI 工具的流量並排比較
| 排名 | AI 工具 | 每月造訪次數 | 月增幅 | 直接流量占比 | 價格 | 正面對決 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Odyssey - 3 | 10.05萬 | +425.5% | 43% 直接流量 | 需聯絡報價 | 目前產品 |
| 1 | General Reasoning | 9441 | +68.5% | 40% 直接流量 | 免費 | 對比 General Reasoning |
| 2 | SandboxAQ | 6.15萬 | +4.3% | 19% 直接流量 | 需聯絡報價 | 對比 SandboxAQ |
| 3 | Atlas Cloud | 77.7萬 | -16.4% | 54% 直接流量 | 付費 | 對比 Atlas Cloud |
| 4 | Future AGI | 12.17萬 | -7.8% | 59% 直接流量 | Freemium, Usage-based | 對比 Future AGI |
| 5 | AI/ML API | 23.29萬 | -20.1% | 28% 直接流量 | Pay-as-you-go credits (free to start); enterprise custom pricing on request | 對比 AI/ML API |
| 6 | TypeSafe AI - Jev | 614.87萬 | -36.4% | 51% 直接流量 | 付費 | 對比 TypeSafe AI - Jev |
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專項更強TypeSafe AI is an AI lab building machine-native intelligence infrastructure, and Jev is its first System One Model — a model designed to make decisions inside software rather than reply to humans. Instead of returning strings, Jev accepts structured questions and returns typed decisions with calibrated confidence scores, so applications can act autonomously when confidence is high and escalate for human review when it is not. TypeSafe reports roughly 193x faster and 444x cheaper performance on System One workloads compared with general-purpose LLMs.
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專項更強Scale is an enterprise AI company that supplies the data, evaluation and deployment layers behind production AI. Its Data Engine sources and labels training data for frontier models, its evaluation work benchmarks model capability, and its platform teams help enterprises and governments move AI systems from pilot into real operations.
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免費 / 開源EverMemOS (also described as EverOS) by EverMind is a memory operating system for AI agents and applications. It adds persistent, self-evolving memory on top of stateless LLMs: agents store multimodal content, retrieve it through hybrid mRAG, distill repeated patterns into reusable Skills, and keep facts in sync over time.
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