# fast.ai vs Models.dev

fast.ai ghi nhận 250.720 lượt truy cập hàng tháng với mức tăng trưởng so với tháng trước là -10,4% và giá Miễn phí. Models.dev ghi nhận 200.451 lượt truy cập hàng tháng với mức tăng trưởng -3,9% và giá Miễn phí.

| Chỉ số | [fast.ai](https://openaitools.app/vi/tool/fast-ai) | [Models.dev](https://openaitools.app/vi/tool/models-dev) |
| :--- | :--- | :--- |
| URL trang web | https://www.fast.ai | https://models.dev |
| Danh mục | Khóa học AI, Large Language Models (LLMs), Công cụ cho lập trình viên AI, Công cụ nghiên cứu AI | Mô hình AI, AI API, Mô hình AI mã nguồn mở, Danh mục công cụ AI |
| Mô hình giá | Miễn phí | Miễn phí |
| Lượt truy cập hàng tháng | 250.720 | 200.451 |
| Tốc độ tăng trưởng theo tháng | -10,4% | -3,9% |
| Thị trường chính | Hoa Kỳ | Trung Quốc |
| Truy cập trực tiếp | 136.995 | 136.316 |
| Điểm đánh giá | 4,8 | 4,4 |
| Số lượt lưu | 4 | 0 |
| Nền tảng được hỗ trợ | Trang web | Trang web |

## fast.ai

fast.ai bắt đầu từ một nguyên lý đơn giản: deep learning nên được dạy từ trên xuống, bắt đầu bằng code chạy được và cho kết quả ngay ngày đầu, rồi mới mổ xẻ lý thuyết. Cách tiếp cận đó tạo ra Practical Deep Learning for Coders, một trong những khóa học miễn phí được theo học nhiều nhất trong lĩnh vực, dành cho người biết lập trình chứ không cần toán cao cấp. Tiếp theo là From Deep Learning Foundations to Stable Diffusion và How to Solve It With Code, thay thế định dạng khóa học cổ điển bằng nền tảng giải quyết vấn đề.

Phần mềm là trụ cột thứ hai. Thư viện fastai đặt một API cấp cao, có quan điểm rõ ràng lên trên PyTorch, giúp huấn luyện mô hình hiện đại chỉ với vài dòng mà vẫn linh hoạt cho nghiên cứu. nbdev cho phép phát triển, viết tài liệu và xuất bản trọn bộ gói Python ngay trong notebook Jupyter, chấm dứt xung đột giữa notebook và quản lý phiên bản. Cả hai dự án đều là mã nguồn mở, được hỗ trợ bởi diễn đàn và tài liệu sôi động.

Ngoài giảng dạy và công cụ, fast.ai còn xuất bản nhiều bài viết được đọc rộng rãi về mặt xã hội của AI: phê bình việc tập trung quyền lực, phân tích diễn ngôn an toàn AI và bình luận về giáo dục, công nghệ. Cuối năm 2024, tổ chức thông báo gia nhập Answer.AI, một phòng R&D mới tập trung biến nghiên cứu nền tảng thành sản phẩm thực dụng, trong khi blog và tài liệu khóa học vẫn mở miễn phí.

**Giá & các gói:** Mọi thứ fast.ai tạo ra đều miễn phí: khóa học, thư viện fastai và nbdev, tài liệu và blog. Không có gói trả phí, dù rất hoan nghênh đóng góp và ủng hộ từ cộng đồng.

- **Practical Deep Learning for Coders:** Khóa học miễn phí theo hướng top-down, huấn luyện mô hình thật ngay từ đầu và giải thích lý thuyết trên đường đi, kèm notebook và video.
- **How to Solve It With Code:** Định dạng giáo dục mới hơn dạy giải quyết vấn đề theo hướng lặp và khám phá trên nền tảng tương tác, thay thế cấu trúc khóa học truyền thống.
- **fastai cho PyTorch:** API cấp cao giúp kỹ thuật deep learning hiện đại trở nên ngắn gọn, dễ tiếp cận mà vẫn đủ linh hoạt cho nghiên cứu.
- **nbdev:** Phát triển, kiểm thử, viết tài liệu và xuất bản gói Python hoàn chỉnh ngay trong notebook Jupyter, kết thúc xung đột giữa notebook và git.
- **Nghiên cứu và blog:** Bài viết dài về AI và xã hội, giáo dục, đạo đức, phân tích kỹ thuật chuyên sâu và diễn đàn cộng đồng sôi động.

**Điểm mạnh:** Khóa học, thư viện và tài liệu đọc hoàn toàn miễn phí, không tường phí; Cách dạy top-down rất phù hợp với lập trình viên đang làm việc; Được hậu thuẫn bởi phần mềm mã nguồn mở cấp sản phẩm dùng vượt ra ngoài khóa học; Có các bài viết độc lập, phản biện về đạo đức và xã hội AI bên cạnh nội dung kỹ thuật

**Hạn chế:** Phong cách giảng dạy mang quan điểm rõ, một số người học thích chương trình lý thuyết trước hơn; Nội dung thay đổi dần, tài liệu cũ có thể lỗi thời; Không cung cấp chứng chỉ chính thức, kèm cặp hay hỗ trợ nghề nghiệp

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/vi/tool/fast-ai.md)

## Models.dev

Models.dev ra đời để trả lời một câu hỏi rất thực tế: nên dùng mô hình nào và chi phí ra sao? Mỗi mục được tổ chức dưới định danh chuẩn theo dạng nhàcungcấp/môhình, nhờ đó cùng một mô hình do nhiều nhà cung cấp phục vụ có thể so sánh trực tiếp thay vì phỏng đoán. Các cột gồm cửa sổ ngữ cảnh, đầu ra tối đa, hỗ trợ đầu vào và đầu ra, suy luận, gọi công cụ, đầu ra có cấu trúc, điều khiển nhiệt độ, trọng số mở hay đóng, giá mỗi triệu token, cùng ngày phát hành và cập nhật.

Vì các mô hình ra mắt rất nhanh, danh mục được thiết kế để luôn cập nhật, với bảng có thể sắp xếp và tìm kiếm, cho phép lọc theo lab hoặc nhà cung cấp. Danh mục gồm cả mô hình chủ lực đóng lẫn lựa chọn trọng số mở, hữu ích cho cả lập kế hoạch chi phí và nghiên cứu khả năng.

Dự án là mã nguồn mở và miễn phí, hướng tới việc được tiêu thụ bằng chương trình. Lập trình viên có thể đưa danh mục vào công cụ riêng qua API JSON hoặc SDK có kiểu, biến nó thành backend thực dụng cho bảng điều khiển, logic định tuyến hay công cụ tính chi phí nội bộ, chứ không chỉ là trang tra cứu.

**Giá & các gói:** Models.dev miễn phí và mã nguồn mở. Đây là cơ sở dữ liệu tham chiếu, nên giá niêm yết là mức phí mỗi triệu token do nhà cung cấp mô hình thu, không phải phí dùng trang web.

- **Định danh mô hình chuẩn:** Mọi mô hình dùng định dạng nhàcungcấp/môhình thống nhất để so sánh trực tiếp giữa các nhà cung cấp.
- **So sánh thông số:** Cửa sổ ngữ cảnh, giới hạn đầu ra, suy luận, gọi công cụ, đầu ra có cấu trúc và hỗ trợ nhiệt độ hiển thị song song.
- **Minh bạch giá:** Giá đầu vào và đầu ra mỗi triệu token đi kèm ngày phát hành và cập nhật.
- **Cả mô hình mở và đóng:** Bao gồm API chủ lực đóng lẫn mô hình trọng số mở của nhiều lab trong một danh mục có thể sắp xếp.
- **Truy cập cho lập trình viên:** Lấy danh mục qua API JSON hoặc SDK có kiểu để dùng cho công cụ và bảng điều khiển riêng.

**Điểm mạnh:** Miễn phí và mã nguồn mở, không cần tài khoản; Định danh chuẩn thống nhất giúp so sánh giữa nhà cung cấp đáng tin cậy; Tập hợp giá, giới hạn và khả năng trong một bảng có thể sắp xếp; Có API JSON và SDK có kiểu để dùng bằng chương trình

**Hạn chế:** Đây là danh mục tham chiếu, không phải dịch vụ suy luận hay lưu trữ mô hình; Chất lượng dữ liệu phụ thuộc vào việc cộng đồng và người bảo trì theo kịp các bản phát hành; Giao diện hướng tới lập trình viên, ít hướng dẫn cho người không chuyên

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/vi/tool/models-dev.md)

## Câu hỏi thường gặp

### fast.ai và Models.dev so sánh thế nào về lưu lượng hàng tháng?

fast.ai có 250.720 lượt truy cập hàng tháng, trong khi Models.dev có 200.451. Ước tính lưu lượng phản ánh quy mô khán giả chứ không phải chất lượng sản phẩm.

### Tốc độ tăng trưởng của họ so sánh thế nào?

fast.ai có tốc độ tăng trưởng so với tháng trước là -10,4%; Models.dev là -3,9%.

### Giá cả so sánh thế nào?

fast.ai: Miễn phí. Mọi thứ fast.ai tạo ra đều miễn phí: khóa học, thư viện fastai và nbdev, tài liệu và blog. Không có gói trả phí, dù rất hoan nghênh đóng góp và ủng hộ từ cộng đồng. Models.dev: Miễn phí. Models.dev miễn phí và mã nguồn mở. Đây là cơ sở dữ liệu tham chiếu, nên giá niêm yết là mức phí mỗi triệu token do nhà cung cấp mô hình thu, không phải phí dùng trang web.

## Lựa chọn thay thế

| # | Tên công cụ | Lượt truy cập hàng tháng | Tốc độ tăng trưởng theo tháng | Mô hình giá | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [DeepLearning.AI](https://openaitools.app/vi/tool/deeplearning-ai) | 2.562.512 | -7,2% | Freemium | Cung cấp các khóa học có cấu trúc rộng rãi bởi Andrew Ng, nhưng thiếu trọng tâm thực hành sâu sắc của fast.ai về mã PyTorch. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/deeplearning-ai.md) |
| 2 | [OpenAI Academy](https://openaitools.app/vi/tool/openai-academy) | 937.379 | -6,3% | Miễn phí | Provides official structured learning resources for AI development, but centers on OpenAI's proprietary ecosystem rather than PyTorch. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/openai-academy.md) |
| 3 | [LabLab.ai](https://openaitools.app/vi/tool/lablab-ai) | 431.529 | -39,7% | Miễn phí | Tổ chức các cuộc thi hackathon AI thực tế và hướng dẫn cho nhà phát triển, nhưng nhấn mạnh việc tạo nguyên mẫu nhanh hơn là học máy hàn lâm sâu sắc. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/lablab-ai.md) |
| 4 | [Stork](https://openaitools.app/vi/tool/stork) | 201.544 | +2,3% | Miễn phí | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/stork.md) |
| 5 | [Learn Prompting](https://openaitools.app/vi/tool/learn-prompting) | 159.807 | -8,6% | Freemium, Dùng thử miễn phí, Liên hệ để biết giá | Cung cấp hướng dẫn giáo dục miễn phí về kỹ thuật prompt, nhưng tập trung vào việc sử dụng LLM thay vì huấn luyện mạng nơ-ron. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/learn-prompting.md) |
| 6 | [Open Data Science (ODS.ai)](https://openaitools.app/vi/tool/ods-ai) | 159.630 | +15,9% | Miễn phí | Một cộng đồng mở sôi động dành cho các nhà thực hành khoa học dữ liệu, dù nó hoạt động như một mạng lưới hơn là các khóa học có cấu trúc. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/ods-ai.md) |
| 7 | [The Full Stack (fullstackdeeplearning.com)](https://openaitools.app/vi/tool/fullstackdeeplearning-com) | 46.082 | +6,6% | Free (educational content) | Cung cấp các hướng dẫn học máy thực tế cho môi trường sản xuất, nhưng bao gồm các ngăn xếp triển khai rộng hơn thay vì các nền tảng học sâu thuần túy. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/fullstackdeeplearning-com.md) |
| 8 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/vi/tool/infrabase-ai) | 39.072 | -13,6% | Miễn phí | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/infrabase-ai.md) |
| 9 | [LAION](https://openaitools.app/vi/tool/laion) | 18.486 | -24,1% | Miễn phí | Xuất bản các tập dữ liệu mã nguồn mở và mô hình nghiên cứu, nhưng tập trung vào nghiên cứu AI thô hơn là các hướng dẫn giáo dục có cấu trúc. | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/laion.md) |
| 10 | [Build Club](https://openaitools.app/vi/tool/build-club) | 11.166 | -53,9% | Miễn phí | Học AI bằng cách làm, cùng cộng đồng nhà sáng tạo toàn cầu | [.md](https://openaitools.app/vi/tool/build-club.md) |

---
Nguồn: https://openaitools.app/vi/compare/fast-ai-vs-models-dev

More Markdown: [Danh mục](https://openaitools.app/vi/categories.md) · [Bảng xếp hạng lưu lượng](https://openaitools.app/vi/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/vi/llms.txt)