# Appen vs Models.dev Appen 记录了 665,840 月访问量，月度环比增长为 +0.2%，定价为定价请咨询。Models.dev 记录了 200,451 月访问量，增长率为 -3.9%，定价为免费。 | 指标 | [Appen](https://openaitools.app/zh/tool/appen-com) | [Models.dev](https://openaitools.app/zh/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | 官网地址 | https://appen.com | https://models.dev | | 分类 | AI Models, Large Language Models (LLMs), AI Developer Tools | AI Models, AI API, Open Source AI Models, AI Tools Directory | | 定价模式 | 定价请咨询 | 免费 | | 月访问量 | 665,840 | 200,451 | | 月度环比增长率 | +0.2% | -3.9% | | 主要市场 | 美国 | 中国 | | 直接访问量 | 238,314 | 136,316 | | 评价得分 | 4.4 | 4.4 | | 收藏数 | 2 | 0 | | 支持平台 | 网站 | 网站 | ## Appen Appen 是最早专注 AI 数据的公司之一，其前身可追溯至 1996 年为语音识别与自然语言处理构建人工标注数据集。三十年来它陪伴了多代模型的发展：2000 年代的搜索相关性、机器翻译、深度学习视觉标注、Transformer 时代的语义理解、GPT-3 规模的语料、对话式 AI 的 RLHF，直到如今的智能体与多模态基础模型。 如今 Appen 围绕六大专业能力展开：前沿对齐（思维链推理轨迹、专家级 RLHF、监督微调示范、对抗性红队测试）、智能体 AI（黄金轨迹、RL 环境设计、失败模式分类、基于软件工程的深度评估）、多模态与语音 AI（多语种 ASR 与会话语料、表现力 TTS 标注、VLM 训练数据、视频动作标注）、物理 AI（LiDAR 点云标注、多摄像头传感器融合、机器人示范轨迹、世界模型推演）、模型完整性（幻觉基准测试、偏差检测、合规审计与持续监控）以及研究服务（上下文工程、经过校准的 LLM-as-a-judge、合成数据与定制基准）。 交付通过 Appen 的 AI 数据平台（ADAP）进行，将自动化与人工监督结合。公司宣称通过 SOC 2 与 ISO 27001 认证，覆盖 500 多个语言区域，客户包括大型云服务、搜索、零售与航空航天机构。Appen 不公布自助价格，合作从需求沟通开始按项目报价，费用取决于数据量、语言覆盖、模态与标注复杂度。 **定价与套餐:** 企业级/需联系报价。Appen 不公布自助套餐，按项目单独评估与报价；同时提供开箱即用的现成数据集与外包众包人力方案，条款另议。 - **前沿对齐数据:** 思维链推理轨迹、专家级 RLHF、监督微调示范与对抗性红队数据，服务于最强能力的模型。 - **智能体 AI 数据集:** 黄金轨迹、RL 环境设计、失败模式分类法，以及基于软件工程任务的智能体深度评估。 - **多模态与语音语料:** 多语种 ASR 与会话语音数据、表现力 TTS 标注、视觉语言模型训练数据、视频动作标注与语音助手评估。 - **物理 AI 标注:** LiDAR 点云标注、多摄像头传感器融合、机器人示范轨迹、世界模型推演与具身交互日志。 - **模型完整性与评估:** 幻觉基准测试、偏差检测、合规审计与持续监控，并提供独立第三方模型评估。 - **AI 数据平台（ADAP）:** 将自动化与人工监督结合的生产级平台，通过 SOC 2 与 ISO 27001 认证，覆盖 500 多个语言区域。 **优势:** 拥有三十年的标注方法论、工具链与人力管理经验; 能力覆盖面极广：前沿对齐、智能体、语音、多模态、物理 AI 与评估一应俱全; 覆盖 500 多种语言区域，多语言能力远超一般自建团队; 具备企业级安全资质（SOC 2、ISO 27001）与上市公司治理结构 **局限:** 没有透明公开的自助定价，每次合作都需要经过销售与需求评估流程; 企业导向的合同对小团队或独立开发者而言偏重; 质量依赖人力管理，不同项目与语言区域的效果存在差异; 与众多价格更低的专业标注厂商重叠，供应商选型有一定难度 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/appen-com.md) ## Models.dev Models.dev 要回答一个非常实际的问题：该用哪个模型，成本是多少？网站为每个条目设定形如 provider/model 的规范标识符，因此同一模型在不同供应商下的版本可以直接比较，而无需猜测。表格列包含上下文窗口、最大输出、是否支持输入与输出、推理、工具调用、结构化输出、温度控制、开放或闭源权重、每百万 token 价格，以及发布与更新日期。 由于模型发布节奏很快，该目录以保持最新为目标，提供可排序与可搜索的表格，可按实验室或供应商浏览并筛选关键条件。条目同时涵盖闭源旗舰模型与开放权重模型，因此既能用于成本规划，也能用于能力调研。 项目开源且免费，定位是可被程序化消费的数据源。开发者可以通过 JSON API 或类型安全 SDK 把目录接入自家工具，因此它适合作为仪表盘、路由逻辑或内部成本计算器的后端，而不只是一张用于浏览的参考页。 **定价与套餐:** Models.dev 免费且开源。它本身是参考数据库，所列价格是模型供应商收取的每百万 token 费率，而不是使用本站的费用。 - **规范模型标识符:** 每个模型采用统一的 provider/model 格式，便于跨供应商直接对比同一模型。 - **规格对比:** 并排查看上下文窗口、输出上限、推理、工具调用、结构化输出与温度支持。 - **价格透明:** 列出每百万 token 的输入输出价格，并标注发布与更新日期。 - **开源与闭源兼顾:** 在一个可排序目录中同时覆盖闭源旗舰 API 与各实验室的开放权重模型。 - **面向开发者:** 可通过 JSON API 或类型安全 SDK 获取目录，用于自建工具与仪表盘。 **优势:** 免费开源，无需注册账号; 统一的规范标识符让跨供应商对比更可靠; 在同一张可排序表格中呈现价格、上限与能力; 提供 JSON API 与类型安全 SDK，便于程序化使用 **局限:** 它是参考目录，并非推理或托管服务; 数据质量依赖社区与维护者能否跟上发布节奏; 界面面向开发者，对非技术用户几乎没有引导 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/models-dev.md) ## 常见问题 ### Appen 和 Models.dev 在月流量上如何比较？ Appen 有 665,840 月访问量，而 Models.dev 有 200,451。流量估算描述的是受众规模，而非产品质量。 ### 它们的增长率如何比较？ Appen 的月度环比增长率为 +0.2%；Models.dev 为 -3.9%。 ### 价格如何比较？ Appen: 定价请咨询。企业级/需联系报价。Appen 不公布自助套餐，按项目单独评估与报价；同时提供开箱即用的现成数据集与外包众包人力方案，条款另议。 Models.dev: 免费。Models.dev 免费且开源。它本身是参考数据库，所列价格是模型供应商收取的每百万 token 费率，而不是使用本站的费用。 ## 替代工具 | # | 工具名称 | 月访问量 | 月度环比增长率 | 定价模式 | 简介 | 工具详情（Markdown） | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Prolific](https://openaitools.app/zh/tool/prolific-com) | 18,697,671 | -1.8% | 付费 | 直接将团队与经过验证的人类参与者连接以进行偏好调整与研究，但缺乏托管的端到端标注管线。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/prolific-com.md) | | 2 | [Invisible Technologies](https://openaitools.app/zh/tool/invisible-technologies-inc) | 1,364,520 | +64.4% | 定价请咨询 | 结合自定义软件与专门的专家团队来处理复杂业务，但属于量身定制的服务。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/invisible-technologies-inc.md) | | 3 | [Labelbox](https://openaitools.app/zh/tool/labelbox) | 762,803 | -22.8% | 定价请咨询 | 结合强大的数据标注工具与自动化工作流程，但比人力托管服务更专注于软件工具。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/labelbox.md) | | 4 | [Scale](https://openaitools.app/zh/tool/scale) | 616,915 | +12.5% | 定价请咨询 | 提供企业级的AI训练数据与模型评估，但企业定价通常较高。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/scale.md) | | 5 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/zh/tool/super-annotate) | 386,034 | +37.4% | 免费试用，定价请咨询 | 提供先进的多模态数据策展与标注基础设施，但标注工作需要自备人力。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/super-annotate.md) | | 6 | [Arize AI](https://openaitools.app/zh/tool/arize-com) | 249,028 | +3.2% | 付费，定价请咨询 | 面向生产级 AI 的智能体可观测性、评估与持续改进平台 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/arize-com.md) | | 7 | [Encord](https://openaitools.app/zh/tool/encord-com) | 244,204 | +9.4% | 定价请咨询 | 面向计算机视觉与 physical AI 团队的 multimodal 数据层 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/encord-com.md) | | 8 | [Stork](https://openaitools.app/zh/tool/stork) | 201,544 | +2.3% | 免费 | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/stork.md) | | 9 | [Defined.ai](https://openaitools.app/zh/tool/definedcrowd-com) | 146,251 | -21% | 定价请咨询 | 提供预打包的AI训练数据集与自定义数据收集服务，但全球众包规模比Appen小。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/definedcrowd-com.md) | | 10 | [Label Studio](https://openaitools.app/zh/tool/label-studio) | 137,199 | -16.1% | 定价请咨询，免费 | Provides a flexible open-source annotation platform for self-hosting, but lacks Appen's managed enterprise human workforce services. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/label-studio.md) | --- 来源：https://openaitools.app/zh/compare/appen-com-vs-models-dev 更多 Markdown 页面: [分类](https://openaitools.app/zh/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/zh/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/zh/llms.txt)