# Encord vs Models.dev Encord 记录了 244,204 月访问量，月度环比增长为 +9.4%，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 | [Encord](https://openaitools.app/zh/tool/encord-com) | [Models.dev](https://openaitools.app/zh/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | 官网地址 | https://encord.com | https://models.dev | | 分类 | AI Developer Tools, AI Models, AI For Data Analytics | 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 | 244,204 | 200,451 | | 月度环比增长率 | +9.4% | -3.9% | | 主要市场 | 美国 | 中国 | | 直接访问量 | 104,126 | 136,316 | | 评价得分 | 4.4 | 4.4 | | 收藏数 | 0 | 0 | | 支持平台 | 网站 | 网站 | ## Encord Encord 将自身定位为 physical AI 的 multimodal 数据层。它不是单一用途的标注工具，而是覆盖从原始数据到模型改进的整条路径：传感器数据的采集与导入、筛选值得标注的数据、执行标注流程、评估模型，并把失败案例导回下一轮训练。 平台支持的模态格外广泛，涵盖图像、视频、3D 与 LiDAR、文档与文本、音频，以及 DICOM、NIfTI 等医疗影像格式。这种广度对机器人、自动驾驶、无人机、工业检测、手术 AI 等领域尤为重要，因为一个模型往往同时使用多种传感器。标签溯源与质量控制已内置，可追踪每个标签的来源。 Encord 还提供 Data-as-a-Service，由经过审核的领域专家与托管式采集流程接入同一平台，适合需要产能却不想自建标注组织的团队。公司强调 API/SDK 优先的设计与零数据迁移，让客户数据可留在自有云中。价格需咨询。 **定价与套餐:** Encord 采用按需定制报价，官网引导团队预约演示，而非公布公开方案。 - **多模态标注与标记:** 在单一流程中完成视频、图像、LiDAR、音频、文本与传感器融合标记，内置标签溯源与可达生产规模的质量控制。 - **数据策展与采集:** 用嵌入向量搜索与 model-in-the-loop 策展找出罕见边界案例，并补齐分布缺口。 - **模型对齐与评估:** 为已上线的模型编排 RLHF、评分标准评估与成对比较，再把失败案例导回训练。 - **Data-as-a-Service:** 由经过审核的领域专家执行标注，并提供可直接训练的采集数据，完整集成于 Encord 平台。 - **零数据迁移:** 数据留在你自己的云中，Encord 只提供工具，并具备 API/SDK 优先的集成与企业级安全管控。 **优势:** 覆盖从采集、标注到评估与对齐的完整数据流程; 支持 LiDAR、DICOM、音频、视频与文本等多样模态; 可选的内置领域专家 Data-as-a-Service; 零数据迁移与 API/SDK 优先设计降低工程负担 **局限:** 未公布自助免费方案，使用需先与销售沟通; 企业级范围对小型团队可能过大; 跨多种模态的功能广度带来学习成本 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/encord-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 ### Encord 和 Models.dev 在月流量上如何比较？ Encord 有 244,204 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？ Encord 的月度环比增长率为 +9.4%；Models.dev 为 -3.9%。 ### 价格如何比较？ Encord: 定价请咨询。Encord 采用按需定制报价，官网引导团队预约演示，而非公布公开方案。 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 | [Roboflow](https://openaitools.app/zh/tool/roboflow) | 1,431,204 | +6.6% | 免费增值，定价请咨询 | 计算机视觉的设置与模型部署速度更快，但企业数据基础设施功能较不进阶。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/roboflow.md) | | 2 | [Labelbox](https://openaitools.app/zh/tool/labelbox) | 762,803 | -22.8% | 定价请咨询 | 具备更强大的企业工作流程自动化与代理式标注功能，但在复杂的实体 AI 视频管道方面较不专精。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/labelbox.md) | | 3 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/zh/tool/super-annotate) | 386,034 | +37.4% | 免费试用，定价请咨询 | 具备相似的多模态标注能力，但提供更整合的项目管理与数据集策展工具。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/super-annotate.md) | | 4 | [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) | | 5 | [Memories.ai](https://openaitools.app/zh/tool/memories-ai) | 188,127 | -14.6% | 免费增值，定价请咨询 | 面向具身智能与机器人训练的视频数据基础设施 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/memories-ai.md) | | 6 | [Label Studio](https://openaitools.app/zh/tool/label-studio) | 137,199 | -16.1% | 定价请咨询，免费 | 完全开源且高度可定制以支持自行托管标注，但缺乏内置的企业级多模态基础设施。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/label-studio.md) | | 7 | [Voxel51](https://openaitools.app/zh/tool/voxel51-com) | 117,715 | -8.2% | 定价请咨询 | 具备优异的视觉数据集搜索与质量评估能力，但较依赖程式化工作流程。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/voxel51-com.md) | | 8 | [Rerun](https://openaitools.app/zh/tool/rerun) | 54,018 | -23.7% | 免费 | Rerun is an open-source SDK and visualizer for multimodal, multi-rate data, positioned as the data layer for physical AI. Using Python, Rust, or C++ APIs, developers can log robotics, computer vision, and sensor data and | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/rerun.md) | | 9 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/zh/tool/infrabase-ai) | 39,072 | -13.6% | 免费 | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/infrabase-ai.md) | | 10 | [Datature](https://openaitools.app/zh/tool/datature) | 24,530 | -23.2% | 免费增值，付费，定价请咨询 | 提供端到端模型训练与标注功能，但专注范围比 Encord 的实体 AI 平台窄。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/datature.md) | --- 来源：https://openaitools.app/zh/compare/encord-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)