# fast.ai vs Models.dev fast.ai 记录了 250,720 月访问量，月度环比增长为 -10.4%，定价为免费。Models.dev 记录了 200,451 月访问量，增长率为 -3.9%，定价为免费。 | 指标 | [fast.ai](https://openaitools.app/zh/tool/fast-ai) | [Models.dev](https://openaitools.app/zh/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | 官网地址 | https://www.fast.ai | https://models.dev | | 分类 | AI 课程, Large Language Models (LLMs), AI Developer Tools, AI Research Tool | AI Models, AI API, Open Source AI Models, AI Tools Directory | | 定价模式 | 免费 | 免费 | | 月访问量 | 250,720 | 200,451 | | 月度环比增长率 | -10.4% | -3.9% | | 主要市场 | 美国 | 中国 | | 直接访问量 | 136,995 | 136,316 | | 评价得分 | 4.8 | 4.4 | | 收藏数 | 4 | 0 | | 支持平台 | 网站 | 网站 | ## fast.ai fast.ai 的出发点很简单：深度学习应当自顶向下教授——先用可运行的代码跑出结果，再回溯理论。这一理念造就了 Practical Deep Learning for Coders，这是该领域传播最广的免费课程之一，面向有编程经验而非高深数学背景的人。后续课程包括 From Deep Learning Foundations to Stable Diffusion，以及更新的 How to Solve It With Code，后者以解题平台取代了传统课程形式。 软件是第二大支柱。fastai 库在 PyTorch 之上提供高层且风格鲜明的 API，训练最先进的模型只需几行代码，同时保持足够的研究灵活性。nbdev 让团队可以在 Jupyter 笔记本中开发、编写文档并发布完整的 Python 包，解决了笔记本与版本控制之间长期的摩擦。两个项目都开源，并由活跃的社区论坛与文档支撑。 除教学与工具之外，fast.ai 还发布了大量被广泛阅读的 AI 社会议题文章，包括对 AI 权力集中的批评、对 AI 安全叙事的辨析，以及对教育与技术的分析。2024 年底，该组织宣布加入 Answer.AI——一家专注于把基础研究转化为实用终端产品的新型研发实验室，而 fast.ai 的博客与课程资料仍然免费开放。 **定价与套餐:** fast.ai 的一切都免费：课程、fastai 与 nbdev 库、文档与博客。没有付费层级，欢迎捐赠与社区贡献。 - **Practical Deep Learning for Coders:** 免费的抽縦式课程，立即训练真实模型并边做边讲原理，附带笔记本与视频。 - **How to Solve It With Code:** 更新的教学形式，通过交互平台培养迭代探索式的解题能力，取代传统课程结构。 - **fastai for PyTorch:** 高层次 API 让现代深度学习技术简洁易用，同时保留研究所需的灵活性。 - **nbdev:** 直接在 Jupyter 笔记本中开发、测试、编写文档并发布完整 Python 包，终结笔记本与 git 的冲突。 - **研究与博客:** 关于 AI 与社会、教育、伦理的长文，技术深度解析，以及活跃的社区论坛。 **优势:** 课程、库与阅读材料完全免费，没有付费墙; 自顶向下的教学风格非常适合在职开发者; 背后有远超课程范围的生产级开源软件; 在技术内容之外，还有独立且批判性的 AI 伦理与社会写作 **局限:** 教学风格鲜明，部分学习者更偏好理论优先的课程体系; 课程内容逐步演进，较旧的资料可能逐渐过时; 不提供正式证书、导师辅导或就业支持 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/fast-ai.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 ### fast.ai 和 Models.dev 在月流量上如何比较？ fast.ai 有 250,720 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？ fast.ai 的月度环比增长率为 -10.4%；Models.dev 为 -3.9%。 ### 价格如何比较？ fast.ai: 免费。fast.ai 的一切都免费：课程、fastai 与 nbdev 库、文档与博客。没有付费层级，欢迎捐赠与社区贡献。 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 | [DeepLearning.AI](https://openaitools.app/zh/tool/deeplearning-ai) | 2,562,512 | -7.2% | 免费增值 | 提供由 Andrew Ng 讲解的广泛结构化课程，但缺乏 fast.ai 对 PyTorch 代码的深度实作专注。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/deeplearning-ai.md) | | 2 | [OpenAI Academy](https://openaitools.app/zh/tool/openai-academy) | 937,379 | -6.3% | 免费 | Provides official structured learning resources for AI development, but centers on OpenAI's proprietary ecosystem rather than PyTorch. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/openai-academy.md) | | 3 | [LabLab.ai](https://openaitools.app/zh/tool/lablab-ai) | 431,529 | -39.7% | 免费 | 举办实作 AI 黑客松与开发者教学，但强调快速原型开发而非深度的学术机器学习。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/lablab-ai.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 | [Learn Prompting](https://openaitools.app/zh/tool/learn-prompting) | 159,807 | -8.6% | 免费增值，免费试用，定价请咨询 | 提供关于提示工程的免费教学指南，但专注于 LLM 的使用而非训练神经网络。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/learn-prompting.md) | | 6 | [Open Data Science (ODS.ai)](https://openaitools.app/zh/tool/ods-ai) | 159,630 | +15.9% | 免费 | 一个充满活力的数据科学实践者开放社群，不过它运作起来像是一个网络而非结构化课程。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/ods-ai.md) | | 7 | [The Full Stack（fullstackdeeplearning.com）](https://openaitools.app/zh/tool/fullstackdeeplearning-com) | 46,082 | +6.6% | Free (educational content) | 提供实用的生产环境机器学习教学，但涵盖的是更广泛的部署技术栈，而非纯粹的深度学习基础。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/fullstackdeeplearning-com.md) | | 8 | [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) | | 9 | [LAION](https://openaitools.app/zh/tool/laion) | 18,486 | -24.1% | 免费 | 发布开源数据集与研究模型，但专注于原始 AI 研究而非结构化教育教学。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/laion.md) | | 10 | [Build Club](https://openaitools.app/zh/tool/build-club) | 11,166 | -53.9% | 免费 | 与全球创作者社群一起，通过动手实践学习 AI | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/build-club.md) | --- 来源：https://openaitools.app/zh/compare/fast-ai-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)