# Hugging Face vs Models.dev Hugging Face 记录了 31,232,542 月访问量，月度环比增长为 +0.1%，定价为免费增值，付费。Models.dev 记录了 200,451 月访问量，增长率为 -3.9%，定价为免费。 | 指标 | [Hugging Face](https://openaitools.app/zh/tool/hugging-face) | [Models.dev](https://openaitools.app/zh/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | 官网地址 | https://huggingface.co | https://models.dev | | 分类 | Open Source AI Models, AI Models, AI Developer Tools, Large Language Models (LLMs) | AI Models, AI API, Open Source AI Models, AI Tools Directory | | 定价模式 | 免费增值，付费 | 免费 | | 月访问量 | 31,232,542 | 200,451 | | 月度环比增长率 | +0.1% | -3.9% | | 主要市场 | 美国 | 中国 | | 直接访问量 | 13,401,480 | 136,316 | | 评价得分 | 4.8 | 4.4 | | 收藏数 | 11 | 0 | | 支持平台 | 网站 | 网站 | ## Hugging Face Hugging Face 最初是一家聊天机器人创业公司，如今已成为机器学习领域公认的聚集地。产品的核心是 Hub：一个公开可检索的仓库，收录模型权重、数据集以及可交互的 Spaces 演示。访问首页时，你能看到数百万个模型，既有大型实验室发布的语言与视觉大模型，也有个人开发者分享的小型微调版本，每个仓库都配有模型卡、依赖库以及一键推理入口。 围绕这个仓库体系，Hugging Face 搭建了完整的工作链路。其开源库——Transformers、Diffusers、Datasets、Tokenizers、Accelerate、PEFT、TRL 与 smolagents——支撑了当今大量训练与推理流程，并与 Hub 深度打通。团队还可以突破公开托管的限制：Inference Providers 用统一 API 覆盖数万个托管模型，Inference Endpoints 可部署专属 GPU，Enterprise 方案则提供 SSO、审计日志、私有数据集与优先支持。 平台对公开内容的浏览、上传与协作完全免费，付费层级面向需要私有存储、更高配额和算力的个人、团队与企业。由于社区会在同一站点持续发布论文、博客、每日论文速递和榜单，Hugging Face 同时也是了解 AI 当下动态的发现入口。 **定价与套餐:** 公开托管、浏览与社区使用免费。付费选项包括个人 PRO 订阅、约每用户每月 20 美元起的 Team 与 Enterprise 方案、按用量计费的 Inference Providers API，以及约每 GPU 小时 0.60 美元起的专属 Inference Endpoints。具体价格会调整，请以官方定价页为准。 - **模型与数据集 Hub:** 在数百万个模型和数十万个数据集中检索、下载与发布，附带模型卡、版本管理与引用信息。 - **Spaces 演示托管:** 直接从仓库部署 Gradio、Streamlit 或静态应用，用于展示模型、做对比测试或通过公开链接分享工具。 - **开源库全家桶:** Transformers、Diffusers、Datasets、Tokenizers、Accelerate、PEFT、TRL 与 smolagents 覆盖训练、微调到推理的全流程。 - **统一推理入口:** Inference Providers 用单一 API 打通多家供应商的数万个模型，Inference Endpoints 则可按需启用专属 GPU 硬件。 - **企业级治理:** Team 与 Enterprise 方案提供 SSO、审计日志、资源组、私有仓库、区域选择与专属支持，满足合规要求。 **优势:** 开源模型、数据集与可运行演示的规模无可比拟; 官方开源库已是生态内多数团队的事实标准; 公开托管免费，且有清晰的算力与企业版升级路径; 社区信号丰富，下载量、点赞、榜单与每日论文一应俱全 **局限:** 资源规模太大，质量参差不齐，检索与筛选需要经验; 高负载使用时，付费算力和企业版费用上升较快; 部分热门功能依赖社区维护的仓库，可能更新不及时 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/hugging-face.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 ### Hugging Face 和 Models.dev 在月流量上如何比较？ Hugging Face 有 31,232,542 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？ Hugging Face 的月度环比增长率为 +0.1%；Models.dev 为 -3.9%。 ### 价格如何比较？ Hugging Face: 免费增值，付费。公开托管、浏览与社区使用免费。付费选项包括个人 PRO 订阅、约每用户每月 20 美元起的 Team 与 Enterprise 方案、按用量计费的 Inference Providers API，以及约每 GPU 小时 0.60 美元起的专属 Inference Endpoints。具体价格会调整，请以官方定价页为准。 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 | [OpenRouter](https://openaitools.app/zh/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 付费 | 一个统一的 API 网关，可在数百个语言模型间路由请求，但缺乏数据集托管功能。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/openrouter-ai.md) | | 2 | [Ollama](https://openaitools.app/zh/tool/ollama) | 9,421,973 | +4.3% | Free, Freemium, Paid | Enables running and managing open-source LLMs locally on your hardware instead of relying on cloud hosting. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/ollama.md) | | 3 | [Civitai](https://openaitools.app/zh/tool/civitai) | 6,963,136 | +12.8% | 免费增值 | Focuses strictly on community-driven discovery and sharing of generative image and video models rather than text LLMs. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/civitai.md) | | 4 | [fal.ai](https://openaitools.app/zh/tool/fal-ai) | 3,093,684 | -3.7% | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | 一个 API 接入 1500+ 生产级生成式媒体模型 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/fal-ai.md) | | 5 | [ModelScope](https://openaitools.app/zh/tool/modelscope-community) | 3,085,423 | +5.1% | 免费 | 一个另类的开源模型仓库与社区中心，具备丰富的区域模型与在线交互演示。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/modelscope-community.md) | | 6 | [Together AI](https://openaitools.app/zh/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 免费增值，付费 | 提供强固的无服务器推理与微调 API 给开源模型，可替代 Hugging Face 的托管端点。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/together-ai.md) | | 7 | [Replicate AI](https://openaitools.app/zh/tool/replicate-ai) | 904,038 | -8.4% | 付费 | 提供用于运行与微调机器学习模型的云端 API，定价比自建基础设施更简单。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/replicate-ai.md) | | 8 | [Unsloth AI](https://openaitools.app/zh/tool/unsloth-ai) | 887,457 | -17.6% | 免费 | Unsloth is an open-source toolkit for running and training large language models locally. It provides faster, more memory-efficient fine-tuning, a local chat and agent environment with browser use, image and video genera | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/unsloth-ai.md) | | 9 | [Fireworks](https://openaitools.app/zh/tool/fireworks-ai) | 659,687 | +6% | 定价请咨询 | 为开放权重模型提供超快速的无服务器推理，优先考量生产环境吞吐量而非社区数据共享。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/fireworks-ai.md) | | 10 | [DeepInfra](https://openaitools.app/zh/tool/deep-infra) | 457,810 | -8.9% | 付费 | 为开放模型提供低成本的无服务器推理与 GPU 租用，但缺少社区空间与数据集。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/deep-infra.md) | --- 来源：https://openaitools.app/zh/compare/hugging-face-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)