# huntr vs Models.dev huntr 记录了 45,283 月访问量，月度环比增长为 -61.9%，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 | [huntr](https://openaitools.app/zh/tool/huntr-com) | [Models.dev](https://openaitools.app/zh/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | 官网地址 | https://huntr.com | https://models.dev | | 分类 | AI Developer Tools, Open Source AI Models, AI Models | AI Models, AI API, Open Source AI Models, AI Tools Directory | | 定价模式 | 免费 | 免费 | | 月访问量 | 45,283 | 200,451 | | 月度环比增长率 | -61.9% | -3.9% | | 主要市场 | 美国 | 中国 | | 直接访问量 | 22,903 | 136,316 | | 评价得分 | 4.3 | 4.4 | | 收藏数 | 2 | 0 | | 支持平台 | 网站 | 网站 | ## huntr huntr 把漏洞赏金市场的机制直接对准人工智能与机器学习。猎人不再追逐普通的 Web 漏洞，而是挑选挑战、阅读规则，然后尝试攻破某个特定的 AI 助手、智能体或模型产物：诱导理赔助手泄露隐藏令牌、让股票交易智能体执行未授权交易，或者突破一个「守住秘密」的助手的安全护栏。每个挑战都有明确目标与奖金池，进展以公开排行榜排名呈现。 流程刻意保持简单透明：选择一场「战斗」、在排行榜上升、赢取奖金。参与者在一段固定时间内竞争，随后公布结果与解题报告，使攻击技巧在社区中扩散。网站上曾出现奖金池约 15,000 美元的精选挑战。平台还运营博客，持续跟踪 LLM 越狱、提示注入类绕过以及 AI/ML 组件中的零日情报，包括 Keras 模型反序列化与 TensorFlow Lambda 漏洞的挖掘成果。 huntr 对研究员免费开放，并获得 Palo Alto Networks 及其 AI 安全平台 Prisma AIRS 的支持。这种赞助结构很重要：huntr 既是社区狩猎场，也是暴露 AI 供应链真实漏洞的渠道，相关组织可据此修复问题。平台还设有 Discord 社区与面向参与者的 FAQ。 **定价与套餐:** Free - **聚焦 AI/ML 的挑战:** 限时破解挑战瞄准 LLM 助手、智能体系统与模型产物，每场都有明确目标与规则。 - **现金奖池与排行榜:** 在固定时间窗内竞争，攀升公开排名，凭高名次赢取真实现金奖励。 - **公布结果与解题报告:** 挑战结束后公开结果与所用技巧，让整个社区从每次攻击中学习。 - **模型与库漏洞挖掘:** 研究范围延伸至机器学习供应链目标，如 Keras 模型反序列化与 TensorFlow Lambda 漏洞。 - **社区与知识库:** Discord 服务器、博客与 FAQ 陪伴研究员从第一场挑战走到高阶排名。 **优势:** 专为 AI/ML 安全设计，而非改造传统 Web 漏洞赏金; 真实现金奖励，配合透明且游戏化的排行榜; 获得 Palo Alto Networks 与 Prisma AIRS 支持; 公开解题报告让每场挑战都成为学习资料 **局限:** 奖励集中在每场挑战的高名次参与者; 挑战轮换上线，有时可用目标较少; 以竞赛为核心，长期私有披露计划的分量相对较轻 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/huntr-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 ### huntr 和 Models.dev 在月流量上如何比较？ huntr 有 45,283 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？ huntr 的月度环比增长率为 -61.9%；Models.dev 为 -3.9%。 ### 价格如何比较？ huntr: 免费。Free 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 | [Code Arena](https://openaitools.app/zh/tool/code-arena) | 35,827,928 | +19.4% | 免费 | 让 AI 编程模型同台竞技 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/code-arena.md) | | 2 | [Outlier AI](https://openaitools.app/zh/tool/outlier-ai) | 10,372,036 | +7.6% | 付费 | 通过训练下一代 AI 模型获得报酬 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/outlier-ai.md) | | 3 | [clickworker](https://openaitools.app/zh/tool/clickworker-com) | 1,861,149 | +0.5% | 定价请咨询 | clickworker runs a global crowd of over 10 million registered freelancers in 136 countries to collect, label, validate and categorize data for AI training, surveys, retail audits and SEO projects. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/clickworker-com.md) | | 4 | [LabLab.ai](https://openaitools.app/zh/tool/lablab-ai) | 431,529 | -39.7% | 免费 | LabLab is a free global community and hackathon platform where developers, designers and founders build AI-native products with sponsor-provided models, APIs and prize pools. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/lablab-ai.md) | | 5 | [fast.ai](https://openaitools.app/zh/tool/fast-ai) | 250,720 | -10.4% | 免费 | 免费实战深度学习课程、研究与开源库 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/fast-ai.md) | | 6 | [Surge AI](https://openaitools.app/zh/tool/surgehq-ai) | 245,142 | +6.6% | 定价请咨询 | 为前沿 AI 训练提供专家级人类数据与评估 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/surgehq-ai.md) | | 7 | [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) | | 8 | [Open Data Science (ODS.ai)](https://openaitools.app/zh/tool/ods-ai) | 159,630 | +15.9% | 免费 | 数据科学、机器学习与 AI 从业者社区平台 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/ods-ai.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 | [CalcForge](https://openaitools.app/zh/tool/calcforge) | 31,360 | -4.8% | Free, Paid | 面向土木与结构设计的开源工程计算器 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/calcforge.md) | --- 来源：https://openaitools.app/zh/compare/huntr-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)