# LLMBoard.ai vs Models.dev LLMBoard.ai 记录了 378 月访问量，月度环比增长为 0%，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 | [LLMBoard.ai](https://openaitools.app/zh/tool/llmboard-ai) | [Models.dev](https://openaitools.app/zh/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | 官网地址 | https://www.llmboard.ai | https://models.dev | | 分类 | Large Language Models (LLMs), 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 | 378 | 200,451 | | 月度环比增长率 | 0% | -3.9% | | 主要市场 | 美国 | 中国 | | 直接访问量 | 124 | 136,316 | | 评价得分 | 4.6 | 4.4 | | 收藏数 | 1 | 0 | | 支持平台 | 网站 | 网站 | ## LLMBoard.ai LLMBoard.ai 回答的是一个每隔几周就会变化的问题：我们到底该用哪个模型？它维护着持续更新的模型记录与基准测试结果，并以任务为单位组织排行榜——综合对话、智能体任务、编程、推理、数学、知识、指令跟随，以及视觉、图像生成与编辑、视频、文本转语音、语音转文本与嵌入等独立榜单。每个排名背后都有具名基准支撑，如 GPQA、MMLU-Pro、AIME、SWE-Bench Verified、LiveCodeBench、MATH、HumanEval 与 MMMU-Pro。 它与单一分数排名的区别在于刻意拆分信号。能力评分与价格、运行时延迟、提供商可靠性分开呈现，因此某个模型即使位居基准榜首，也不会被默认当作最划算或最稳定可用的选择。站点为对话 Token、图像、视频与音频分别设有价格页面，并配有速度与可靠性视图。评分与数据板块公开了模型映射与计分规则，每个基准页面展示原始排序与覆盖范围，方便你判断某个名次背后的证据强度。 目标用户是为特定工作负载评估模型的工程团队、产品经理与研究人员，也包括关注开源模型与前沿闭源模型对比的读者。它是一个信息与比较资源，本身不托管模型，其结果应被视为自主测试的起点。 **定价与套餐:** 免费浏览。排行榜、基准库、模型目录、价格对比与评分说明均可直接访问，无需订阅。站点展示的 Token 价格是各家厂商官方 API 价格汇编，用于对比，并非 LLMBoard.ai 自身收费。 - **分任务排行榜:** 综合对话、编程、推理、数学、知识、指令跟随、智能体任务以及视觉、图像、视频、音频、嵌入各有独立榜单，方便按实际工作场景比较。 - **基准测试库:** 包含 GPQA、MMLU-Pro、AIME、SWE-Bench Verified、LiveCodeBench、MATH、HumanEval、MMMU-Pro 等单项评测，并展示原始排序与覆盖范围。 - **价格与性价比对比:** 对话 Token、图像、视频与音频各有价格视图，并结合成本与能力的关系，帮助判断额外花费是否真的换来更好的输出。 - **运行时与可靠性数据:** 提供输出速度与延迟排行以及提供商可靠性信号，覆盖模型选型中偏运营层面的考量，而不只是基准分数。 - **模型目录与评分说明:** 可按厂商、类型、模态与价格筛选的目录，并公开评分、覆盖范围与模型映射规则，使排名可被核查。 **优势:** 排行榜、基准库与价格数据全部免费使用; 刻意拆分能力、价格、运行时与可靠性，而非压缩成单一分数; 模态覆盖远超对话模型，延伸至图像、视频、音频与嵌入; 公开计分与映射方法，排名可被检视而非只能相信 **局限:** 基准名次来自标准化测试结果，未必能预测在你自有数据上的表现; 模型发布节奏快，页面有时会暂时落后于最新公告; 不提供模型托管或 API 访问，仅用于研究与比较 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/llmboard-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 ### LLMBoard.ai 和 Models.dev 在月流量上如何比较？ LLMBoard.ai 有 378 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？ LLMBoard.ai 的月度环比增长率为 0%；Models.dev 为 -3.9%。 ### 价格如何比较？ LLMBoard.ai: 免费。免费浏览。排行榜、基准库、模型目录、价格对比与评分说明均可直接访问，无需订阅。站点展示的 Token 价格是各家厂商官方 API 价格汇编，用于对比，并非 LLMBoard.ai 自身收费。 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 | [The Rundown AI](https://openaitools.app/zh/tool/the-rundown-ai) | 1,018,070 | +28.6% | 免费 | 每天五分钟，掌握顶尖 AI 新闻与落地方法 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/the-rundown-ai.md) | | 2 | [Design Arena](https://openaitools.app/zh/tool/design-arena) | 949,534 | -13.2% | 免费 | 让 AI 模型同台竞技、由真人投票选出最佳设计产出的众包竞技场 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/design-arena.md) | | 3 | [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) | | 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 | [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) | | 6 | [Frontier Model Forum](https://openaitools.app/zh/tool/frontiermodelforum-org) | 10,545 | +33.5% | 定价请咨询 | The Frontier Model Forum is a non-profit industry body founded by Anthropic, Google, Microsoft and OpenAI to advance the safety and security of frontier AI models through best practices, research funding and information | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/frontiermodelforum-org.md) | | 7 | [Museum of Models（Rival）](https://openaitools.app/zh/tool/rival) | 9,187 | -35% | 免费 | Archives how various AI models answer identical prompts over time, offering qualitative comparison rather than pricing. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/rival.md) | | 8 | [LLM Price Check](https://openaitools.app/zh/tool/llm-price-check) | 8,255 | -34.7% | 免费 | 在简单的对比表中追踪各大 AI 供应商的每 Token API 价格，但省略了更广泛的模型规格。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/llm-price-check.md) | | 9 | [OpenGPT](https://openaitools.app/zh/tool/opengpt-com) | 3,559 | -24.7% | 免费增值 | 协助比较基础模型性能与 AI 架构，但比起纯数据库，它更像是一个决策工作区。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/opengpt-com.md) | | 10 | [thisorthis.ai](https://openaitools.app/zh/tool/thisorthis-ai) | 2,250 | -43.7% | 免费 | 每月投出你心中的最佳 AI，实时关注排行榜 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/thisorthis-ai.md) | --- 来源：https://openaitools.app/zh/compare/llmboard-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)