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各维度得分依据公开资料与字段推算,加权后即综合评分,仅供参考。
stubborn 定位为“AI Referee for Real-World Challenges”，核心是让用户“说一句”挑战内容，系统将其转成可参与的挑战，朋友可以加入、录制证明并结算胜负。页面展示的流程包括 Say 1 line、Record proof、Settle win，说明它不是传统聊天机器人，而是围绕现实世界任务证明与裁判的轻量应用。
抓取文本显示，stubborn 支持多家模型：DeepSeek V4 Flash、Kimi K2.5、Google Gemini Flash 属于免费层或含免费能力；DeepSeek V4 Pro、Kimi K2.6、OpenAI GPT-5.2、Anthropic Claude 4、Gemini Pro、xAI Grok、Mistral 等为 Premium。典型场景包括俯卧撑视频、平板支撑、打字比赛、学习连续打卡、附近签到和游戏比分。其价值在于将挑战描述结构化，并结合视频、麦克风或签到等证据进行检查。不过页面未说明视频识别、语音识别、作弊检测和误判处理机制，输出质量仍需实测验证。
定价模式为 Free + Premium，但未披露具体价格、额度、存储空间、调用次数或订阅周期。页面出现“Auto EN 中文”，说明至少存在中文界面或语言切换入口；但中文挑战理解、中文语音/视频场景适配没有更多说明。
优点是产品场景明确，适合朋友间的轻量挑战和积分式 stakes，且支持多模型和免费入口，试用门槛较低。缺点也明显：涉及视频、音频、位置和公开挑战，却未见隐私与数据处理说明；API、集成、客服和申诉机制缺失；AI 裁判在真实世界任务中天然存在拍摄角度、环境噪声和作弊风险。
它适合想做运动挑战、学习打卡、游戏比分证明或朋友间积分赌约的个人用户和小社群。中国访问情况抓取文本无法判断；同时 Premium 涉及 OpenAI、Claude、Gemini、Grok 等模型，网络与支付可用性可能受地区影响。替代方案可考虑 Habitica、Strava Challenges、微信群/Discord 打卡机器人、飞书或 Notion 打卡模板等。
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AI代理结合链上证明，偏早期概念。
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