一句话无需共享数据的协作式AI工作空间,支持在自有基础设施上训练、评估模型并跨团队协作
定价免费版+订阅制+按计算量计费 Starter免费版:供个人早期实验,含全部核心功能、1个工作空间、每月20PFs(千万亿次浮点运算)计算量;Pro版30美元/月:面向专业人士、初创企业及研究者,每月1000PFs计算量、不限工作空间数量,超出PFs按0.02美元/单位计费,享训练与推理优先排队;Business版为大型团队定制,支持大规模高并发AI工作负载、集中式团队与管理权限,需联系销
适合谁['个人AI开发者', 'AI领域研究者', '初创企业AI团队', '中大型企业AI部门', '有合规要求的医疗、法律、金融等行业用户']
核心功能私有数据安全协作:协作者仅可见元数据,无法访问原始数据分钟级快速部署:支持macOS、Linux、Windows及GPU设备,本地Kubernetes集群带GPU支持灵活接入方式:支持本地部署、Colab启动、Python SDK提交模型全流程AI协作:支持模型训练、评估、基准测试、多方案对比多场景覆盖:供应商模型评估、联邦训练、合规审计、SLM微调、模型竞赛等可复现实验环境:隔离容器、固定依赖库,统一实验条件可审计运行记录:完整决策轨迹日志,支持溯源与合规举证联邦训练支持:跨机构数据集联合训练,数据全程不出本地数据变现能力:支持第三方提交模型到本地工作空间,计量访问权限且数据不流出统一基准测试:多模型在相同数据集、相同流水线环境下对比,生成统一排行榜
AI能力与模型正文显示 tracebloc 用于训练、评估和改进模型,支持快速实验、基准评测以及在私有数据上构建更好的模型;但未披露具体支持的模型类型、训练框架、内置模型或自动化能力。
典型用例私有数据上的模型训练与评估、多人协作改进模型、连接数据集并设置评估指标、邀请贡献者参与实验但不暴露原始数据、在本地 Kubernetes/GPU 环境搭建 AI 工作区。
API与集成正文提到可连接数据集、从 hub 定义任务和评估,并支持 Colab 打开;安装脚本会设置 Docker、k3s 和 Helm。但未说明 API、SDK、Webhook 或常见第三方平台集成。
数据隐私核心卖点是“Collaborate on AI without sharing data”。工作区部署在用户自有基础设施上,贡献者只看到元数据,不能访问原始数据,适合对数据隔离有要求的协作场景。未披露加密、权限、审计、合规认证等细节。
输出质量与局限平台强调通过快速实验、新想法和严格基准测试改进模型质量;但正文没有给出评测方法、样例结果、模型性能指标或质量保证机制,因此实际输出质量仍需用户自测。
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适用场景['私有数据场景下的跨团队AI模型联合开发''第三方AI供应商模型效果的客观对比评估''受监管行业(医疗、金融、法律)的合规AI模型训练与审计''小语言模型(SLM)基于敏感业务数据的本地微调''AI模型的跨数据集泛化能力验证''学术与工业界的可复现AI基准测试''数据持有方的隐私安全数据变现''企业内部多团队的模型效果竞赛评选']