JigsawStack
AI 為主JigsawStack為開發者提供用於OCR、網頁抓取、語音轉文字等任務的專用AI模型及API和SDK。
jigsawstack.com 源碼★ 94Apache-2.0AI 模型與智慧體 / 模型 API 與網關
- 每月造訪次數
- 5.8K
- 下降47.2%較上月2026 年 9 月
- 公開營收
- 未公開
- 暫無公開營收證據
- 入門價
- $27/月
- 高於同類 78% 的產品同類中位數 $10/月
- 首次發布
- 2 年前
- 2024-03-10 · 估算
訪問
行銷動作
發布、搜尋與內容、引薦、促銷- What we see coming into the office everyday
@yoeven · 2026-11-11 · 21 贊 · 0 轉發 · 545 瀏覽
在 Show HN 發布（3 分）發布
Yoslm -- You Only Need a Smoll Language Model for Object Detection
2025 年 7 月 11 日 · 16 個月前發布頁
在 Show HN 發布（7 分）發布
Deep Research – Open-Source Customizable Reasoning Framework for Devs — The first ever AI peer reviewed research article just got approved. It’s kinda crazy how advanced AI have come to replace researchers. I'v…
2025 年 6 月 1 日 · 18 個月前發布頁
在 Show HN 發布（5 分 · 2 評論）發布
Image-to-Image Translation Model — We launched a v1 of a image to image translation API which translates the text on an images by replacing the existing text. For v1, it's p…
2025 年 5 月 28 日 · 18 個月前發布頁
在 Show HN 發布（4 分 · 4 評論）發布
We are 2.4x faster than Open AI latest SST model — Speech-to-Text technology is crucial for audio processing applications, but most solutions are limited by speed, accuracy, or feature cons…
2025 年 3 月 21 日 · 20 個月前發布頁
第三方評測與案例拆解
客戶來源管道拆解、工程師評測與開源檔案Show HN
2024-09-04查看原文
- 創作者原帖摘錄：
- When Chrome released `window.ai` for their local model, Gemini Nano, I got excited! Not for the local model which you can't really do much with but more for the new way of interacting with AI utilities directly from the front end. I loved the simplicity and the ease of use but not so much the capabilities and limitations. I wanted to see if we could expand t
Show HN
2024-12-06查看原文
- 創作者原帖摘錄：
- Nowadays, a common AI tech stack has hundreds of different prompts running across different LLMs. Three key problems: - Choices, picking from 100s of LLMs the best LLM for that 1 prompt is gonna be challenging, you're probably not picking the most optimized LLM for a prompt you wrote. - Scaling/Upgrading, similar to choices but you want to keep consistency o
Show HN
2024-12-12查看原文
- 創作者原帖摘錄：
- Most TTS models today have a fixed set of voices that are tied to a fixed set of languages. We built a trained TTS model with the concept of accents like we have in real life. You can have a Chinese person speaking English or a German person speaking French. Hints of their accents from their original language can be heard when they speak another language. We
Show HN
2025-03-14查看原文
- 創作者原帖摘錄：
- Large Language Models (LLMs) are powerful, but they’re limited by fixed context windows and outdated knowledge. What if your AI could access live search, structured data extraction, OCR, and more—all through a standardized interface? We built the JigsawStack MCP Server, an open-source implementation of the Model Context Protocol (MCP) that lets any AI model
Show HN
2025-03-18查看原文
- 創作者原帖摘錄：
- LLMs are evolving fast—DeepSeek R1 is one of the latest making waves. But beyond the hype, how can it actually improve AI applications? At JigsawStack, we’re testing how DeepSeek R1 can enhance: - Synthetic Data Generation: Creating high-quality, reasoning-based datasets for fine-tuning. - Inference Optimization: Evaluating trade-offs between full-scale and
Show HN
2025-03-21查看原文
- 創作者原帖摘錄：
- Speech-to-Text technology is crucial for audio processing applications, but most solutions are limited by speed, accuracy, or feature constraints. What if you could transcribe audio with higher accuracy, better features, and significantly faster performance? We benchmarked OpenAI's newest gpt-4o-transcribe model against JigsawStack STT across real-world scen
Show HN
2025-05-28查看原文
- 創作者原帖摘錄：
- We launched a v1 of a image to image translation API which translates the text on an images by replacing the existing text. For v1, it's pretty much a model pipeline: OCR current text -> generate mask -> erase text -> translate text -> use embedding comparison to find similar font -> map text back on image v1 was more like a prototype which already beats man
Show HN
2025-06-01查看原文
- 創作者原帖摘錄：
- The first ever AI peer reviewed research article just got approved. It’s kinda crazy how advanced AI have come to replace researchers. I've just been using Deep Research on ChatGPT and Perplexity a lot to write and research complex technical reports for my boss. He loves the reports and it has decreased my workload a ton but I still have some frustrations wi
開源倉庫與 Agent 生態
GitHub 開源與智慧體接入
最近提交 2026-04-22
- GitHub 星標
- ★ 94
- 分支數 (Forks)
- 18
- 開源協議
- Apache-2.0
- 主要語言
- JavaScript
流量來源
2026 年 9 月
訪問構成
管道
- 直接訪問39%
- 自然搜尋33%
- 外部引薦10%
- 社交媒體6%
- 其他12%
國家/地區
- 美國80%
- 印度20%
搜尋
站點權重 —網域名稱註冊 2023-05-04
| 關鍵字 | 月搜尋量 |
|---|---|
| translate image | 49.8K |
| image translator | 45.1K |
| image translate | 22.8K |
| image translate to english | 11.8K |
| picture translate | 4,910 |
流量資料：Vaneform
定價
頁面與變化
開始記錄於 2024-08-03
關鍵頁面
每週快照jigsawstack.com/ 快照 2026-11-04
設計
首屏畫面視覺分析與 :root CSS
深色背景疊加柔和多彩光暈，襯線大標題搭配灰白說明文字；雙模型卡片以細邊框和紅色按鈕強調操作。
首屏畫面預覽 · 點擊放大
首屏畫面講了什麼與轉化路徑
“Models for high accuracy tasks”
頂欄居中排列導航，主標題與說明左對齊置於卡片上方，兩張模型介紹卡並排展示。
首屏畫面轉化路徑：首屏畫面直接展示多模組卡片網格 + 純排版與圖形幾何 → 免費開始 / 立即註冊
- 品類定位錨點
- 便當格
色板 · 點擊複製
五維設計評分7.6 / 10
- 字體與排版
- 8.0
- 色彩與對比
- 8.0
- 構圖與留白
- 8.0
- 細節與工藝
- 7.0
- 風格辨識度
- 7.0
結構
- 字體
- Instrument Serif / Inter
- 首屏畫面版式
- 首屏畫面直接展示多模組卡片網格
- 主視覺
- 純排版與圖形幾何
- 轉化動作
- 免費開始 / 立即註冊
- 信任背書
- 無顯式背書
- 導航
- 頂部通欄導航
- 明暗與密度
- 深色 · 適中
- 圓角與層級
- 中圓角 · 細線分層
預覽 AI 設計說明全文（含 :root CSS 變量與版式規則）只寫風格參數，禁止復刻該產品的品牌名、標誌、文案與圖片
# 設計說明：暗色開發者（兼備漸層光暈）
深色背景、等寬字體與程式碼片段，首屏畫面常放終端機或命令列示例。
## 設計參數
```css
:root {
--background: #151515;
--surface: #191715;
--foreground: #f4f2f0;
--muted-foreground: #b9bbc3;
--accent: #f0443e;
--radius: 8px;
--font-heading: "Instrument Serif", serif;
--font-body: "Inter", ui-sans-serif, system-ui, sans-serif;
}
```
色彩面積配比：背景 #151515（約 68%） · 面板 #191715（約 14%） · 正文 #F4F2F0（約 8%） · 次要文字 #B9BBC3（約 7%） · 強調 #F0443E（約 3%）。背景與面板占絕大部分面積，強調色只用於主按鈕與當前激活狀態。
## 版式與轉化結構
- 首屏畫面版式：首屏畫面直接展示多模組卡片網格
- 導航結構：頂部通欄導航
- 明暗與密度：深色 · 適中
- 圓角與層級：中圓角；不用陰影，用細線與留白區分層級
- 主視覺載體：純排版與圖形幾何
- 轉化動作：免費開始 / 立即註冊
- 標題切入點：品類定位錨點
- 首屏畫面元件特徵：便當格
- 空間布局拆解：頂欄居中排列導航，主標題與說明左對齊置於卡片上方，兩張模型介紹卡並排展示。
- 視覺特徵總結：深色背景疊加柔和多彩光暈，襯線大標題搭配灰白說明文字；雙模型卡片以細邊框和紅色按鈕強調操作。
## 避免
- 照片
- 柔和粉彩
- 大圓角
請按上面的設計參數與版式實現介面：顏色只用這些變量，強調色只給主要操作與當前狀態。只採用這種風格，禁止復刻任何參考產品的品牌名、標誌、文案與圖片。
問題與證據
- JigsawStack 的價格是多少？
- Free: 免費; Pro: $27/月; Enterprise: 聯繫銷售. 觀察於 2026-11-04。 當前計費條件、用量限制與稅費以來源頁面為准。來源
- JigsawStack 的網站造訪次數是多少？
- Vaneform 估算 2026-09 網站造訪次數為 5.8K。造訪次數包含重複訪問，付費客戶數與收入需分別查看對應證據。來源
- JigsawStack 是什麼產品，支援哪些平台？
- JigsawStack 歸屬「模型 API 與網關」市場領域：JigsawStack為開發者提供用於OCR、網頁抓取、語音轉文字等任務的專用AI模型及API和SDK。。 支援平台包括：CLI 與 SDK、開放 API。
- JigsawStack 是開源專案嗎？採用什麼協議？
- JigsawStack 擁有公開程式碼倉庫（https://github.com/JigsawStack/deep-research），採用 Apache-2.0 協議，記錄有 94 個 GitHub Stars。來源
同分類研究對象
AI 模型與智慧體 / 模型 API 與網關
這些產品屬於同一目錄分類。選型時請進一步核對客戶任務、功能與部署要求。