JigsawStack
AI 为主为开发者提供用于OCR、网页抓取、语音转文字等任务的专用AI模型及API和SDK。
jigsawstack.com 源码★ 94Apache-2.0AI 模型与智能体 / 模型 API 与网关
- 月访问
- 5.8K
- 下降47.2%环比2026 年 9 月
- 公开收入
- 未公开
- 暂无公开收入证据
- 入门价
- $27/月
- 高于同类 78% 的产品同类中位数 $10/月
- 首次发布
- 2 年前
- 2024-03-10 · 估算
访问
营销动作
发布、搜索与内容、引荐、促销- What we see coming into the office everyday
@yoeven · 2026-11-11 · 21 赞 · 0 转发 · 545 浏览
在 Show HN 发布（3 分）发布
Yoslm -- You Only Need a Smoll Language Model for Object Detection
2025 年 7 月 11 日 · 16 个月前发布页
在 Show HN 发布（7 分）发布
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 个月前发布页
在 Show HN 发布（5 分 · 2 评论）发布
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 个月前发布页
在 Show HN 发布（4 分 · 4 评论）发布
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 个月前发布页
第三方评测与案例拆解
获客渠道拆解、工程师评测与开源档案Show HN
2024-09-04查看原文
- 创作者原帖摘录：
- 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
- 创作者原帖摘录：
- 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
- 创作者原帖摘录：
- 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
- 创作者原帖摘录：
- 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
- 创作者原帖摘录：
- 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
- 创作者原帖摘录：
- 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
- 创作者原帖摘录：
- 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
- 创作者原帖摘录：
- 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
开源仓库与 Agent 生态
GitHub 开源与智能体接入
最近提交 2026-04-22
- GitHub 星标
- ★ 94
- 分支数 (Forks)
- 18
- 开源协议
- Apache-2.0
- 主要语言
- JavaScript
流量来源
2026 年 9 月
访问构成
渠道
- 直接访问39%
- 自然搜索33%
- 外部引荐10%
- 社交媒体6%
- 其他12%
国家/地区
- 美国80%
- 印度20%
搜索
站点权重 —域名注册 2023-05-04
| 关键词 | 月搜索量 |
|---|---|
| translate image | 49.8K |
| image translator | 45.1K |
| image translate | 22.8K |
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流量数据：Vaneform
定价
页面与变化
开始记录于 2024-08-03
关键页面
每周快照jigsawstack.com/ 快照 2026-11-04
设计
首屏视觉分析与 :root CSS
深色背景叠加柔和多彩光晕，衬线大标题搭配灰白说明文字；双模型卡片以细边框和红色按钮强调操作。
首屏预览 · 点击放大
首屏讲了什么与转化路径
“Models for high accuracy tasks”
顶栏居中排列导航，主标题与说明左对齐置于卡片上方，两张模型介绍卡并排展示。
首屏转化路径：首屏直接展示多模块卡片网格 + 纯排版与图形几何 → 免费开始 / 立即注册
- 品类定位锚点
- 便当格
色板 · 点击复制
五维设计评分7.6 / 10
- 字体与排版
- 8.0
- 色彩与对比
- 8.0
- 构图与留白
- 8.0
- 细节与工艺
- 7.0
- 风格辨识度
- 7.0
结构
- 字体
- Instrument Serif / Inter
- 首屏版式
- 首屏直接展示多模块卡片网格
- 主视觉
- 纯排版与图形几何
- 转化动作
- 免费开始 / 立即注册
- 信任背书
- 无显式背书
- 导航
- 顶部通栏导航
- 明暗与密度
- 深色 · 适中
- 圆角与层级
- 中圆角 · 细线分层
预览 AI 设计说明全文（含 :root CSS 变量与版式规则）只写风格参数，禁止复刻该产品的品牌名、标志、文案与图片
# 设计说明：暗色开发者（兼备渐变光晕）
深色背景、等宽字体与代码片段，首屏常放终端或命令行示例。
## 设计参数
```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;
}
```
色彩面积配比：背景 #151515（约 68%） · 面板 #191715（约 14%） · 正文 #F4F2F0（约 8%） · 次要文字 #B9BBC3（约 7%） · 强调 #F0443E（约 3%）。背景与面板占绝大部分面积，强调色只用于主按钮与当前激活状态。
## 版式与转化结构
- 首屏版式：首屏直接展示多模块卡片网格
- 导航结构：顶部通栏导航
- 明暗与密度：深色 · 适中
- 圆角与层级：中圆角；不用阴影，用细线与留白区分层级
- 主视觉载体：纯排版与图形几何
- 转化动作：免费开始 / 立即注册
- 标题切入点：品类定位锚点
- 首屏组件特征：便当格
- 空间布局拆解：顶栏居中排列导航，主标题与说明左对齐置于卡片上方，两张模型介绍卡并排展示。
- 视觉特征总结：深色背景叠加柔和多彩光晕，衬线大标题搭配灰白说明文字；双模型卡片以细边框和红色按钮强调操作。
## 避免
- 照片
- 柔和粉彩
- 大圆角
请按上面的设计参数与版式实现界面：颜色只用这些变量，强调色只给主要操作与当前状态。只采用这种风格，禁止复刻任何参考产品的品牌名、标志、文案与图片。
问题与证据
- JigsawStack 的价格是多少？
- Free: 免费; Pro: $27/月; Enterprise: 联系销售. 观察于 2026-11-04。 当前计费条件、用量限制与税费以来源页面为准。来源
- JigsawStack 的网站访问量是多少？
- Vaneform 估算 2026-09 网站访问量为 5.8K。访问量包含重复访问，付费客户数与收入需分别查看对应证据。来源
- JigsawStack 是什么产品，支持哪些平台？
- JigsawStack 归属「模型 API 与网关」赛道：JigsawStack为开发者提供用于OCR、网页抓取、语音转文字等任务的专用AI模型及API和SDK。。 支持平台包括：CLI 与 SDK、开放 API。
- JigsawStack 是开源项目吗？采用什么协议？
- JigsawStack 拥有公开代码仓库（https://github.com/JigsawStack/deep-research），采用 Apache-2.0 协议，记录有 94 个 GitHub Stars。来源
同分类研究对象
AI 模型与智能体 / 模型 API 与网关
这些产品属于同一目录分类。选型时请进一步核对客户任务、功能与部署要求。