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Chutes

大语言模型 LLMs去中心化AI

Chutes是一个去中心化无服务器AI计算平台，核心定位为帮助用户快速部署和扩展各类AI模型，降低大规模AI计算的部署门槛

Chutes是一个去中心化无服务器AI计算平台，核心定位为帮助用户快速部署和扩展各类AI模型，降低大规模AI计算的部署门槛。平台支持开发者自定义模型部署，提供分布式算力调度，支持用户接入自身模型并对外提供推理服务，同时允许算力提供者共享闲置计算资源获取收益。核心功能包含模型一键部署、去中心化算力调度、资源共享交易、推理请求路由、模型版本管理等。适合AI模型开发者、AI应用创业者、闲置算力持有者、AI研究人员、AI服务创业者、区块链技术开发者使用，可满足模型快速上线、大规模推理计算、闲置资源变现、分布式AI研究等多种使用场景。

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国内可访问编辑评分 3.5免费增值，部分功能付费大语言模型 LLMs热度第 51 / 82 名官网检测异常收录证明开发者认领
官网预览官网首页：Chutes 界面预览（2026.09.17 截图）1 / 1
适用对象
AI模型开发者（需要快速部署模型上线）
主要功能
模型一键部署、去中心化算力调度
计费方式
免费增值，部分功能付费
平台
网页
已收录
2026.09.04（59 天）
阅读目录

编辑评测与站内热度

3.5

编辑综合评分

满分 5 分

热度人气52
内容完整93
社区口碑58
免费程度58
资料深度56
核验可信85

六维指标基于站内真实数据（热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等）综合评估，非用户投票。

全站热度排名

#4751

分类内排名

#51 / 82

累计站内点击

2

近 7 日点击

2

排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。

Chutes是什么，怎么使用？

约 5 分钟

Chutes是一个去中心化无服务器AI计算平台，核心定位为帮助用户快速部署和扩展各类AI模型，降低大规模AI计算的部署门槛。平台支持开发者自定义模型部署，提供分布式算力调度，支持用户接入自身模型并对外提供推理服务，同时允许算力提供者共享闲置计算资源获取收益。核心功能包含模型一键部署、去中心化算力调度、资源共享交易、推理请求路由、模型版本管理等。适合AI模型开发者、AI应用创业者、闲置算力持有者、AI研究人员、AI服务创业者、区块链技术开发者使用，可满足模型快速上线、大规模推理计算、闲置资源变现、分布式AI研究等多种使用场景。

主要功能

  • 模型一键部署：用户进入平台控制台后，上传训练完成的AI模型文件，填写模型基础配置信息，选择推理需要的算力规模，平台会自动匹配去中心化网络中的可用节点，完成模型的容器化部署与节点分发，整个过程无需用户搭建服务器集群，也无需配置复杂的网络环境，部署完成后即可获取公开的推理调用地址。
  • 去中心化算力调度：平台会根据用户模型的推理请求并发量，自动在分布式网络中调度闲置算力节点，当请求量上升时自动扩容新增节点承接流量，请求量下降时自动释放闲置节点，不需要用户手动调整算力配置，能够有效平衡计算成本与服务响应速度，保障推理服务的稳定性。
  • 算力共享交易：拥有闲置GPU、CPU计算资源的用户，可以将设备接入Chutes的分布式网络，平台会自动分配来自其他用户的AI推理计算任务，按照任务的计算量和运行时长结算收益，用户可以随时查看收益明细，满足条件后即可提取收益，实现闲置计算资源的变现。
  • 推理请求路由：当用户通过调用地址发送推理请求后，平台的路由系统会根据节点当前的负载情况、网络延迟，自动选择最合适的算力节点处理请求，同时会自动规避异常节点，保障请求能够得到及时处理，降低整体的推理响应延迟，提升终端用户的使用体验。
  • 模型版本管理：支持用户对同一个AI模型创建多个版本，用户可以上传更新后的模型权重，标记版本号，设置不同版本的流量分配比例，方便进行灰度发布和A/B测试，当新版本出现问题时，可以快速切回旧版本，保障AI服务的持续可用，降低版本更新风险。
  • 公开模型市场：平台汇集了多个开发者上传的公开AI模型，涵盖文本生成、图像生成、语音处理等多个品类，用户可以直接选择已部署好的模型调用推理接口，不需要自行部署，也可以查看模型的基础信息和调用量数据，方便选择符合需求的模型进行使用。

怎么使用

  1. 1. 打开官方网站，点击注册按钮，使用邮箱完成账号创建，登录后进入个人控制台页面，完善基础的账户信息配置。 2. 如果是模型部署者，点击「部署新模型」选项，按照提示上传模型文件，填写模型参数和算力需求，提交后等待平台完成自动部署。 3. 如果是算力提供者，点击「接入算力节点」选项，查看节点接入要求，按照指引配置节点网络，将闲置计算设备接入平台分布式网络。 4. 部署完成后，模型开发者可以获取专属的API调用地址，将API接入自身应用，开始处理用户的推理请求，查看后台的运行数据。 5. 接入算力的提供者可以在后台查看任务分配情况和收益数据，当收益达到最低提现标准后，提交提现申请，提取对应收益。

适合什么人群

  • AI模型开发者（需要快速部署模型上线）
  • AI应用创业者（需要低成本扩展推理服务）
  • 闲置算力持有者（想要将闲置计算资源变现）
  • AI研究人员（需要大规模分布式计算资源）
  • AI服务创业者（需要对外提供AI推理API）
  • 区块链技术开发者（研究分布式AI技术落地）

总结

这个平台将去中心化网络与无服务器AI计算结合，为AI模型部署和算力使用提供了新的解决方案。对于AI模型开发者来说，不用再投入大量资金采购服务器搭建集群，也不需要花费大量时间维护算力基础设施，可以专注在模型训练和产品开发上，平台自动完成部署和扩缩容，能够适配不同规模的请求量。对于拥有闲置计算资源的用户来说，接入平台就可以获得收益，将原本闲置的资源利用起来，提升资源的使用效率。和传统的云AI计算平台相比，这个平台采用分布式的架构，算力来自网络中的多个节点，成本相对更低，同时也适配不同规模的使用需求，无论是小规模测试还是大规模线上服务，都可以找到对应的算力支持。平台还提供了模型市场，开发者可以直接复用已经部署好的模型，减少重复部署的成本，也能让优质的AI模型触达更多用户。整体来看，它为AI行业的算力供需双方搭建了连接的渠道，在分布式AI计算的落地方向做了可行的探索。

价格与免费额度

平台目前对新用户提供免费测试额度，免费额度包含一定数量的免费推理调用次数和基础算力使用时长，超出后按照实际使用量计费，免费版不支持自定义模型的私有部署，仅支持调用公开模型。付费模式采用按需计费的方式，按照推理请求的计算量、运行时长阶梯定价，没有固定的包月费用，使用多少支付多少，对于算力提供者来说，平台会收取少量的服务手续费，大部分收益归节点提供者所有。建议中小团队先使用免费额度测试服务稳定性，再根据自身的使用需求选择对应的算力配置，长期大规模使用可以和平台沟通专属的计费方案。

优点与不足

优点

  • 采用去中心化分布式架构，算力来源丰富，可适配不同规模的计算需求
  • 无服务器部署模式，不需要用户自行维护基础设施，降低运维门槛
  • 支持闲置算力接入变现，为算力持有者提供额外收益渠道
  • 提供模型版本管理和灰度发布功能，降低模型更新的线上风险
  • 自带公开模型市场，用户可直接调用已有模型，减少重复部署工作

不足

  • 去中心化节点的网络稳定性依赖节点提供者，可能出现部分节点响应延迟偏高的情况
  • 目前平台处于发展阶段，公开模型的数量和品类还不够丰富
  • 对于新手用户来说，分布式架构的概念和操作流程有一定学习门槛
  • 收益结算和节点管理的功能还在完善中，部分细节体验有待优化

能帮你做的 8 件事

  1. 01模型一键部署
  2. 02去中心化算力调度
  3. 03算力共享交易
  4. 04推理请求路由
  5. 05去中心化AI场景的常用方案
  6. 06AI模型部署场景的常用方案
  7. 07AI模型开发者（需要快速部署模型上线）的日常效率工具
  8. 08先用免费额度验证需求再决定付费

更新历史

  • 页面资料核验与信息更新
  • Chutes 收录进 Toolifai 目录

常见问题

Chutes支持哪些类型的AI模型部署？

目前平台支持常见的各类AI模型部署，包括大语言模型、图像生成模型、语音识别模型、计算机视觉模型等常见AI品类，支持主流深度学习框架训练出的模型，用户只需要按照平台要求打包模型文件和依赖环境，就可以上传部署，对于特殊结构的定制模型，只要能够满足容器化运行的要求，也可以完成部署，平台没有对模型类型做过多限制。

有帮助吗

个人用户可以接入闲置算力获得收益吗？

个人用户只要拥有符合配置要求的计算设备，无论是GPU设备还是多核心CPU设备，都可以按照平台指引接入分布式网络，只要设备在线网络稳定，就可以接收平台分配的推理计算任务，平台会按照任务的实际计算量结算收益，不需要个人用户额外做其他操作，设备只需要保持运行和网络连通即可，不过收益多少和设备的性能、在线时长相关，高配置设备可以承接更多计算任务，获得更多收益。

有帮助吗

部署后的模型API可以对外公开使用吗？

用户可以自主选择模型的公开状态，如果是个人开发的自用模型，可以设置为私有，仅自己和授权的账号可以调用API，如果是想要对外分享或者提供付费服务，可以设置为公开，上架到平台的模型市场，其他用户可以搜索到你的模型并调用，你也可以根据调用量获得相应的收益，平台支持模型开发者自主设置调用分成，灵活适配不同的使用需求。

有帮助吗

平台的数据安全性如何保障？

对于用户设置为私有的模型，只有模型持有者可以查看模型文件和调用数据，平台不会开放给其他用户，分布式节点处理推理请求时，默认不会存储请求数据和模型权重，任务处理完成后会自动清除临时数据，用户也可以对模型文件进行加密处理后再上传，进一步保障模型的知识产权安全，公开模型的数据则由模型持有者自主选择公开范围，平台仅提供分发服务。

有帮助吗

和传统云平台相比，使用成本有优势吗？

因为平台的算力来自分布式网络的闲置资源，整体算力采购成本低于传统云平台，所以在计费上，相同算力规格的推理服务，整体使用成本会低于传统云服务的同类型产品，而且平台采用按需扩缩容的模式，不会产生闲置算力的浪费，用户只需要为实际使用的计算量付费，不需要为预留的闲置资源付费，对于流量波动较大的AI服务来说，可以降低整体的使用成本。

有帮助吗

需要代码基础才能使用这个平台吗？

如果只是调用平台公开模型的API，只需要按照文档说明拼接请求参数，不需要复杂的代码开发，有基础的接口调用经验就可以使用，如果是部署自定义模型，需要用户对模型进行基础的打包配置，有一定的开发经验会更顺畅，平台提供了详细的打包指引和示例代码，新手开发者也可以按照指引完成操作，不需要复杂的二次开发。

有帮助吗

开始使用 Chutes

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欢迎产品方补充截图、功能介绍与官方资料。更新和纠错由编辑审核后发布。

参考来源官方产品介绍最近核验 2026.09.17
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