GitHub Models - GitHub 官方免费 AI 模型平台
🏢 提供者信息
提供者名称: GitHub Models
官方网站: https://github.com
Marketplace: https://github.com/marketplace/models
所属公司: GitHub(Microsoft)
类型: 免费 Playground + 免费 API(有速率限制)
📋 产品简介
GitHub Models 是 GitHub 推出的 AI 模型平台,允许开发者直接在 GitHub 生态系统中免费试验和使用多种主流 AI 大语言模型。该平台无需复杂的云资源配置或模型下载,即可快速体验 GPT-4o、Llama、Phi、DeepSeek 等前沿模型。
核心特点:
- 🎯 开箱即用 - 无需配置,登录 GitHub 即可使用
- 🆓 完全免费 - Playground 和 API 均提供免费访问
- 🤖 多模型支持 - 集成 OpenAI、Meta、Microsoft 等主流模型
- 🔌 OpenAI 兼容 - API 兼容 OpenAI 规范,易于集成
- 🔒 安全可靠 - 基于 GitHub 账户体系,安全有保障
- 🚀 开发者友好 - 深度集成 GitHub 生态,方便原型开发
信息更新: 本页面最后更新于 2026 年 1 月。GitHub Models 目前处于公开测试阶段,功能和限制可能随时调整,请以 GitHub Models 官方页面 为准。
推荐指数: ⭐⭐⭐⭐⭐ (GitHub 生态首选 AI 平台!)
🔐 注册和账号
注册要求
所有服务通用:
| 要求项 | 是否必需 | 说明 |
|---|---|---|
| GitHub 账户 | ✅ 必需 | 需要有效的 GitHub 账户 |
| 邮箱验证 | ✅ 必需 | GitHub 账户需已验证邮箱 |
| API 密钥(PAT) | ⚠️ API使用需要 | Playground 不需要,API 需要 |
| 信用卡 | ❌ 不需要 | 完全免费,无需绑卡 |
| 实名认证 | ❌ 不需要 | 无需实名 |
注册步骤
注册/登录 GitHub 账户
- 访问 https://github.com
- 如果已有 GitHub 账户,直接登录
- 如果没有账户:
- 点击"Sign up"注册
- 输入邮箱、密码和用户名
- 验证邮箱地址
访问 GitHub Models
- 登录后,访问 https://github.com/marketplace/models
- 浏览可用的 AI 模型列表
- 选择感兴趣的模型查看详情
使用 Playground(可选)
- 在模型详情页点击"Try in Playground"
- 直接在 Chat 界面与模型对话
- 无需任何额外设置或 API 密钥
创建 API 令牌(仅 API 使用需要)
- 访问 GitHub Settings > Developer settings > Personal access tokens
- 点击"Generate new token" > “Generate new token (classic)”
- 设置 Token 名称和过期时间
- 重要: 选择
models作用域(scope) - 点击"Generate token"
- 立即复制并保存 Token(只显示一次)
🎯 提供的服务
GitHub Models 提供两种主要免费服务:
1. Playground 服务
- 类型: Web 对话界面
- 访问地址: https://github.com/marketplace/models(选择模型后进入 Playground)
- 特点: 完全免费,无需 API 密钥,即时使用
- 功能: 文本对话、提示词测试、模型对比
2. API 服务
- 类型: RESTful API
- 特点: OpenAI 兼容,需要 GitHub PAT
- 模型: GPT-4o, GPT-4o mini, Llama 3.1, Phi-3, DeepSeek-R1 等
- 免费额度: 每个模型有不同的速率限制
📊 配额概览
Playground 免费配额
| 限制类型 | 配额 | 说明 |
|---|---|---|
| 使用次数 | 因模型而异 | 每个模型有独立的速率限制 |
| 访问方式 | 网页界面 | 无需 API 密钥 |
| 模型切换 | 自由切换 | 可随时切换不同模型 |
| 上下文长度 | 因模型而异 | 取决于所选模型的上下文窗口 |
注: Playground 使用完全免费,但受到速率限制约束。
API 免费配额
不同模型有不同的速率限制。以下是典型限制示例:
High 级别模型(如 GPT-4o):
| 限制项 | 配额 | 说明 |
|---|---|---|
| 每分钟请求数 | 10 次 | RPM (Requests Per Minute) |
| 每天请求数 | 50 次 | RPD (Requests Per Day) |
| 每次最大输入 Token | 8,000 | 单次请求输入上限 |
| 每次最大输出 Token | 4,000 | 单次请求输出上限 |
| 最大并发请求 | 2 个 | 同时进行的请求数 |
Low 级别模型(如 Phi-3, Llama 3.1 8B):
| 限制项 | 配额 | 说明 |
|---|---|---|
| 每分钟请求数 | 15 次 | RPM |
| 每天请求数 | 150 次 | RPD |
| 每次最大输入 Token | 8,000 | 单次请求输入上限 |
| 每次最大输出 Token | 4,000 | 单次请求输出上限 |
| 最大并发请求 | 5 个 | 同时进行的请求数 |
注:
- 以上为示例配额,具体限制因模型而异,请查看 模型详情页 获取实时信息
- 速率限制会根据使用情况动态调整
- GitHub Models 目前处于公开测试阶段,限制可能随时变化
🤖 支持的模型
OpenAI 模型
| 模型名称 | 参数规模 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | 未公开 | 最强综合能力 | 复杂任务、推理 |
| GPT-4o-mini | 未公开 | 快速轻量 | 日常对话、高频调用 |
Meta Llama 模型
| 模型名称 | 参数规模 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Llama-3.1-405B | 4050亿 | 超大规模,最强开源 | 复杂推理、专业应用 |
| Llama-3.1-70B | 700亿 | 平衡性能和效率 | 通用任务 |
| Llama-3.1-8B | 80亿 | 快速响应 | 轻量应用、高频调用 |
Microsoft Phi 模型
| 模型名称 | 参数规模 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Phi-3.5-mini | 38亿 | 小而精,高效 | 移动端、边缘设备 |
| Phi-3-medium | 140亿 | 平衡性能 | 中等复杂度任务 |
DeepSeek 模型
| 模型名称 | 参数规模 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | 未公开 | 推理能力强,中文优化 | 复杂推理、中文任务 |
Mistral 模型
| 模型名称 | 参数规模 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Mistral-Large | 未公开 | 欧洲领先模型 | 多语言任务 |
| Mistral-Nemo | 120亿 | 轻量快速 | 实时应用 |
Cohere 模型
| 模型名称 | 参数规模 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Command-R+ | 未公开 | RAG 优化 | 知识检索、文档分析 |
🌟 核心优势
1. GitHub 生态深度集成
无缝集成:
- 使用 GitHub 账户直接登录
- 与 GitHub Codespaces 集成
- 可在代码仓库中直接使用
- 支持 GitHub Actions 自动化
开发者友好:
- 熟悉的 GitHub 界面
- 完善的文档和示例
- 活跃的开发者社区
- 便捷的协作分享
2. 多模型免费访问
丰富选择:
- 支持多家主流 AI 提供商
- 涵盖从小型到超大型模型
- 可自由切换对比不同模型
- 持续添加新模型
应用场景:
- 模型性能对比测试
- 原型快速验证
- 学习研究不同模型特点
- 选择最适合的模型
3. OpenAI 兼容 API
标准接口:
- 兼容 OpenAI API 规范
- 可使用 OpenAI SDK
- 易于从其他平台迁移
- 降低学习成本
代码示例:
from openai import OpenAI
# 只需修改 base_url 和 api_key
client = OpenAI(
base_url="https://models.github.ai/inference",
api_key="YOUR_GITHUB_PAT"
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)4. 安全可靠
安全保障:
- 基于 GitHub 账户体系
- 支持 Token 权限管理
- 可随时撤销访问权限
- 数据传输加密
⚠️ 使用注意事项
访问要求
- GitHub 账户: 必须拥有有效的 GitHub 账户
- 邮箱验证: GitHub 账户需要已验证邮箱
- 网络访问: 部分地区可能需要特殊网络环境访问 GitHub
- API 使用: 需要创建具有
models作用域的 Personal Access Token - 数据隐私: 请勿在对话中输入敏感信息(密码、密钥、个人隐私等)
速率限制
Playground:
- 每个模型有独立的使用限制
- 达到限制后需要等待配额重置
- 可切换到其他模型继续使用
API:
- 不同模型有不同的速率限制
- 超出限制会返回 429 错误
- 建议实现重试机制和错误处理
- 合理分配请求,避免浪费配额
使用场景限制
适合场景:
- ✅ 个人项目和原型开发
- ✅ 学习研究和模型测试
- ✅ 小规模应用开发
- ✅ 模型性能对比
不适合场景:
- ❌ 高频商业应用
- ❌ 生产环境大规模部署
- ❌ 需要稳定 SLA 保障的场景
- ❌ 超出速率限制的使用需求
Token 安全
重要提醒:
- ⚠️ Personal Access Token 只显示一次,请立即保存
- ⚠️ 不要将 Token 提交到公开代码仓库
- ⚠️ 使用环境变量存储 Token
- ⚠️ 定期轮换 Token 增强安全性
- ⚠️ 只授予必需的权限范围(
modelsscope)
📊 与其他服务对比
| 特性 | GitHub Models | Google AI Studio | Groq |
|---|---|---|---|
| 免费 Playground | ✅ 有速率限制 | ✅ 完全免费 | ✅ 约14,400次/天 |
| 模型数量 | 🏆 10+ 模型 | 5+ 模型 | 5+ 模型 |
| OpenAI 兼容 | ✅ 完全兼容 | ❌ 需适配 | ✅ 完全兼容 |
| GitHub 集成 | 🏆 深度集成 | ❌ 无 | ❌ 无 |
| 中国访问 | ⚠️ 部分需科学上网 | ❌ 需科学上网 | ⚠️ 部分需科学上网 |
| 适用场景 | GitHub 开发者 | 个人开发者 | 实时应用 |
💡 选择建议
选择 GitHub Models 的理由
✅ 强烈推荐:
- GitHub 生态开发者
- 需要对比多种 AI 模型
- 希望快速原型验证
- 追求零配置开箱即用
- 希望使用 OpenAI 兼容 API
✅ 适合场景:
- 个人项目和学习研究
- 代码生成和开发辅助
- 模型性能测试对比
- GitHub Actions 集成
- 小规模应用开发
❌ 不太适合:
- 需要极高免费配额
- 生产环境大规模部署
- 对速率限制敏感的应用
- 不使用 GitHub 生态的开发者
🎯 使用场景
学习研究
- 对比不同 AI 模型的性能
- 学习大语言模型的使用
- 测试不同提示词效果
- 研究模型能力边界
代码开发
- GitHub Copilot 的补充
- 代码生成和优化建议
- 代码审查和 Bug 修复
- 文档自动生成
原型开发
- 快速验证 AI 应用想法
- 对比选择最佳模型
- 低成本试错
- MVP 开发
GitHub 集成
- GitHub Actions 自动化
- Issues 和 PR 自动处理
- 代码仓库智能分析
- README 和文档生成
🔗 相关链接
- GitHub Models Marketplace: https://github.com/marketplace/models
- 官方文档: https://docs.github.com/zh/github-models
- 快速入门: https://docs.github.com/zh/github-models/quickstart
- 原型开发指南: https://docs.github.com/zh/github-models/use-github-models/prototyping-with-ai-models
- GitHub 官方博客: https://github.blog
- GitHub 开发者文档: https://docs.github.com
📝 更新日志
- 2024年9月: GitHub Models 进入公开测试阶段
- 2024年10月: 新增 DeepSeek-R1 等模型支持
- 2024年11月: 优化速率限制和 API 响应速度
- 2025年: 持续添加新模型,优化用户体验
📧 支持与反馈
- 官方文档: https://docs.github.com/zh/github-models
- GitHub Support: https://support.github.com
- 社区论坛: https://github.community
- 反馈问题: 通过 GitHub Support 提交工单
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