Experiential Labs

发布之后的表现

收入

• indie(TrustMRR)库里没有:按域名 experientiallabs.ai、名字 experiential labs 都查不到档案,所以没有逐月收入、MRR、订阅数、挂牌信息库。
• 唯一可用的量级线索是创始人自报:2026-10-30「上周我们第一次做到单周 1 万亿 token(uncensored DeepSeek)」〔自报 x.com/silennai/status/2116307031556497441〕;10-26「2 天送出 445 亿免费 GLM 5.3 token」〔自报 x.com/explabsai/status/2114521443736473903〕。这些是流量不是收入,且免费额度占大头。
• 状态页(自家 GitHub Actions 每 5 分钟探测)显示 API 近 15 分钟 14,384 次请求、网关内失败率 0.0%、网关开销 p50 14ms〔官网 status.experientiallabs.ai/〕。按此折算约 138 万请求/天,是自建监控口径,不是第三方审计。

用户 / 下载

• appstore、googleplay、macappstore、chromestore 四个库全部没有它库——它是纯 API/网页产品,没有移动端和扩展,这符合预期,不构成负面证据。
• PH 档案:followers 234、reviews_count 0、reviews_rating 0库。PH 文案自报「1000+ 开发者、50+ 公司、每天 100 亿 token、仓库 880+ star」自报,见 hunted.space 引用的 PH 首评。

开发者关注

• github 库:experientiallabs/experiential,14,325 star / 282 fork(2026-11-02),fork/star = 2%,suspect 为空,status「稳定增长」,Apache-2.0,Python,建库 2026-06-24,最后提交 2026-11-01,open issues 47 / open PR 104,最近 tag v0.7.223(2026-10-28)库。
• 曲线:2026-08-29(wayback)715 star → 10-26 13,062 → 10-28 13,653 → 11-02 14,325;gain_7d = 1,263库。第三方 Trendshift 记 9/2–11/1 共 +13,544 star、+234 fork、334 个合并 PR,峰值日 9/6 +743、9/23 +880、10/3 +846、10/24 +1,201、10/25 +887〔官网 trendshift.io/repositories/69130〕。
• 异常追查:Trendshift 显示 10/10–10/20 连续 11 天 star 增量为 0,而同期 PR 仍在合并。原因在仓库自己的提交信息里:.claude/skills 的提交写「The GitHub organization is gone, so release tags can no longer publish through .github/workflows」,CI 迁到 GitLab;PR #1265(2026-10-24 开、10-25 合并,分支名 migration/github-return-20261024)标题是「Restore Experiential history and migrate CI to GitHub」,把 306 个提交、8 万行从 GitLab 搬回 GitHub〔官网 github.com/experientiallabs/experiential/pull/1265〕。推断:GitHub 组织在 10 月上中旬消失约两周,期间 star 无法累积,10-24 恢复后立刻出现 +1,201 的补涨。官方没有公开解释原因,我查不到说明推断。
• 同组织另一个库 experientiallabs/openclaas(Continual Learning as a Service)64 star,2026-03-07 后无提交库;更早的 world-model-optimizer 已不在库里。

讨论

• hackernews 库:两条 Show HN。2026-08-27「We built open OpenRouter that turns usage into a better model」222 分 / 47 评论(作者 SilenN);2026-07-26「Optimize and serve models with Fable quality at half the cost」71 分 / 30 评论库。评论区主要质疑两点:多模型切换会不会毁掉 prompt cache 省钱效果、以及和 LiteLLM / Bifrost / GoModel 的区别;创始人逐条回复〔官网 news.ycombinator.com/item?id=49471407〕。
• x 本地库(560 人 core 层)对它零提及,创始人 @silennai 也不在名单里库。但 X 公开页显示 @explabsai 3,454 关注、82 帖,@silennai 5,660 关注,10 月下旬几乎每天发帖〔官网 x.com/explabsai〕。
• 第三方报道:RuntimeWire 2026-08-27 报道时「仓库 380+ star」,并称有 YC 及 Meta / Google DeepMind / Nvidia / Waabi 背景的天使〔官网 runtimewire.com/article/experiential-labs-open-source-ai-rou…。

官网动态

• 站点活着且在更新:定价页、企业页、博客都在。博客 2026-10 密集发「uncensored LLM / abliteration / Venice AI 替代 / Abliteration.ai 替代」等对比文,产品重心明显从「网关 + 训练自有模型」扩到「无审查模型托管」这条线〔官网 www.experientiallabs.ai/blog〕。
• 状态页 9–10 月有 8 次事故记录(API 两次 down,各 25 / 18 分钟;dashboard 多次 down),10-19 之后无事故〔官网 status.experientiallabs.ai/〕。

自报 vs 实际

为什么成了 / 没成

它现在算「成了第一段」:14.3k star、7 天 +1,263、每天有提交和发版、状态页有真实流量,YC S26 背书,两个创始人的履历(AutoGPT 16 万 star、Waabi 仿真)在这个赛道是硬通货。开源 + 零加价 + 自带 key 的组合,正好卡在 OpenRouter 收 5–10% 加价、LiteLLM 只做库不做托管之间的缝里,HN 222 分说明这个缝是真的。

但两个信号值得警惕。第一,fork/star 只有 2%(282/14,325),而库里新库 ≥5,000 star 的中位数约 11%——star 多、真正 fork 去自部署的少,说明大量关注是「收藏一下」而不是「换掉生产里的网关」。第二,10 月上中旬 GitHub 组织消失约两周,star 曲线直接归零,恢复当天补涨 1,201——一个把「开源仓库」当主要获客渠道的产品,主渠道能被平台单方面掐掉两周,这是实打实的单点风险。

商业上还看不出结论:indie 库里没有它,没有任何第三方收入数字;10 月把重心转向 uncensored 模型并大送免费额度(2 天 445 亿 token),创始人自己说「账单看着心疼」,这是拿钱换量,不是收入验证。

对想跟的人

这个方向还有位置,但位置不在「再做一个网关」——LiteLLM、Bifrost、GoModel、Vercel AI Gateway、OpenRouter 已经把网关本身做成红海,Experiential 自己也是靠「零加价 + 用流量训练自有模型」这个差异化才拿到 14.3k star 的。真正的坑是它自己暴露的两个数字:2% 的 fork/star 比说明「开源网关」的 star 和「生产里真的换掉网关」之间差着数量级,而 10 月 GitHub 组织消失两周、star 归零这件事说明把开源仓库当唯一获客渠道有多脆。想跟就跟「流量→自有小模型」这一段(它自报 9.4x 快、单 claim 成本降 90% 的 claims 案例),别跟网关本身。

没查到的

• indie(TrustMRR):库里没有,收入 / MRR / 订阅数 / 是否挂牌全部答不了。
• appstore / googleplay / macappstore / chromestore:四个库都没有,无榜单、无评分、无安装量。
• x 本地库:零提及,创始人不在 core 名单,拿不到圈内讨论样本;X 实时接口本次未开。
• GitHub 组织 10 月上中旬消失的确切原因:官方无公开说明,只有仓库提交信息里的「The GitHub organization is gone」和 PR #1265 的迁移记录,我的解释是推断。
• 融资额、估值、ARR:公开渠道只查到「YC S26 + 天使」,没有金额;YC 页面显示 2 名员工、Active。
• 官网首页那块「Acme / Max plan / 1,213,408 requests」的仪表盘是产品演示图,不是真实客户数据,未采信。