Vresk 产品档案

一、基本信息

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二、它是什么

一个多模型聚合聊天工作台:底层是一排开源(开放权重)模型,上层是一个统一对话界面,历史、文件、记忆存在用户自己的账号里,不锁在某个模型里。核心卖点三条:

1. 每条回答都标"谁写的"——回复带 "Answered by" 标签,写明具体模型名 + 产地徽章(United States / Europe / China),不是笼统的"我们的 AI"。可一键把某个模型 pin 到当前会话。
2. 同一问题最多三模型并排对比——同一 prompt 发给最多 3 个模型,左右并读,挑一个留下(官网 docs/compare、recipes/compare-then-pin)。
3. 三种输出形态——纯回答(代码高亮、公式排版)、可交互小组件(计算器、可切换图表、时间轴,跑在聊天侧栏)、设计好的 deck(大模型自己排版,免费模型用 Vresk 的版式,导出为真 PPTX,文本框可编辑);文档导出 PDF / Markdown。

其他能力:web 搜索(带引用 chip)、deep research(几分钟跑完、结尾给带编号来源的报告)、图片生成与局部重绘、文件上传、语音输入/朗读(浏览器内处理)、记忆(memory,可关可清)、自定义指令与品牌套件、会话文件夹与分享快照、版本回退。

数据承诺:对话不用于训练任何 AI 模型(自己的和别人的都不);图片上传后重新编码,相机元数据(含定位)不留;默认 720 天无新消息自动删除会话,可切换为永久保留;可一键导出全部数据、删除全部数据、删除账号。安全层不可关闭,自伤触发时先渲染求助资源卡。

技术侧唯一可确认的架构线索:官网称"货架上没有任何模型由造它的公司托管"(No model on Vresk's shelf is hosted by the company that made it)——即全部走第三方推理托管,但具体托管商未披露。changelog 2026-10-06 也印证:"GLM 5.2 被退役,是提供它的公司停止提供了"。

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三、定价(2026-10-31 起生效,官网首页 + /docs/billing)

• 所有档位都能用全部模型,差别只在每周用量;无 credit 充值、无按问题计费、无年付/学期价/founder 价(官网明写"这就是全部价目表")。
• 计费走 Stripe,卡信息不经过 Vresk;月付自动续订,随时可取消,不退当月费用(法律要求或 Vresk 主动终止除外)。
• 只卖给美国、加拿大账单地址;其他地区订阅会被自动取消并退款;魁北克暂不开放。
• 需确认 18 岁以上才能订阅。
• 用量以"整件事"计数(文档数、research 次数、web 查次数),不显示 token;付费档显示本周用量百分比与重置日。
• 每日额度:设计文档 40/天(登录态,2026-10-06 从 20 提到 40)、deep research 10/天(从 5 提到 10)、富美术文档 5/天、web 查 100/天(登录态)/20/天(访客);滚动 24 小时重置,不是午夜重置。

价格演进:PH 产品简介(2026-10-29 快照)仍写 "Free to try, $20/mo flat" —— 这是旧口径;2026-10-31 起改为四档 $0/$5/$20/$50。新闻稿(2026-10-07)也只提 "Vresk Plus … US$20 per month at a flat rate"。

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四、模型货架(官网 /docs/engines,2026-11-02)

12 个模型,按产地:中国 8 个、美国 3 个、欧洲 1 个。

• 中国:DeepSeek V4 Pro、GLM 5.3、Kimi K3、Kimi K3 Fast、Qwen 3.5 27B、Qwen 3.5 35B、Qwen 3.5 397B、Qwen 3.6 27B
• 美国:Gemma 3 27B(Google)、GPT-OSS 120B(OpenAI)、Llama 4 Scout(Meta)
• 欧洲:Mistral Small 3

产地开关:默认全球货架;一个开关可把货架限制为北美+欧洲模型,被排除的模型仍显示但灰掉、折叠成一行并注明原因——不隐藏,只是不可选。这是它相对多数聚合器的差异化设计,也直接回应"中国模型数据合规"这类顾虑。

货架变动记录:GLM 5.2 于 2026-10-06 退役(托管方停止提供),GLM 5.3 顶上,且 Vresk 承认"尚未跑过自家测试,货架说明只写它是什么"。官网明确写"不做排名",理由是除 Kimi K3 / K3 Fast 两档推理强度有自家盲测外,其余没有测量证据。

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五、Product Hunt 表现

横向对照(2026-10-07 当天,PH 库):当天共 928 条发布,44 条 featured;featured 中位分 79,最低 62,Vresk 66 分 → 低于当天 featured 中位数,在 44 条 featured 里排第 38。当天第一名 IrisGo for Solopreneurs 467 分,第 10 名 145 分。也就是说:它拿到了 featured,但在 featured 队列里属于尾部。

票数曲线:PH 库只有 1 个观测点(2026-10-29 09:53,day 源,距发布 523 小时,66 分 / 2 评论 / 日榜 38),没有发布当天的逐小时盘中数据——该产品发布时库里还没开始每小时抓取(2026-10-29 起才有 intraday)。所以"发布后前几小时涨得多快"这件事无法从库里回答。

同赛道对照(2026-10 月,PH 库,按 tagline 含 open model / open-source model / open-weights 筛):9 条发布里,只有 3 条过 100 分——Together Link 189 分(2026-10-09,日榜第 4)、Beam 136 分(2026-10-19,第 7)、RunInfra 116 分(2026-10-20,第 8)、Zro 105 分(2026-10-28,第 9);其余 5 条是 1–71 分。Vresk 66 分在这个小切片里排第 5/9。注意:这个切片是 tagline 文本匹配,不是完整竞品集。

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六、公司与团队

• Baran Labs LLC:官网自述"佛罗里达的独立软件公司",2026 年成立,位于 Miami Beach,FL,不做外包,所有 App 自研自发;"iPhone first, Android to follow"。目前官网列出的唯一在架产品是 Hometric(AI 家居物品清单 App,iOS)。Vresk 没有出现在 Baran Labs 的 apps 页上——母公司与该 Web 产品的对外叙事是脱节的(见"异常")。
• Josh Hikida:创始人,2026 年 UBC Sauder 商学院毕业;LinkedIn 可见一条 "Josh Hikida – Hikida Consulting LTD.,Richmond BC,UBC Sauder 金融在读"(2026-09-11 更新),与新闻稿口径吻合。另有同名的 "Joshua Hikida"(UChicago 应用数学,旧金山湾区),大概率是不同人,不要混用。
• 团队规模、融资、员工数:无任何公开信息。新闻稿只说"founded by Josh Hikida",没有联创、没有投资方。
• 公司自述定位是"consumer mobile apps",而 Vresk 是纯 Web 的 AI 工作台——品类上不属于同一套叙事。

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七、渠道与内容

• X @vreskai:2026 年 9 月注册;75 条帖子、52 关注、3 粉丝(2026-11-02 现查)。内容全是产品演示短视频:2026-10-21 用 GLM 5.3 做"该不该取消夏令时"的带源报告;10-23 "昨晚回答你的是哪个模型";10-26 用 GLM 5.3 做可拖动日照的落叶变色小组件;10-27 上传租约让 Kimi K3 逐页指出要点;10-29 三模型同问万圣节装扮(Kimi K3 查问卷、DeepSeek V4 Pro 查搜索数据、GLM 5.3 查电商)。互动量 1–6 级别。粉丝 3 人、发帖 75 条——高产出、零分发,是典型的"自己在喊"。
• PR:EIN Presswire 付费稿 2026-10-07 13:00 UTC 发出,被 Courier Journal、MarTechSeries(2026-10-08)、Techcouver(2026-10-15,记者 Knowlton Thomas 署名,带创始人引语)等转载。属于付费新闻稿分发,不是记者独立报道;Techcouver 那篇是温哥华本地科技媒体的常规转写。
• Reddit:r/ChatGPT 一条"Let's compare our paid AI subscriptions"帖里有团队成员自曝("Full disclosure, I work on Vresk"),r/AIToolCompare、r/TopAITools4U 也有推广帖。均为自推,非第三方评测。
• PH 页:hunter 是 Kennedy Booth(非自猎);产品简介仍是旧文案("Auto picks the best model for each task" + "$20/mo flat")。
• 无:GitHub 仓库、HN 帖(库内 0 条)、Chrome 插件、App Store / Google Play 应用、YouTube 官方频道、Discord/社区。

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八、市场位置与竞品

它解决的真问题:开源模型每几个月换一茬,想试新模型就得开新账号、重传文件、重教偏好;同时用四家订阅既贵又割裂。Vresk 的答案是"一个账号 + 一排模型 + 记忆留在账号里",按任务换引擎,不按句子换。

直接竞品分层:

1. 多模型聚合聊天(最像):OpenRouter(偏 API/开发者)、Poe(闭源+开源混合)、T3 Chat、ChatHub、TypingMind、Msty、LibreChat / Jan(自托管)、Sovereign(2026-10-01 PH 发布,"1750+ 模型一个窗口")。
2. 开源模型托管/推理:Together AI、Fireworks、Beam(2026-10-19 PH,136 分)、RunInfra(2026-10-20,116 分)、Together Link(2026-10-09,189 分)——这些卖的是 API/算力,不是终端工作台,但抢同一批"想用开源模型"的人。
3. 通用 AI 助手:ChatGPT / Claude / Gemini——Vresk 自己承认不替代它们(Reddit 自述:"It doesn't have ChatGPT or Claude though, so if one of those is your daily driver it won't replace that")。

差异化点:①每条回答标模型名 + 产地徽章 + 产地过滤开关(合规/信任角度,竞品少有);②同问三模型并排对比(把"选模型"变成产品内动作);③输出不止文本——可交互小组件 + 可编辑 PPTX 的 deck(这是它相对纯聊天聚合器最实的功能差异);④记忆与历史跨模型可携带。

弱点:①没有 GPT/Claude/Gemini,天花板就是"开源模型用户";②开源模型在写作/长任务上仍普遍弱于闭源前沿模型,deck 质量受底层模型限制(官网自己说免费模型只能"写文字、用 Vresk 版式");③$5 起价对"只是想要个便宜 ChatGPT"的人没有吸引力,$20 Plus 直接对标 ChatGPT Plus;④只卖美加账单地址,主动砍掉大半市场;⑤免费额度 2026-10-31 从"每周"改成"一次性",并取消访客模式——获客漏斗在收紧。

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九、异常与疑点(逐条)

1. PH 文案与产品现状不一致。PH 产品简介(2026-10-29 快照)写 "Auto picks the best model for each task" 和 "$20/mo flat";但 changelog 2026-10-05 已明确"自动选模型被移除,现在由用户自己选",2026-10-31 起价格改为四档 $0/$5/$20/$50。PH 页是过期文案,会误导点击者。tagline 里的 "best open source models" 也与官网口径("open models",强调开放权重而非开源)有偏差。
2. 发布日与公开日差一天。新闻稿说 2026-10-06 对外开放,PH 发布是 2026-10-07;changelog 里 2026-10-06 一天内堆了 3 条更新(文档额度提升、GLM 5.2→5.3、deck 分模型行为)。像是"先开门、后开发布会"。
3. PH 表现偏弱且无曲线。66 分 / 日榜 38 / 44 条 featured 里倒数第 7;周榜 203、月榜 696;30 关注、0 评价、2–3 条评论。发布当天逐小时数据缺失(库里 2026-10-29 才开始抓 intraday),所以无法判断是"一开始就没起来"还是"起来后掉了"。
4. 票数/评论数两个口径打架。PH 库 66 分 / 2 评论(2026-10-29);hunted.space 现查 68 分 / 3 评论。属于不同时点快照,不是造假,但引用时要注明来源。
5. X 账号 3 粉丝 / 75 帖。2026 年 9 月注册,一个多月发 75 条,粉丝 3 人、关注 52 人。内容质量不低(每条都是可复现的产品演示),但分发几乎为零——这解释了 PH 只有 66 分:没有预热受众。同时说明团队把力气放在做产品而不是做增长。
6. 免费额度在收紧。2026-09-11 给免费账号加"每周额度"→2026-10-31 改成"一次性额度"并取消访客模式(必须先注册才能发第一条)。changelog 自己把这条列在"Limits"下并承诺"降额度会先写在这里"。这是成本压力或转化压力的信号,也是它"免费好用"叙事的削弱。
7. 模型依赖第三方托管,且已被托管方"断供"过一次。GLM 5.2 因"提供它的公司停止提供"而退役(2026-10-06)。这说明货架的稳定性不完全由 Vresk 控制,也说明它自己不跑推理。
8. "不训练"承诺不可验证。官网反复承诺对话不用于训练任何模型,但没有第三方审计、没有 SOC2/ISO 之类的合规背书,也没有披露推理托管商是谁——承诺的可核查性弱。
9. Baran Labs 官网不列 Vresk。母公司 baranlabs.com 的 apps 页只有 Hometric,自述是"consumer mobile apps"公司;Vresk 是 Web 产品,只在页脚以 "© 2026 Baran Labs LLC" 出现。对外品牌架构是断的,查公司背景时容易漏掉这层关系。
10. /pricing 是 404。定价只在首页锚点 #pricing 和 /docs/billing 里,直接访问 vresk.ai/pricing 返回 404——对外投放/比价站链接会断。
11. PH 分类与产品实质有偏差。PH 打的是 no-code-platforms / platforms / ai-agents,而产品实质是"多模型聊天 + 文档/deck 生成",既不是 no-code 平台也不是 agent 框架。分类错位会影响它在 PH 相关榜单里的曝光。
12. 无任何第三方评测/用户口碑。除付费新闻稿和自推帖外,搜不到独立评测、G2/Trustpilot 评价、Reddit 非自推讨论。0 条 PH 评价。目前没有任何外部证据能验证产品质量。

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十、没查到的

• GitHub 仓库:按 homepage_domain = vresk.ai、仓库名 vresk、以及 vresk|baranlabs|hometric 关键词搜,均无对应仓库。产品不开源(尽管卖的是开源模型)。
• App Store / Google Play / Mac App Store:无 Vresk 应用;连母公司的 Hometric 在 App Store 库里也没查到(可能未收录或已下架,未能确认)。
• Hacker News:库内 0 条 story(按域名 + 标题词边界查),也没有 Show HN。没有上过 HN。
• Chrome 应用商店:无条目。
• indie / TrustMRR:无收入档案。MRR、订阅数、付费转化率全部未知。
• X 实时数据:本地库无 @vreskai 成员记录、无提及;只能靠网页抓取拿到公开资料(75 帖 / 3 粉丝 / 2026-09 注册)。创始人个人 X 账号未找到。
• 流量数据:Similarweb 之类未查,DAU/MAU/注册数均无公开来源。
• 融资信息:无 Crunchbase 类记录可查,新闻稿也未提投资方。
• 推理托管商 / 基础设施:官网只说"不由造模型的公司托管",未点名 Together / Fireworks / Novita 等具体供应商。
• PH 发布当天逐小时票数曲线:库里该产品只有 1 个 day 观测点,发布时尚未开始 intraday 采集,无法还原。
• PH 评论正文:库里不存评论内容;PH 页面被 Cloudflare 拦截,未能读到 2–3 条评论具体说了什么。
• 商标 / 域名注册时间:未查 whois,无法确认 vresk.ai 注册日期与商标状态。

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一句话结论

Vresk 是一个做得相当扎实、文案与文档质量明显高于同批 PH 发布的多模型工作台(12 个开放权重模型、每条回答标模型与产地、同问三模型并排、可交互小组件与可编辑 PPTX),但它 2026-10-07 的 PH 发布只拿到 66 分 / 日榜第 38(当天 featured 中位 79),X 账号 3 粉丝、0 条 PH 评价、无 GitHub / HN / 应用商店存在感——产品完成度与分发能力严重不匹配;同时 PH 页文案已过期(还在说"自动选模型"和"$20 统一价"),免费额度在 2026-10-31 收紧并取消访客模式,是需要在尽调里重点追问的两处。