你以为免费模型只能在OpenRouter上找？Google、NVIDIA、Groq、DeepSeek自己的平台全都有免费额度，有些甚至比OpenRouter更慷慨。问题是你得知道去哪儿找、怎么用才不会翻车。
免费资源分成两大类别
第一类是OpenRouter聚合平台，26个免费模型打包在一起，统一接口随便切换，适合不想注册一堆账号的懒人。第二类是各厂商直供平台，Google AI Studio、Groq、Together AI、HuggingFace、NVIDIA NIM、Cohere、DeepSeek都有自己的免费层，额度往往更高，模型版本更新更快。
两类各有优劣。聚合平台方便但受制于OpenRouter的流量调度，直供平台额度大方但需要单独注册单独调接口。社区老哥们的真实策略是两边都注册，把免费额度全部薅一遍。
OpenRouter上二十六款免费模型完整清单
Owl Alpha，OpenRouter自家出品，学术榜第三金融榜第五医疗榜第八法律榜第八。一百零五万上下文，信息收集能力公认最强。缺点是需要超级详细的提示词，不然容易跑偏。数据可能会被记录用来改进模型。
Laguna M.1，Poolside出品，编程榜第十二。二十五万六千上下文，复杂编程和代理软件工程都行。免费套餐的代价是输入输出可能被拿去训练。
gpt-oss-120b，OpenAI开源尝试，SEO榜第七金融榜第二十一学术榜第四十。Apache 2.0许可证，单张H100可跑。5.1B活跃参数加117B总参数，推理和生产都能用。
North Mini Code，Cohere出品，编程榜第十八。三B活跃参数加三十B总参数，普通电脑就能跑，终端任务和编程代理都行。
Gemma 4 31B，Google出品，支持文字图片视频三种输入，一百四十多种语言。角色扮演榜第二十八。三十点七B密集参数，资源消耗大。
Gemma 4 26B A4B，Google的MoE版本，三点八B活跃参数加二十五点二B总参数。功能调用做得好，效率比31B版本高。
Hermes 3 405B，Nous Research出品，四百零五B密集参数。通用任务和角色扮演都行，但2024年12月的模型，有点老了。
Llama 3.3 70B，Meta出品，七十B密集参数，一百三十一万上下文。多语言对话，同样是老模型，社区讨论热度下降。
Nemotron 3 Ultra，NVIDIA出品，五十五B活跃参数加五百五十B总参数，一百万上下文。金融榜第三十二，前沿推理和编排，但体积巨大可能慢。
DeepSeek V4 Flash，社区提到最多的免费模型。没有之一。评价两极分化，有人说特别好用，有人说一直犯错还删文件。免费模型的一致性本来就飘忽。
Qwen3 Coder 480B，通义千问出品，三十五B活跃参数加四百八十B总参数，一百零五万上下文。代码仓库级推理，函数调用强项，但模型太大。
Laguna XS.2，Poolside轻量版，编程榜第二十五。效率高体积小，同样有数据被训练的风险。
Nemotron 3 Nano 30B，NVIDIA轻量级，三B活跃参数加三十B总参数，专门干定制化代理AI。
Nemotron 3 Nano Omni，能同时接受文字图片视频音频四种输入，专门当企业AI系统的感知副代理。三百K上下文，一万六推理预算，吞吐量翻倍。
gpt-oss-20b，OpenAI轻量版，三点六B活跃参数加二十一B总参数，消费级显卡可跑。功能调用和结构化输出都支持。
Nemotron Nano 12B V2 VL，十二B参数，混合Transformer-Mamba架构，视频理解和文档智能。OCR、图表推理、文档问答全包，MMMU等测试平均七十四分。
Venice Uncensored，基于Dolphin Mistral 24B，三十二K上下文。无审查内容，角色扮演专用，上下文太短干不了复杂活。
Llama 3.2 3B，三B参数，一百三十一万上下文，什么都能干一点但什么都不精，适合边缘设备。
Nemotron Nano 9B V2，九B参数，可切换推理和非推理模式，灵活性高。
LFM2.5-1.2B-Thinking和Instruct，LiquidAI出品，一点二B参数，三十二K上下文，专门跑边缘设备。Thinking版做推理和RAG，Instruct版纯聊天。
Lyria 3 Pro和Clip，Google音乐生成模型，Pro生成完整歌曲，Clip生成三十秒片段。按首歌收费但接口免费调。
Nemotron 3.5 Content Safety，唯一免费护栏模型，四B参数，多模态输入，专门审查输入和输出，不干别的活。
OpenRouter免费路由，随机选免费模型，每次请求可能不同，适合探索和测试，别用于正经工作。
OpenRouter之外的免费API源头
Google AI Studio免费层给Gemini 2.5 Flash和Pro以及Gemma系列，额度大方。多模态长上下文编程都强，每分钟请求数和每分钟token数都有限制但够用。
Groq免费层跑Llama 4、Mixtral和Gemma，有频率限制。主打速度，号称最快推理。如果你对响应速度要求高，Groq是首选。
Together AI给免费积分，Llama、Qwen、DeepSeek、Mixtral都能跑。模型选择广，适合研究用途，积分用完了就得充值。
HuggingFace Inference免费层有成千上万个社区模型，频率限制严格。适合做实验和探索，不适合生产环境。
NVIDIA NIM给免费积分跑全套Nemotron家族，想深度体验NVIDIA模型的首选。企业级质量，免费积分用起来也爽快。
Cohere免费层跑North Mini Code和Command R，频率有限制。编程、RAG、嵌入都行，但免费额度不高。
DeepSeek平台免费层给DeepSeek V4 Flash和V4 Pro，额度慷慨。性价比极高，社区有人报告五天跑了三亿token只花三块八毛八美金。
去源头薅羊毛的隐藏福利
OpenRouter上的免费模型，很多就是这些平台提供的。直接去源头用有两个好处：额度可能更高，模型版本更新更快。坏处是没有OpenRouter的统一接口，每个平台单独注册单独调API，切换模型麻烦。
社区老哥的骚操作是：两边都注册。测试阶段用OpenRouter方便切换对比，确定用哪个模型之后直接去源头拿更高额度。把免费资源最大化利用。
数据政策才是免费最大的坑
Owl Alpha明确说提示词和回复可能被记录用于改进模型。Poolside Laguna系列免费版说输入输出可能被拿去训练。其他大部分免费模型政策各不相同，需要自己查文档。
铁律就一条：任何敏感数据都别过免费API。公司机密、客户隐私、个人敏感信息，要么用本地模型跑，要么用付费API带零保留承诺。免费模型出了事你连找谁都不知道。
社区共识：免费模型适合跑低风险任务，真正重要的东西别贪这个便宜。
用免费模型不出事的三个原则
第一个原则，容器隔离必做。Docker跑免费模型是保命手段不是建议，社区已经有人亲眼看着模型覆盖写文件。主机里装Docker，模型在容器里随便折腾，折腾完了容器一删干干净净。
第二个原则，提示词必须超级具体。不要指望免费模型理解你的意图，把每一步操作都写清楚，像给实习生写操作手册那样。社区老哥先用Claude写详细步骤，再喂给免费模型执行，这套路亲测有效。
第三个原则，永远别让免费模型全自动跑。让它执行具体任务可以，让它自主决策不行。免费模型自主性差，容易做出蠢决定。你写死每一步，它照做，基本不出事。你给它自由，它就给你惊喜。
作者背景：Jonathan Rivera，r/hermesagent社区Top 1%贡献者