關於 Grably
About
Grably 是什麼
Grably 是一個雙邊平台。一邊是一般人上傳日常素材，例如相簿裡的照片、短影片、語音錄音與聊天紀錄；另一邊是 AI 實驗室與開發團隊，把這些素材當成訓練資料買下。報酬以 Grably Tokens 發放，可兌換成 USDT。
它主打的賣點是同意。檔案來自願意分享的人，官方也說每筆提交都會先經過審核，才會進入資料集。對不想從公開網路抓資料的團隊來說，這一點很實際。
Grably 也賣自家整理的合集。官方說有 17 組專有資料集，來自超過 5 億名參與者、逾 100 PB 的素材，其中包括 100 多種語言的對話訊息，以及數千小時附標註的運動影片。這些數字出自公司說法，我們無法獨立查證。
限制很快就會遇到。這不是自助式工具。買資料要跟業務談，貢獻者則按通過的任務計酬，沒有公開價目表。
開始使用
- 在 Telegram 開啟 Grably 機器人，或安裝 Android 版的 Grably 應用程式，然後建立帳號。
- 挑一個任務，例如上傳一批照片，或錄製一組語音句子。
- 讀清楚分享條款，確認自己要交出哪些內容。
- 送出檔案，等審核決定是否錄用。
- 在餘額裡累積 Grably Tokens，再兌換成 USDT。
產品資訊
快速了解 Grably 的定價、支援平台與效能。
適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 相簿塞滿的人：那些你永遠不會洗出來的照片，對訓練仍有價值，而且可以從手機分批上傳。
- 語音貢獻者：在家錄幾句日常對話就能餵給語音模型，不需要錄音室設備。
- 需要授權資料的 AI 團隊：每份檔案都能追溯到來源，法務審查訓練集時這點很關鍵。
任務
- 把資料賣給 AI 公司：平台負責收件與審核，你上傳一次，後續由買方取得授權。
- 建立多語言對話語料：對話合集涵蓋 100 多種語言，省下好幾個月的收集時間。
- 製作語音與影片資料集：任務會說明要錄什麼，產出的片段格式夠一致，可以直接訓練。
- 分享前先確認曝光範圍：應用程式會列出任務收集的內容，檔案還沒離開手機就能決定要不要做。
情境
- 研究團隊需要日常的人類畫面：電腦操作或手機影片很難合法取得，這條路能避開來源爭議。
- 學生想用手機裡現成的檔案賺點零用錢：金額不大，但幾乎不花力氣。
- 新創不能爬公開網頁：取得同意授權的資料集，就不用面對爬蟲帶來的著作權問題。
主要功能
有償的資料貢獻
Grably 把上傳變成一份付費工作。你挑任務、送出指定檔案，審核通過就拿到 Grably Tokens。代幣可換成 USDT，所以報酬接近現金，而不是購物金。價碼依任務而變，平台沒有公布每張照片或每分鐘音訊的固定價格。
交貨前的審核
每筆提交都要先檢查，才會送到買方手上。這保住資料集的品質，也讓訓練不會混進無用素材。對貢獻者來說，被退回的那批等於做白工，所以照著任務說明做比較保險。
Telegram 迷你應用與 Android 應用程式
多數流程都在 Telegram 裡完成，機器人負責任務、上傳與餘額。不想用通訊軟體的人，也可以安裝獨立的 Grably Android 應用程式。兩者都不需要電腦，符合資料從手機產生的特性。
多語言對話資料集
聊天合集裡有數十億則前後相連的訊息，涵蓋 100 多種語言，並附上表情回應、回覆與媒體檔案。買方拿來做對話脈絡與多模態對齊。價值在於整串對話：它呈現人真正怎麼回應彼此，而不是單一句話長什麼樣子。
影片與運動賽事素材
Grably 列出 9,000 年的影片、超過 3 億個片段，分成電腦操作、遊戲、手作等類別。另外有運動專用資料集，足球項目附上逐格標註。訓練瀏覽器代理或動作模型的團隊特別需要這類畫面，因為自己拍再標註的成本很高。
分享內容的控制權
每個人都能決定要交出什麼，平台也把每個任務建立在明確授權上。這就是 AI 訓練資料市集與網路爬蟲的差別。日後想移除檔案，得直接找公司處理，而不是在儀表板上按一鍵。
優缺點
優點
- 可以拿手上既有的資料賺錢，不需要特殊設備。
- 審核會擋掉不合格的檔案，維持買方付費想要的品質。
- Telegram 機器人讓手機上傳變得很快。
- 語言與影片合集的規模，足以支撐正式一點的模型訓練。
- 貢獻完全免費，沒有訂閱要取消。
缺點
- 報酬取決於任務是否通過，價碼又不公開，收入很難預估。
- 兌換走 USDT，對只想收銀行轉帳的人多了一道手續。
- 買方不能自行註冊下載，授權一律要跟業務談。
- 沒有公開的 API 文件，想把資料接進自家流程的團隊會卡住。
常見問題
Grably 把想把資料賣給 AI 公司的人，跟需要訓練資料又能留下同意紀錄的團隊接起來。一邊完成上傳任務，另一邊取得資料集授權。
相關內容
探索與 Grably 相關的工具、技能與文章。
Grably 替代方案
Base Code
Base44 (Wix) · 程式設計 · 生產力Base Code 是 Base44 推出的共享雲端開發環境。團隊在對話中描述對既有 GitHub 儲存庫的修改，看著預覽確認結果，再以 Pull Request 交回工程團隊。
Google EmbeddingGemma 2
Google DeepMind · 寫作 · 圖片 · 程式設計Google EmbeddingGemma 2 是 7.4 億參數的開源模型，能把文字、程式碼、圖片、音訊與影片畫面轉成同一個 768 維空間裡的向量，在手機與筆電上就能執行。
GitGlow
GitGlow · 程式設計 · 生產力GitGlow 是桌面版 Git 用戶端，把你自己的程式碼與 AI 代理程式的變更集中在同一份審查裡，讓你在交付前看清楚機器上究竟要送出什麼。