MorphScreen

你好，PH，我是 Nandishwar。过去几周，我独自开发了 MorphScreen。

我用过的每个 AI 应用都会返回大段大段的文字，哪怕答案本应是对比、计划或测验。要让模型输出真正的 UI，需要格式规范、解析器、渲染器，以及某种机制来修复损坏的输出，而且整套方案还必须适用于规模较小、成本较低的模型。在我运行 OpenUI 自家的基准测试时，一个 30B 模型生成有效 OpenUI 的成功率只有 31%。

MorphScreen 只需一次 API 调用。将应用的 OpenAI 风格聊天调用指向我们的 API，模型就会以组件作答：卡片、图表、表格、表单、测验，共 75 种，还支持你自己的组件。每一行都会在流式传输过程中接受校验，出错的内容由同一个模型修复，Web SDK 则会实时呈现出来。

格式、核心和 SDK 均以 Apache-2.0 协议开源：github.com/morphscreen/morphscreen。托管 API 是付费部分。

以下是一些数据，均来自 morphscreen.com：在 OpenUI 的基准测试简报中，同一个 30B 模型使用我们的方案时，有 66% 的概率生成有效 UI，而使用 OpenUI 时仅为 31%。在整个排行榜的 64 项指标中，我们在 37 项上领先，OpenUI 在 4 项上领先，另外 23 项打平（只有在并非出于偶然时才算领先）。生成每种组件时，我们的提示词长度为 2,954 个 token；OpenUI 的聊天库则要发送 14,041 个。在 Chrome 中对 20 个答案进行测试，我们没有发现无障碍违规，而 OpenUI 有 599 个。

付费套餐包含一个模型选项：DeepSeek V4.1 Flash。选择它后，你只需按调用次数付费，无需单独支付 token 费用。使用自己的 OpenRouter 密钥时，也可以使用其他任何模型。免费套餐无需绑定银行卡：可使用我们的模型调用 100 次，之后每月可通过自己的密钥调用最多 3,000 次。npm install @morphscreen/web

我非常想知道哪些地方会出错，以及你希望它增加哪些组件。也欢迎在 GitHub 上提交 issue。