刚好我对WPF .NET Core 3.1里部署ONNX模型的这两个方案挺熟悉的，来给你掰扯清楚它们的差异、OnnxRuntime的部署注意点，还有微软为啥要搞两个不同的东西：

• API友好度与语言支持：OnnxRuntime的C# API确实做得很贴心，NuGet包一引，几行代码就能跑起来，对.NET开发者太友好了；而WinML一开始是给UWP做的，虽说现在也支持桌面，但C++的示例多到离谱，C#这边的API总感觉差点意思，在WPF里配置起来还得绕几个弯。
• 系统集成与硬件加速：WinML是Windows亲儿子，直接和系统的AI硬件加速层（比如DirectML）深度绑定，能自动榨干Windows设备的GPU、NPU性能；OnnxRuntime虽然也支持DirectML、CUDA这些加速，但它是跨平台选手，Windows只是它支持的众多平台之一，所以在Windows系统级的集成优化上，还是WinML更贴合。
• 平台兼容性：OnnxRuntime是个多面手，Windows、Linux、macOS、移动端都能跑，要是你以后想把WPF应用移植到其他平台，用它几乎不用改多少代码；WinML就不一样了，它是Windows专属，只能在Windows 10 1809及以上版本运行，跨平台想都别想。

• 部署包体积偏大：OnnxRuntime的NuGet包会带对应的运行时库，要是你选了包含所有加速后端的版本，打包出来的应用体积会比用WinML大不少——毕竟WinML是Windows系统自带的（1809+版本预装），不需要额外打包运行时。
• 硬件加速适配要自己操心：虽然OnnxRuntime支持多种硬件加速，但要让它自动识别用户设备的GPU并启用最优加速，你得在代码里加不少判断和配置逻辑；而WinML会自动调用系统的硬件加速，开发者根本不用管这档子事。
• 跨平台分发复杂度高：用户设备上不用预装OnnxRuntime，你可以把运行时和应用一起打包，但不同平台需要对应版本的运行时，比如Windows用x64的，Linux用对应的发行版版本，这会增加打包和分发的工作量；而WinML只要用户的Windows版本达标，直接就能跑，不用额外装依赖。

说白了就是定位不同，覆盖的场景不一样：

• 场景定位差异：WinML是为Windows生态量身打造的，主打系统级集成、原生硬件加速，适合那些只打算在Windows平台跑的应用（比如UWP应用、不需要跨平台的Windows桌面应用）；OnnxRuntime则是微软推的跨平台ONNX推理引擎，目标是统一不同平台、不同框架的ONNX模型推理，支持更多场景——比如跨平台的.NET应用、后端服务、移动端APP啥的。
• 生态覆盖需求：ONNX是开放的模型格式，微软需要一个跨平台的引擎来推动ONNX在全生态的普及，OnnxRuntime就是干这个的；而WinML则是针对Windows用户，提供更无缝的系统级体验，满足Windows平台特定的性能和集成需求。
• 技术路线互补：WinML更偏向系统层的优化，直接对接Windows的硬件加速栈；OnnxRuntime则更偏向应用层的灵活性，支持更多模型类型、自定义算子和扩展。两者互补，能覆盖不同需求的开发者——比如你要快速搞个跨平台的.NET应用，选OnnxRuntime；要是做Windows专属应用，追求极致的系统级性能和集成，就选WinML。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lola