llm-leaderboard

一站式对比LLM基准分数和价格，快速选型

这是一个已废弃的LLM基准测试排行榜项目，曾汇总各大语言模型的基准测试分数和提供商价格。它旨在帮助开发者快速对比不同模型在各类任务上的表现，并了解各API服务的定价，从而做出更明智的模型选型决策。项目以JavaScript编写，通过整理公开的基准数据（如MMLU、HellaSwag等）和价格信息，提供了一个集中查询的界面。虽然项目已停止维护，但其数据整理思路和榜单形式对后续类似项目有一定参考价值。

开源 free 基础设施
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 356
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类基础设施
开发团队JonathanChavezTamales
所属国家
官网地址https://llm-stats.com
GitHubhttps://github.com/JonathanChavezTamales/llm-leaderboard
定价模式free
价格说明开源项目，提供LLM基准分数和提供商价格信息，无在线服务，完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言JavaScript
技术栈/模型llm,llm-agents,llm-evaluation,llmops,llms-benchmarking
GitHub 星标★ 356
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-09-07 00:00:00
最近更新2026-08-28 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数6

使用教程

核心亮点

  • 汇总了多个主流LLM的基准测试分数，便于横向比较
  • 同时提供各提供商的价格信息，兼顾性能与成本
  • 界面简洁，数据分类清晰，易于快速查阅

不足之处

  • 项目已废弃，数据不再更新，时效性差
  • 文档和社区维护不足，使用需谨慎

适用场景

  • 开发者评估不同LLM的性能与成本，进行技术选型
  • 研究人员快速获取模型基准数据用于报告或对比
  • 企业决策者了解市场主流模型能力与价格，制定采购方案

替代项目

Open LLM Leaderboard、LMSYS Chatbot Arena、Artificial Analysis

项目介绍

llm-leaderboard 是评测安全领域的开源项目，由 JonathanChavezTamales 开发，2024 年首次发布。

它收录于评测安全分类，该分类目前共有 458 个项目，GitHub 星标数为 356。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-08-28。提供LLM基准分数和提供商价格信息，无在线服务，完全免费。

它主要面向的使用场景是：开发者评估不同LLM的性能与成本，进行技术选型。同类可对比的替代方案包括 Open LLM Leaderboard、LMSYS Chatbot Arena、Artificial Analysis。

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