benchmark-radar

一站追踪全球 AI 评测基准,每日更新可溯源

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 评测安全 🍴 复刻 51 🐛 待处理 147 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 313
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

benchmark-radar 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类评测安全
开发团队ktwu01
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent-bench,agent-benchmark,agent-benchmarking,agent-benchmarks,agentic-benchmark,agentic-benchmarking,ai-benchmark,benchmark,benchmark-datasets,benchmark-framework,benchmark-suite,benchmarking,benchmarks,datasets,eval,evaluation,evaluation-framework,evaluations,llm-evaluation,model-cards
GitHub 星标★ 313
上线时间2026-07-27 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积71.5 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态活跃
收录时间2026-09-14
浏览次数1

项目介绍

benchmark-radar 是一个面向 AI 评测领域的数据聚合工具,它从 37 个公开来源持续抓取并整理超过 11,923 条与 AI benchmark、评测方法、数据集和数据质量相关的记录,为研究者和工程师提供统一的检索入口。项目解决的核心问题是:AI 评测信息高度分散在论文、榜单、GitHub 仓库和社区帖子中,人工追踪成本极高,且容易遗漏新发布的基准。它通过每日更新机制和证据链接,把每条记录与其原始出处关联起来,方便用户快速核实和溯源。核心能力包括多源采集、结构化归类、关键词检索以及按时间追踪新增评测。适合需要持续跟进 LLM/Agent 评测动态、选型对比基准或做评测综述的团队使用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-14 · 当前星标 ★ 313

核心亮点

  • 聚合 37 个公开来源、超 1.1 万条评测记录,覆盖面广
  • 每条记录附带原始证据链接,便于溯源核实
  • 每日自动更新,能较快反映新发布的 benchmark

不足之处

  • 项目处于早期,星标数较少,社区生态和长期维护待观察
  • 以数据聚合为主,缺少对评测质量或适用性的深度分析

适用场景

  • 调研 LLM/Agent 评测基准时快速检索候选榜单
  • 撰写评测综述或竞品分析时批量导出基准清单
  • 持续监控新发布的 AI 评测数据集和评测方法

替代项目

Papers with Code、Hugging Face Datasets、OpenCompass

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