awesome-ai-leaderboard

一榜在手，AI模型强弱全看透

这是一个精选AI领域排行榜资源的开源列表，旨在帮助开发者、研究者和产品经理快速找到各类AI模型、智能体和应用的评测基准与排名信息。项目解决了AI领域信息分散、评测标准不一、难以横向对比的问题，通过系统化整理，将分散在各处的排行榜（如模型性能、智能体能力、数据集表现等）汇聚成结构化清单。核心能力包括：按类别索引（如大模型、多模态、智能体）、提供榜单链接与简要说明、跟踪最新评测动态。作为早期项目，其内容仍在持续扩充中，适合作为AI选型与趋势观察的入口。

开源 free 智能体

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 383

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类智能体

开发团队SAILResearch

所属国家

官网地址https://sailresearch.github.io/awesome-ai-leaderboard

GitHubhttps://github.com/SAILResearch/awesome-ai-leaderboard

定价模式free

价格说明该项目为开源资源列表，官网提供在线浏览，无收费功能，完全免费。

访问状态

是否开源是

开源协议

主要语言

技术栈/模型ai-agent,artificial-intelligence,awesome-list,benchmark,deep-learning,evaluation,foundation-model,large-ai-model,leaderboard,machine-learning,ranking-system

GitHub 星标★ 383

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-05-04 00:00:00

最近更新2026-09-16 00:00:00

维护状态较活跃

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3

使用教程

核心亮点

系统梳理AI评测榜单，节省全网搜索时间
覆盖模型、智能体、数据集等多维度，便于横向对比
紧跟最新评测动态，辅助技术选型决策

不足之处

内容依赖人工维护，更新频率可能不稳定
榜单链接失效风险需定期核查

适用场景

AI模型选型时快速对比主流榜单
研究AI评测趋势与基准演进
撰写技术报告或行业分析时引用权威排名

替代项目

awesome-llm-evaluation、lm-evaluation-harness、open-compass

项目介绍

awesome-ai-leaderboard 是评测安全领域的开源项目，由 SAILResearch 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 383。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-16。该项目为开源资源列表，官网提供在线浏览，无收费功能，完全免费。从国内网络环境看，当前已无法正常访问。

它主要面向的使用场景是：AI模型选型时快速对比主流榜单。同类可对比的替代方案包括 awesome-llm-evaluation、lm-evaluation-harness、open-compass。

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