LLM Stats

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LLM Stats 是一个全面的 AI 模型比较平台，通过交互式仪表板提供领先语言模型的实时基准、定价数据和性能指标。
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LLM Stats

产品信息

更新于：2025年10月31日

什么是 LLM Stats

LLM Stats 是一个社区驱动的存储库和分析平台，通过详细的基准、统计数据和交互式可视化，帮助用户评估和比较不同的大型语言模型 (LLM)。该平台跟踪来自领先组织的官方 AI 基准和定价数据，提供有关模型功能、上下文窗口、速度和成本的最新信息。它具有广泛的专有模型和开源模型排行榜，使用户能够就哪种 LLM 最适合其特定需求做出明智的决策。

LLM Stats 的主要功能

LLM Stats是一个综合平台，提供经过验证的AI模型排名、基准和跨各种能力的比较。它具有一个交互式仪表板，允许用户根据性能指标、定价、上下文窗口和技术规范来分析和比较AI模型。该平台提供每日更新的基准、来自领先组织的定价数据，并可以访问一个游乐场，用户可以在其中测试不同的AI模型。
交互式模型比较: 通过交互式可视化，并排比较多个AI模型在各种基准（包括推理、编码、数学和研究能力）方面的表现
实时基准更新: 每日更新的排行榜，跟踪模型在各个类别中的性能，并提供来自官方来源的验证数据
综合价格分析: 详细的定价信息和跨不同提供商的比较，包括每个令牌的成本和吞吐量指标
模型测试游乐场: 通过统一的API界面访问和试验不同的AI模型

LLM Stats 的使用场景

企业决策: 帮助企业根据其特定需求、性能要求和预算约束来评估和选择最合适的AI模型
研究与开发: 使研究人员和开发人员能够跟踪AI模型的进展、比较各种能力，并为其项目做出明智的决策
成本优化: 通过比较不同提供商和模型的定价，协助组织优化其AI实施成本

优点

全面且最新的基准数据
来自官方来源的验证信息
具有交互式可视化效果的用户友好界面

缺点

某些模型信息可能不完整或不可用
性能指标在实际应用中可能会有所不同

如何使用 LLM Stats

访问网站: 访问 llm-stats.com 以访问 LLM 比较平台
浏览 AI 模型排行榜: 在综合排行榜表格中查看按基准、定价和功能排名的最新 AI 模型
使用快速筛选器: 应用筛选器以根据特定标准（如开源与专有、上下文窗口大小或定价）缩小模型范围
比较模型: 选择要比较的模型并分析它们在不同基准和指标上的性能
在 Playground 中测试模型: 通过其统一的 API 界面免费测试任何 AI 模型
浏览基准类别: 导航到特定的基准类别，如研究、推理、编码、数学、多模态或长上下文，以找到最适合您用例的模型
检查提供商性能: 查看 API 提供商的比较，了解每个令牌的价格和吞吐量速度等指标
访问文档: 查看每个模型的链接技术文档和官方来源，以详细了解规范
跟踪趋势: 通过趋势部分监控各国、模型类型和组织的 AI 进展

LLM Stats 常见问题

根据 Iopex 的统计，全球约 67% 的组织（约 2.01 亿家公司）使用依赖 LLM 进行内容制作和语言处理的生成式人工智能产品。

LLM Stats 视频

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