Таблица лидеров агентов: таблица лидеров оценки эффективности агентов ИИ

Общее введение

Agent Leaderboard - это онлайн-инструмент, ориентированный на оценку производительности агентов ИИ, запущенный компанией Galileo AI на платформе Hugging Face. Он тестирует 17 ведущих больших языковых моделей (LLM), охватывая сценарии от простых вызовов API до сложных взаимодействий с несколькими инструментами, объединяя несколько авторитетных наборов данных (например, BFCL, τ-bench, xLAM и ToolACE). Цель сайта - ответить на вопрос "Как работают агенты ИИ в реальных бизнес-сценариях?" и помочь разработчикам и предприятиям выбрать подходящую модель для своих нужд. Таблица лидеров обновляется ежемесячно и позволяет просматривать рейтинги моделей, оценки, стоимость и другую информацию для команд, которым необходимо создать эффективную систему ИИ-агентов. Здесь пользователи могут наглядно сравнить производительность моделей с открытым исходным кодом и частных моделей. Просмотреть аналитические отчеты:Hugging Face Launches Agent Intelligence Body Rankings: кто лидирует в области вызова инструментов?

Список функций

• Рейтинг производительности модели: Показывает рейтинг 17 ведущих LLM, таких как Gemini-2.0 Flash, GPT-4o и т.д., на основе оценок качества выбора инструментов (TSQ).
• Данные многомерной оценки: Предоставляет результаты междоменных тестов, охватывающих более 390 сценариев, таких как математика, розничная торговля, авиация, взаимодействие с API и другие.
• Стоимость в сравнении с эффективностью:: Демонстрация на миллион для каждой модели жетон Стоимость (например, Gemini-2.0 Flash $0.15 против GPT-4o $2.5) для анализа соотношения цена/производительность.
• Инструменты фильтрации и просмотра:: Поддержка фильтрации моделей по поставщику, статусу открытого/частного кода, оценке и т. д. для быстрого поиска необходимой информации.
• Открытый доступ к наборам данных:: Предоставьте разработчикам ссылки на скачивание тестовых наборов данных для изучения и проверки.
• Механизм динамического обновления:: Ежемесячное обновление таблицы лидеров для синхронизации последних выпусков моделей и данных о производительности.

Использование помощи

Как получить доступ и использовать

Agent Leaderboard - это онлайн-инструмент, который не требует установки и позволяет пользователям просто открыть браузер, посетить https://huggingface.co/spaces/galileo-ai/agent-leaderboard Готовность к использованию. После загрузки страницы вас встречает интуитивно понятная таблица лидеров, которая позволяет просматривать все общедоступные данные без регистрации или входа в систему. Для более глубокого взаимодействия (например, загрузки наборов данных или внесения предложений) вы можете зарегистрировать учетную запись Hugging Face.

рабочий процесс

1. Просмотреть диаграммы
   • Когда вы открываете страницу, на главной странице по умолчанию отображаются текущие 17 лучших моделей LLM.
   • Столбцы таблицы включают "Ранг", "Модель", "Вендор", "Оценка", "Стоимость" и "Тип (открытый исходный код/частный)". Score", "Cost" и "Type (Open Source/Private)".
   • Пример: Gemini-2.0 Flash с рейтингом #1, оценкой 0,9+ и стоимостью $0,15/миллион жетонов.
2. Модели скрининга и сравнения
   • Нажмите на поля фильтрации в верхней части таблицы, чтобы выбрать "Поставщик" (например, Google, OpenAI), "Тип" (с открытым исходным кодом или частный) или "Диапазон оценок".
   • Например, если набрать "OpenAI", страница отфильтрует такие модели, как GPT-4o, o1 и т. д., чтобы вы могли легко сравнить их производительность.
   • Чтобы увидеть экономическую эффективность, отсортируйте по столбцу "Стоимость", чтобы найти наименее дорогой вариант.
3. Просмотр подробных данных об оценке
   • Нажав на название любой модели (например, Gemini-1.5-Pro), вы увидите отчет о производительности.
   • В отчете приведены результаты работы модели на различных наборах данных, например, оценка сценариев розничной торговли в τ-bench, оценка взаимодействия с API в ToolACE и т. д.
   • Данные представлены в графической форме, чтобы наглядно продемонстрировать сильные и слабые стороны модели в задачах с несколькими инструментами или в сценариях с длительным контекстом.
4. Скачать наборы данных с открытым исходным кодом
   • В нижней части страницы есть ссылка "Набор данных", нажмите на нее, чтобы перейти в раздел https://huggingface.co/datasets/galileo-ai/agent-leaderboard.
   • Пользователи могут загрузить полные наборы тестовых данных (например, банк вопросов по математике для BFCL, междоменные данные для xLAM) для локального анализа или вторичной разработки.
   • Чтобы скачать, вам нужно войти в свою учетную запись Hugging Face. Если у вас нет учетной записи, вы можете зарегистрироваться, нажав на "Sign Up" в правом верхнем углу страницы.
5. Получать обновления
   • Таблица лидеров обещает обновляться ежемесячно, следите за официальным блогом Galileo AI (ссылка внизу страницы), чтобы получать уведомления о последних добавлениях моделей.
   • Например, недавние запросы пользователей в сообществе о присоединении к Клод 3.7 Сонет и Grok 3, официальные ответы будут добавлены, как только API станет доступен.

Основные функции

• Интерпретация оценок качества выбора инструмента (TSQ)
  • TSQ - это основная метрика оценки Agent Leaderboard, которая измеряет точность модели при использовании инструмента.
  • Пример работы: выбираем GPT-4o и видим, что его оценка TSQ составляет 0,9, а строчные элементы показывают, что он хорошо справляется с совместными задачами с несколькими инструментами, но немного слабее в сценариях с длинным контекстом.
  • Совет по использованию: если ваш проект включает в себя сложные рабочие процессы, выбирайте модель с TSQ выше 0,85.
• Анализ результатов многодоменных испытаний
  • Нажмите на кнопку "Подробности оценки", чтобы узнать, как модель показала себя в 14 эталонных тестах.
  • Пример: Gemini-2.0 Flash набрал 0,92 балла в BFCL (математика и образование) и 0,89 балла в ToolACE (взаимодействие с API).
  • Сценарий использования: Команды, которым необходимо работать с авиационными данными, могут обратиться к результатам τ-бенча, чтобы выбрать модели, специализирующиеся в этой области.
• Принятие решений с учетом затрат
  • Стоимость входа/выхода за миллион токенов указана в столбце "Стоимость" таблицы.
  • Пример: Фильтр "Стоимость < $1" и результат показывает Mistral-small-2501 ($0.5/миллион токенов), который подходит для проектов с ограниченным бюджетом.
  • Совет: сбалансируйте производительность и расходы, объединив показатели и затраты.

предостережение

• Время обновления данных: Текущие данные приведены по состоянию на февраль 2025 года, поэтому рекомендуется регулярно посещать сайт для получения наиболее актуальных рейтингов.
• Обратная связь с сообществом: Если вам нужна новая модель (например, Grok 3), оставьте сообщение на странице Hugging Face, и официальный ответ будет основан на доступности API.
• техническое требование: Веб-страница имеет низкие сетевые требования, но для загрузки набора данных требуется стабильное соединение, и рекомендуется работа с настольным компьютером.

Выполнив эти действия, пользователи смогут быстро начать работу с Agent Leaderboard - инструментом, который обеспечивает практическую поддержку, будь то поиск высокопроизводительных моделей или изучение технических деталей ИИ-агентов.