What is ModelBench?
ModelBench — это единая платформа для более быстрой разработки, тестирования и внедрения решений в области искусственного интеллекта. Независимо от вашей роли — руководитель проекта, инженер по подсказкам или разработчик — ModelBench предоставляет вашей команде возможности для экспериментов, сравнения и оптимизации больших языковых моделей (LLM) без необходимости сложного кодирования.
Почему ModelBench?
Экономия времени: Сравнивайте более 180 моделей LLM побочно и находите лучшие модели и подсказки за считанные минуты.
Простота без кода: Дайте возможность всей вашей команде экспериментировать и итерироваться, независимо от технической подготовки.
Более быстрое внедрение: Сократите время разработки и тестирования, ускорив выход на рынок.
Ключевые функции ?
✅ Сравнение более 180 моделей одновременно
Тестируйте и оценивайте несколько LLM одновременно, чтобы найти идеальное решение для вашей задачи.
✅ Создание и донастройка подсказок
Разрабатывайте, уточняйте и тестируйте подсказки с мгновенной обратной связью от нескольких моделей.
✅ Динамические входные данные для масштабируемого тестирования
Импортируйте наборы данных из таких инструментов, как Google Sheets, и тестируйте подсказки в бесчисленных сценариях.
✅ Оценка с помощью людей или ИИ
Проводите оценки с использованием ИИ, человеческих экспертов или их комбинации для получения надежных результатов.
✅ Отслеживание и воспроизведение запусков LLM
Мониторинг взаимодействий, воспроизведение ответов и выявление низкокачественных результатов с помощью интеграций без кода.
✅ Сотрудничество в команде
Беспрепятственно делитесь подсказками, результатами и эталонными показателями для ускорения разработки.
Как работает ModelBench
Площадка (Playground):
Сравнивайте более 180 моделей в режиме реального времени.
Тестируйте подсказки и легко интегрируйте пользовательские инструменты.
Рабочая среда (Workbench):
Превращайте эксперименты в структурированные эталонные тесты.
Тестируйте подсказки в масштабе с динамическими входными данными и управлением версиями.
Эталонное тестирование (Benchmarking):
Проводите несколько раундов тестов для разных моделей.
Анализируйте результаты, чтобы уточнять и улучшать свои подсказки.
Для кого предназначен ModelBench?
Руководители проектов: Быстро проверяйте решения на основе ИИ и сокращайте время выхода на рынок.
Инженеры по подсказкам: Дорабатывайте подсказки и оценивайте производительность разных моделей.
Разработчики: Экспериментируйте с LLM без сложного кодирования или фреймворков.
Примеры использования
Чат-боты для электронной коммерции: Тестируйте и оптимизируйте подсказки для поддержки клиентов в разных LLM.
Генерация контента: Сравнивайте модели, чтобы найти оптимальное решение для создания высококачественного контента, соответствующего бренду.
Инструменты на основе ИИ: Оценивайте LLM для таких задач, как суммирование, перевод или анализ настроений.
Начните сегодня
Присоединяйтесь к 1499 разработчикам и командам из таких компаний, как Amazon, Google и Twitch, которые уже экономят время с помощью ModelBench.
More information on ModelBench
Top 5 Countries
Traffic Sources
ModelBench Альтернативи
Больше Альтернативи-

Легко оценивайте большие языковые модели с помощью PromptBench. Оценивайте производительность, улучшайте возможности модели и проверяйте устойчивость к вредоносным запросам.
-

PromptTools — это открытая платформа, помогающая разработчикам создавать, отслеживать и совершенствовать приложения на основе больших языковых моделей (LLM) посредством экспериментов, оценки и обратной связи.
-

PromptBuilder неизменно выдает LLM-результаты на экспертном уровне. Оптимизируйте промпты для ChatGPT, Claude и Gemini за считанные секунды.
-

BenchLLM: Оценивайте ответы больших языковых моделей, создавайте наборы тестов, автоматизируйте оценку. Повышайте качество систем на основе ИИ с помощью всесторонней оценки производительности.
-

WildBench - это передовой инструмент для бенчмаркинга, который оценивает большие языковые модели (LLM) на разнообразном наборе реальных задач. Он незаменим для тех, кто стремится повысить производительность ИИ и понять ограничения модели в практических сценариях.
