AI Hippo
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Hungry for Data, Open for All
モデル・エージェント・LLM・ツールチェーンの 4 ランキング（サンプルデータ）をビルド時に HTML 化し、静的ホスティングに適しています。
ランキング
- 跨タスク モデル ランキング マルチモーダル / ビジョン / 言語など
- 自律タスク エージェント ランキング 計画・ツール利用・完了率
- 言語モデル LLM ランキング 規模・指示追従・推論など
- エンジニアリング ツールチェーン ランキング データ・学習・評価・リリース
- Auth Token provider leaderboard API keys, OAuth, and enterprise token governance
- Catalog Model aggregator leaderboard Multi-vendor model directories and routing fronts
柱
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静的優先
ビルド時に HTML を生成し、SEO・CDN・エッジに適します。
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4 つのボード
モデル・エージェント・LLM・ツールチェーンを同じサイトで比較。
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データの拡張
JSON を差し替え、CI で定期更新。
Audience
- Engineering and product teams comparing models, agents, and toolchains
- Researchers, advocates, and contributors tracking OSS and GitHub activity
- Teams publishing eval or aggregation results as static, indexable pages
- Organizations requiring auditable methodology and source citations alongside metrics
データからページへ
- data/rankings の JSON を生成・更新する。
- Astro でロケール付きルートをビルドする。
- Cloudflare Pages などにデプロイ。必要なら Actions でデータ更新。
Use cases
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Product and roadmap
Cross-check model capability, agent completion, LLM instruction and reasoning, toolchain coverage, token and auth offerings, and model aggregation fronts across six boards; the same vendor may appear on multiple boards to align releases and engineering effort.
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Evaluation and reproducible publishing
With fixed task suites and scoring scripts, wire JSON from the pipeline and pin versions, weights, and seeds in Methodology; publish sub-scores and failure cases where appropriate.
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Open-source ecosystems
Leaderboards emphasize capability and delivery; GitHub trends emphasize community activity—they complement each other. High stars do not imply top benchmark scores; sustained maintenance and discussion often signal adoption.
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Communications and compliance
Static pages serve as citeable snapshots: retain URLs, fetch times, and licenses on Sources; FAQ clarifies the boundary between sample and production data.
範囲と境界
ランキングはサンプルです。本番前に評価パイプラインの出力へ差し替え、方法論と出典も更新してください。