Arena Leaderboard

Arena Leaderboard

展示 lmarena-ai 的模型排名，背后是保存下来的 Elo 结果快照和一份 Arena-Hard-Auto 排行榜文件。适合比较 AI 模型的人。

由 lmarena-ai 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的，应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Arena Leaderboard 是 lmarena-ai 在 Hugging Face 上的一个 Space，存放着模型排名。它的仓库在 app.py 旁边存着一长串保存下来的 Elo 结果文件，每个快照一个，还有一份 CSV 格式的 Arena-Hard-Auto 排行榜。你可以在浏览器里直接打开，不用安装任何东西。

适合谁：它适合想看看 AI 模型之间如何排名、评分在不同快照之间怎么变化的研究者、模型开发者和开发者。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
AI 研究 | 研究者 | 跨多个保存的快照比较模型评分 | 打开排行榜，阅读当前排名
模型开发 | 模型开发者 | 看看自己的模型和别人相比处在什么位置 | 在表格里按名称查找一个模型
软件 | 开发者 | 根据公开排名为项目选一个模型 | 按评分比较几个候选

如果你想自己运行或测试模型，可以跳过它，因为这个页面展示的是排名，不是模型。

用在哪里：

• 网页浏览器，打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
• Windows、macOS 或 Linux 上的网页浏览器，打开文件的本地副本

用途 | 适合谁 | 能得到什么
阅读排名 | 任何人 | 带有 Elo 式评分的模型排行榜
跟踪变化 | 研究者 | 仓库里在不同时间保存的快照
使用原始数据 | 分析人员 | 排行榜 CSV 和 Elo 结果文件

如何设置：

• 一个网页浏览器，在线页面只需要它
• Python 和 pip，只有想把文件放到自己电脑上时才需要

1. 在 Hugging Face 上打开这个 Space 的页面，就能在线使用，不需要安装任何东西。
2. 想要本地副本，先用 pip 安装 Hugging Face hub 包。
3. 把 Space 的文件下载到名为 arena-leaderboard 的文件夹。
4. 进入该文件夹，如果里面有 index.html，就用网页浏览器打开它。记录里把 app.py 列为主文件，所以请先看看文件夹里有什么。

pip install -U huggingface_hub
hf download lmarena-ai/arena-leaderboard --repo-type space --local-dir arena-leaderboard
cd arena-leaderboard

如何使用：打开 Space 的页面，阅读它显示的排行榜。README 没有列出控件，所以可以排序或筛选什么，要看页面本身。

示例：打开页面，看模型现在的排名。仓库里保存的快照存着同一份评分更早的状态。

新手与专家：先打开 Space 页面，看排名的最上面。Elo 式评分是一个数字，模型在比较中获胜它就会上升，所以数字越高表示表现越好。

仓库为每个快照保存一个 Elo 结果文件，这让它成为评分随时间变化的记录。它还以 CSV 格式存放 Arena-Hard-Auto 排行榜。来源没有说明评分是怎么算出来的，想了解方法，请读 app.py 或项目自己的说明。

收集模型之间的比较
据此计算 Elo 评分
把快照保存为结果文件
页面显示排名

注意事项：README 只是一段配置头，所以这里没有描述方法和数据来源。

• License: Apache 2.0
• Cost to run: 未提及
• Data it reaches: 它自己仓库里的 Elo 结果文件和排行榜 CSV

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：5,039
• 构建方式：static
• 许可证：apache-2.0

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/lmarena-ai/arena-leaderboard
• 文件：https://huggingface.co/spaces/lmarena-ai/arena-leaderboard/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space，或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。