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UGI Leaderboard

新上架第 1 版 · 更新于

概览

展示一个 AI 模型排行榜,按标题所说的 Uncensored General Intelligence 打分,页面可在浏览器或 Docker 里运行。适合需要比较模型的人。

UGI Leaderboard 是一款工具包,属于研究类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • Docker
  • Python 和 pip,用来获取文件
  • Windows、macOS 或 Linux
用在
  • 浏览器:打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
  • 你自己的 Windows、macOS 或 Linux 电脑上的 Docker
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard --repo-type space --local-dir UGI-Leaderboard
cd UGI-Leaderboard

平台

Docker容器
Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

UGI Leaderboard 是一个网页,以 Uncensored General Intelligence Leaderboard 为题给 AI 模型排名。它的数据放在仓库里的 CSV 文件中。你可以在线打开,也可以用 Docker 构建并运行自己的副本。

适合谁

它适合需要比较 AI 模型、想在选定模型试用之前先看一份排名的人。

行业谁在用怎么用例子
AI 研究研究人员查看模型在这个排行榜上的对比打开页面,找到你关注的模型
软件开发者缩小要测试的模型范围比较你正在考虑的几个模型
业余 AI爱好者跟踪新出现的模型回到页面看有什么变化
数据工作分析师阅读页面背后的原始数字打开仓库里的 CSV 文件

如果你需要了解分数是怎么算出来的,可以跳过它,因为来源没有解释方法。

用在哪里

  • 浏览器:打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
  • 你自己的 Windows、macOS 或 Linux 电脑上的 Docker
使用场景谁用得到什么
查看某个模型的位置研究人员它在排行榜上的名次
列出候选模型开发者一个可作为起点的排名视图
阅读数据分析师排行榜的 CSV 文件

如何设置

在线页面不需要准备任何东西。本地副本需要 Docker,以及用来获取文件的 Python 和 pip。

  • Docker
  • Python 和 pip,用来获取文件
  • Windows、macOS 或 Linux
  1. 安装 Hugging Face hub 库。
  2. 把 Space 的文件下载到名为 UGI-Leaderboard 的文件夹。
  3. 进入该文件夹。
  4. 构建 Docker 镜像。
  5. 发布 8050 端口并运行容器,然后在浏览器里打开该端口。
pip install -U huggingface_hub
hf download DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard --repo-type space --local-dir UGI-Leaderboard
cd UGI-Leaderboard
docker build -t ugi-leaderboard .
docker run -it -p 8050:8050 ugi-leaderboard

如何使用

打开这个 Space 的页面,或者用上面最后一条命令启动容器,然后在你自己的机器上访问 8050 端口。接着浏览排行榜。

docker run -it -p 8050:8050 ugi-leaderboard

示例

你打开页面,找一个你想试用的模型。你在做决定之前,先看它在排行榜上和其他模型相比排在哪里。

新手与专家

打开在线页面,往下浏览就行。你只需要做这些,不用安装任何东西。

这个应用用 Docker 构建,在 8050 端口提供服务,主文件是 app.py。Hugging Face 上的副本运行在 cpu-basic 档位。仓库里有两份 CSV 数据文件,其中一份名称里带有旧排行榜的字样,另外还有 ideologies.js、一个 Images 文件夹和一个 assets 文件夹。记录里没有 README 文本,所以打分方法需要你去读代码和数据。

  1. Docker 构建镜像
  2. 容器运行 app.py
  3. 页面在 8050 端口提供
  4. 你浏览排行榜

注意事项

  • 硬件:Hugging Face 上的副本运行在 cpu-basic 档位。
  • 空缺:来源没有 README 文本,所以这里没有描述打分方法和各列含义。
  • License:apache-2。
  • Cost to run:未提及。
  • Data it reaches:仓库里的 CSV 文件。本地运行还会构建 Docker 镜像,并安装 requirements.txt 里的包。

README 和文件

README

UGI Leaderboard

展示一个 AI 模型排行榜,按标题所说的 Uncensored General Intelligence 打分,页面可在浏览器或 Docker 里运行。适合需要比较模型的人。

由 DontPlanToEnd 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:UGI Leaderboard 是一个网页,以 Uncensored General Intelligence Leaderboard 为题给 AI 模型排名。它的数据放在仓库里的 CSV 文件中。你可以在线打开,也可以用 Docker 构建并运行自己的副本。

适合谁:它适合需要比较 AI 模型、想在选定模型试用之前先看一份排名的人。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
AI 研究 | 研究人员 | 查看模型在这个排行榜上的对比 | 打开页面,找到你关注的模型
软件 | 开发者 | 缩小要测试的模型范围 | 比较你正在考虑的几个模型
业余 AI | 爱好者 | 跟踪新出现的模型 | 回到页面看有什么变化
数据工作 | 分析师 | 阅读页面背后的原始数字 | 打开仓库里的 CSV 文件

如果你需要了解分数是怎么算出来的,可以跳过它,因为来源没有解释方法。

用在哪里:

  • 浏览器:打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
  • 你自己的 Windows、macOS 或 Linux 电脑上的 Docker
使用场景 | 谁用 | 得到什么
查看某个模型的位置 | 研究人员 | 它在排行榜上的名次
列出候选模型 | 开发者 | 一个可作为起点的排名视图
阅读数据 | 分析师 | 排行榜的 CSV 文件

如何设置:在线页面不需要准备任何东西。本地副本需要 Docker,以及用来获取文件的 Python 和 pip。

  • Docker
  • Python 和 pip,用来获取文件
  • Windows、macOS 或 Linux
  1. 安装 Hugging Face hub 库。
  2. 把 Space 的文件下载到名为 UGI-Leaderboard 的文件夹。
  3. 进入该文件夹。
  4. 构建 Docker 镜像。
  5. 发布 8050 端口并运行容器,然后在浏览器里打开该端口。
pip install -U huggingface_hub
hf download DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard --repo-type space --local-dir UGI-Leaderboard
cd UGI-Leaderboard
docker build -t ugi-leaderboard .
docker run -it -p 8050:8050 ugi-leaderboard

如何使用:打开这个 Space 的页面,或者用上面最后一条命令启动容器,然后在你自己的机器上访问 8050 端口。接着浏览排行榜。

docker run -it -p 8050:8050 ugi-leaderboard

示例:你打开页面,找一个你想试用的模型。你在做决定之前,先看它在排行榜上和其他模型相比排在哪里。

新手与专家:打开在线页面,往下浏览就行。你只需要做这些,不用安装任何东西。

这个应用用 Docker 构建,在 8050 端口提供服务,主文件是 app.py。Hugging Face 上的副本运行在 cpu-basic 档位。仓库里有两份 CSV 数据文件,其中一份名称里带有旧排行榜的字样,另外还有 ideologies.js、一个 Images 文件夹和一个 assets 文件夹。记录里没有 README 文本,所以打分方法需要你去读代码和数据。

Docker 构建镜像
容器运行 app.py
页面在 8050 端口提供
你浏览排行榜

注意事项:

  • 硬件:Hugging Face 上的副本运行在 cpu-basic 档位。
  • 空缺:来源没有 README 文本,所以这里没有描述打分方法和各列含义。
  • License:apache-2。
  • Cost to run:未提及。
  • Data it reaches:仓库里的 CSV 文件。本地运行还会构建 Docker 镜像,并安装 requirements.txt 里的包。

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 点赞:2,199
  • 构建方式:docker
  • 许可证:apache-2.0

链接

  • Space:https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard
  • 文件:https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-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。

文件
README.md  4 KB

1 个文件,共 4 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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还没有评价。

大家怎么说

Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论,来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的,也未经核实,点开即可在原帖处阅读。

spiritualUncensored General Intelligence (UGI) Leaderboard13 分 · 1 条回复Brian Campbell@liztai There's a nice leaderboard here that helps you rank models based on how censored they are, how smart they are, political leanings, etc: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard You can set it up to filter models based on your preferences. One thing you'll find is […]lukewarm707Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture (2025)"Uncensored General Intelligence" is a very good and well maintained leaderboard: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard the stock cn models do have refusals, although fewer than us models. critically the cn models are mostly open weights, many in the top 10 UGI are uncensored…HNUncensored General Intelligence (UGI) Leaderboard L: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard C: https://news.ycombinator.com/item?id=46641488 posted on 2026.01.15 at 19:30:22 (c=0, p=4)nabakinGoogle releases Gemma 4 open modelsI know Arc AGI 2 has a private test set and they have a good amount of results[0] but it's not a conventional benchmark. Looking around, SWE Rebench seems to have decent protection against training data leaks[1]. Kagi has one that is fully private[2]. One on HuggingFace that claims to be fully…kouteiheikaX offices raided in France as UK opens fresh investigation into GrokThis is really amusing to watch, because everything that Grok is accused of is something which you can also trigger in currently available open-weight models (if you know what you're doing). There's nothing special about Grok in this regard. It wasn't trained to be a MechaHitler, nor to generate…redman25MiniMax M2.1: Built for Real-World Complex Tasks, Multi-Language Programminghttps://www.swebench.com https://swe-rebench.com https://livebench.ai/#/ https://eqbench.com/# https://contextarena.ai/?needles=8 https://metr.org/blog/2025-03-19-measuring-ai-ability-to-com... https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models https://gorilla.cs.berkeley.edu/leaderboard.html…kouteiheikaLLM leaderboard – Comparing models from OpenAI, Google, DeepSeek and othersIt's not perfect, but, yes: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-LeaderboardswahAsk HN: AI Model for Adult Chat?Check this resource https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboardjaimex2[dead]Likely using one of these: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard

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