Huashu Design
alchaincyf · 技能
把你在 AI 智能体里写的一句话需求,变成一份完成的设计:发布动画、可点击的应用原型、可编辑的幻灯片、信息图,或一组小红书图片。可在多种智能体中使用。
在静态网站上给小型 AI 模型的推理和编程基准成绩排名,带可排序的表格、图表和并排对比。适合挑选或研究小型模型的人。
cognirank 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。
pip install -U huggingface_hub hf download dotlabs/cognirank --repo-type space --local-dir cognirank cd cognirank
cognirank 是一个静态网站,用推理和编程基准给小型 AI 模型排名。它提供可排序的排名、图表和模型对比,还有一个你在 JSON 文件里编辑的新闻栏。它先读取在线注册表,失败时退回内置的快照。
它适合需要比较小型模型的人,也适合想要一个可以阅读和改造的排行榜网站的人。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| AI 研究 | 研究人员 | 在推理和编程基准上比较小型模型 | 按你在意的分数给排名排序 |
| 软件 | 开发者 | 为应用挑选一个小型模型 | 把两个候选模型并排放在一起 |
| 教育 | 学生 | 了解小型模型的相对表现 | 浏览图表 |
| 网页发布 | 网站维护者 | 运行带新闻栏的静态排行榜 | 编辑 news.json 加一张新闻幻灯片 |
如果你需要自己跑基准测试,可以跳过它,因为这个网站只展示结果,不评测模型。
| 使用场景 | 谁用 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 比较小型模型 | 研究人员 | 来自评测快照的可排序排名和图表 |
| 保持网站更新 | 维护者 | 由你加入 news.json 的条目生成的新闻幻灯片 |
| 托管你自己的副本 | 开发者 | 一个只由 HTML、CSS、JavaScript 和 JSON 文件组成的网站 |
在线页面不需要准备任何东西。本地副本需要 Python,既用来获取文件,也用来通过 HTTP 提供服务。
pip install -U huggingface_hub hf download dotlabs/cognirank --repo-type space --local-dir cognirank cd cognirank python -m http.server 8000
浏览排名,给它们排序,并比较模型。要发布新闻,就往 news.json 的 news 数组里放一个新对象,最新的条目排在最上面。下次页面加载时改动就会出现,不需要改 HTML 或 JavaScript。
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| id | 这张幻灯片的简短名称 |
| date | 更新的日期,按年、月、日书写 |
| title | 你的公告标题 |
| description | 一条简短的更新 |
| image_url | 幻灯片图片,可以是网址或本地路径 |
| image_alt | 描述图片的文字 |
| 工具 | 作用 |
|---|---|
| index.html | 页面标记,别无其他 |
| css/styles.css | 所有样式和响应式布局 |
| js/app.js | 排名、图表、排序、对比和由 JSON 驱动的更新 |
| data.json | 评测快照,在无法连接在线注册表时使用 |
| news.json | 你编辑的新闻幻灯片 |
你在 news.json 里加一条新记录,写上今天的日期和一个简短的标题,然后重新加载页面。新闻幻灯片就会出现,不需要改动 HTML 或 JavaScript。
打开页面,按某一列给排名排序,看看小型模型之间有什么不同。什么都不用安装。
页面先向在线的 dotlabs/cognirank 注册表请求数据,请求失败就用内置的 data.json。想让内置文件优先,就把 loadModels() 里来源列表的两个条目对调。移动端布局曾经使用带占位行的虚拟化,在窄屏上可能把 Model 列压到几乎为零。现在改用普通表格行和原生滚动,更简单,在这个规模下也更可靠。
在静态网站上给小型 AI 模型的推理和编程基准成绩排名,带可排序的表格、图表和并排对比。适合挑选或研究小型模型的人。
由 dotlabs 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。
它是什么:cognirank 是一个静态网站,用推理和编程基准给小型 AI 模型排名。它提供可排序的排名、图表和模型对比,还有一个你在 JSON 文件里编辑的新闻栏。它先读取在线注册表,失败时退回内置的快照。
适合谁:它适合需要比较小型模型的人,也适合想要一个可以阅读和改造的排行榜网站的人。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
AI 研究 | 研究人员 | 在推理和编程基准上比较小型模型 | 按你在意的分数给排名排序
软件 | 开发者 | 为应用挑选一个小型模型 | 把两个候选模型并排放在一起
教育 | 学生 | 了解小型模型的相对表现 | 浏览图表
网页发布 | 网站维护者 | 运行带新闻栏的静态排行榜 | 编辑 news.json 加一张新闻幻灯片
如果你需要自己跑基准测试,可以跳过它,因为这个网站只展示结果,不评测模型。
用在哪里:
使用场景 | 谁用 | 得到什么
比较小型模型 | 研究人员 | 来自评测快照的可排序排名和图表
保持网站更新 | 维护者 | 由你加入 news.json 的条目生成的新闻幻灯片
托管你自己的副本 | 开发者 | 一个只由 HTML、CSS、JavaScript 和 JSON 文件组成的网站
如何设置:在线页面不需要准备任何东西。本地副本需要 Python,既用来获取文件,也用来通过 HTTP 提供服务。
pip install -U huggingface_hub
hf download dotlabs/cognirank --repo-type space --local-dir cognirank
cd cognirank
python -m http.server 8000
如何使用:浏览排名,给它们排序,并比较模型。要发布新闻,就往 news.json 的 news 数组里放一个新对象,最新的条目排在最上面。下次页面加载时改动就会出现,不需要改 HTML 或 JavaScript。
字段 | 内容
id | 这张幻灯片的简短名称
date | 更新的日期,按年、月、日书写
title | 你的公告标题
description | 一条简短的更新
image_url | 幻灯片图片,可以是网址或本地路径
image_alt | 描述图片的文字
工具 | 作用
index.html | 页面标记,别无其他
css/styles.css | 所有样式和响应式布局
js/app.js | 排名、图表、排序、对比和由 JSON 驱动的更新
data.json | 评测快照,在无法连接在线注册表时使用
news.json | 你编辑的新闻幻灯片
示例:你在 news.json 里加一条新记录,写上今天的日期和一个简短的标题,然后重新加载页面。新闻幻灯片就会出现,不需要改动 HTML 或 JavaScript。
新手与专家:打开页面,按某一列给排名排序,看看小型模型之间有什么不同。什么都不用安装。
页面先向在线的 dotlabs/cognirank 注册表请求数据,请求失败就用内置的 data.json。想让内置文件优先,就把 loadModels() 里来源列表的两个条目对调。移动端布局曾经使用带占位行的虚拟化,在窄屏上可能把 Model 列压到几乎为零。现在改用普通表格行和原生滚动,更简单,在这个规模下也更可靠。
页面加载
向在线注册表请求模型数据
失败时读取 data.json
绘制排名和图表
新闻幻灯片来自 news.json
注意事项:
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。
README.md 5 KB
同一分类里与本产品共有标签最多的已上架 Hugging Face Space。
| 产品 | 点赞 | 构建方式 | 许可证 | 最近更新 |
|---|---|---|---|---|
| cognirank 本页 | 15 | static | cc-by-nc-nd-4.0 | |
| Arena Leaderboard共有 static | 5,039 | static | apache-2.0 | |
| Browser共有 static | 533 | static | cc0-1.0 | |
| Model Pulse共有 static | 214 | static | apache-2.0 | |
| MTEB-BR Leaderboard共有 static | 126 | static | apache-2.0 | |
| Hub Stats共有 static | 65 | static | apache-2.0 |
alchaincyf · 技能
把你在 AI 智能体里写的一句话需求,变成一份完成的设计:发布动画、可点击的应用原型、可编辑的幻灯片、信息图,或一组小红书图片。可在多种智能体中使用。
op7418 · 技能
能生成单文件 HTML 幻灯片、幻灯片配图和多平台封面的技能,有两套视觉风格,还带演讲者模式用于排练。适合使用 Claude Code 或 Codex 的演讲者。
alirezarezvani · 技能
为 Claude Code 和其他编程智能体提供 411 个现成技能,按角色分组,从工程、产品到营销、财务和合规。以插件方式安装。适合开发者和业务团队。
dBenf · 工具包
回答关于卫星图像块的类型化问题,使用 Sentinel-2 的全部 12 个波段,为每个选项返回概率,不生成文字。这是 Qwen3.5-0.8B 的微调版本,适合地球观测研究者。
zimmerk4 · 工具包
用一个在 JAX 物理模拟器里学会的小型策略网络,从头到尾通关游戏 Getting Over It。适合强化学习研究者和好奇的动手爱好者。
yuji-nozawa · 工具包
一篇研究论文的三种规模的预训练视觉 Transformer 检查点,论文研究如何训练注意力头去关注图像区域。适合提取图像特征和复现论文的研究人员。