HAKARI-Bench Leaderboard

HAKARI-Bench Leaderboard

展示 HAKARI-Bench 的公开结果，这是一个轻量的多语言信息检索基准，带有表格、模型对比和筛选。适合挑选检索模型的研究者和工程师。

由 hakari-bench 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：这个 Space 托管 HAKARI-Bench 的公开排行榜，HAKARI-Bench 是一套 Nano 风格的信息检索基准。它涵盖能配合 SentenceTransformers 使用的稠密、稀疏、重排序、后期交互和 BM25 系统。应用启动时会加载最新的结果数据库，并从中提供可交互的表格、模型对比、任务说明和筛选。

适合谁：比较检索模型的研究者，以及要为多语言文本搜索选检索器或重排序器的工程师。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
研究 | 信息检索研究者 | 比较稠密、稀疏、重排序和后期交互系统 | 把表格筛选到某一类系统
软件 | 搜索工程师 | 为多语言产品挑选检索器或重排序器 | 看 bge-m3 在其他模型中的位置
学术界 | 基准作者 | 看新系统和已列出的系统相比如何 | 在自己跑之前先看任务说明
机器学习 | 模型开发者 | 阅读模型在每个任务上的得分 | 用筛选缩小视图

如果你只想要一个数字，可以跳过它，因为这个页面的重点是详细的表格和筛选。

用在哪里：

• 网页浏览器，在 Hugging Face 上这个 Space 的页面里
• Windows、macOS 或 Linux 上的 Docker，用于查看器的本地副本

Use case | Who | What they get back
比较检索模型 | 研究者 | 可交互的表格和模型对比
阅读任务说明 | 基准使用者 | 套件里每个任务的文档
筛选结果 | 工程师 | 你关心的那些系统的缩小视图

如何设置：

• 使用在线页面什么都不用装
• Python 和 pip，用 Hugging Face 工具下载文件
• Docker，用来构建并运行查看器
• 需要网络连接，因为应用启动时会取回结果数据库

1. 想在线使用，就打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面。
2. 想要本地副本，先安装 Hugging Face hub 包，再下载这个 Space。
3. 进入新文件夹，构建 Docker 镜像。
4. 运行容器并开放 7860 端口，然后在浏览器里打开这个端口。

pip install -U huggingface_hub
hf download hakari-bench/leaderboard --repo-type space --local-dir leaderboard
cd leaderboard
docker build -t leaderboard .
docker run -it -p 7860:7860 leaderboard

这个仓库很小，只有 Dockerfile、README 和 models.py。README 说查看器来自项目的 GitHub 仓库发布的预构建 Docker 镜像。

如何使用：打开页面，浏览表格并比较模型。用筛选缩小视图，打开任务文档看每个任务衡量什么。除了启动容器，页面不需要其他命令。

示例：你在为一个要处理多种语言的搜索工具选重排序器。你打开榜单，筛选到重排序系统，在和你用途相符的任务上比较已列出的模型，比如 bge-reranker-v2-m3。

新手与专家：如果你是新手，检索基准衡量的是系统能否为一个问题找到正确的文档。打开页面，先看模型对比视图。

如果你熟悉这个领域，这套基准把稠密、稀疏、重排序、后期交互和 BM25 系统放在同一个基准下。查看器读取启动时取回的 DuckDB 数据库，所以数字会跟着最新发布的结果走。

容器启动
应用取回榜单数据库
表格和对比由它生成
你在浏览器里筛选和比较

注意事项：

• License: mit
• Cost to run: 没有提到费用
• Data it reaches: 应用启动时会从 Hugging Face 下载当前的榜单数据库

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：27
• 构建方式：docker
• 许可证：mit

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/hakari-bench/leaderboard
• 文件：https://huggingface.co/spaces/hakari-bench/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。