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Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
在同一个开源模型上比较九个编码智能体,每个任务跑三次,附置信区间并公开每条运行轨迹。适合要决定在哪个智能体里运行开源模型的开发者。
Harness Leaderboard 是一款工具包,属于开发类,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。
这是 Joel Niklaus 做的编码智能体排行榜。它为运行开源模型的人回答一个问题:哪个编码智能体最能发挥某个模型的水平?每个智能体都用同样的模型、权重和推理强度运行,所以分数反映的是智能体自身的设置,而不是模型。
榜单比较九个智能体。其中有 Claude Code、Codex、Pi 和 OpenCode,也有 Qwen Code、Kimi Code、OpenClaw、Hermes Agent 和 mini-swe-agent。目前的模型是 DeepSeek-V4.1-Flash 和 GLM-5.3-Flash,各有低强度和高强度,另外还有默认强度的 Flint。任务来自两个基准测试,DeepSWE v1.1 和 Terminal-Bench 2.1,由 Harbor 只在 Hugging Face 的服务上运行。
它适合在编码智能体里运行开源模型、想在选定之前先看证据的开发者和团队。智能体的作者可以看到自己的位置,研究者可以研究智能体评测的表现。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 软件团队 | 运行开源模型的工程师 | 在为模型选智能体之前先做比较 | 查看 GLM-5.3-Flash 在低强度下哪个智能体领先 |
| 智能体工具 | 编码智能体的作者 | 查看自己的分数,以及是否与领先者并列 | 阅读公开的运行轨迹,看自己的智能体如何处理某个任务 |
| 研究 | 评测研究者 | 研究重跑与更换智能体对结果的影响各有多大 | 阅读榜单对重跑翻转和更换翻转的对比 |
| 无人值守的工作 | 让智能体无人看管运行的团队 | 看一个智能体能否每次都解出同一个任务 | 对比三次都解出的任务占比和至少解出一次的任务占比 |
如果你只需要模型排名,可以跳过它。榜单固定模型,变化的是智能体。
| 用例 | 适合谁 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 为模型选智能体 | 开发者 | 带 95% 置信区间的宏平均解决率,并标出与领先者并列的项 |
| 检查可靠性 | 运行无人值守智能体的团队 | 每个智能体三次都解出的任务占比,以及至少解出一次的占比 |
| 估算成本和时间 | 要做预算的人 | 计量代理记录的每次调用的 token 用量,以及 Harbor 记录的时间 |
| 检查某次运行 | 智能体作者和研究者 | 榜单上每次试验的公开运行轨迹 |
打开 Space,先看总分,再看并列情况、可靠性数据以及成本和时间。想了解数字背后的规则,就打开 Method 部分。更新日志按日期列出榜单的每个版本。
Claude Code 或 Codex 这样的编码智能体,是包在模型外面的一层程序。它有自己的系统提示词和工具,还有自己编辑文件、压缩历史记录和请求权限的方式。同一个模型由哪一层程序运行,表现会有好有坏,这个榜单衡量的就是这个差距。
每次运行都固定模型、权重、智能体版本和单一的推理强度。每个沙箱里的计量代理会在每次模型调用时强制执行这个强度。每个智能体拿到相同的任务文本、时间限制、联网设置和评分,每个任务的步数、token 和成本都不设上限。总分是各基准测试解决率的平均值,附 95% 置信区间。如果某个智能体与领先者配对差异的 95% bootstrap 置信区间包含 0,就算与领先者并列。
在同一个开源模型上比较九个编码智能体,每个任务跑三次,附置信区间并公开每条运行轨迹。适合要决定在哪个智能体里运行开源模型的开发者。
由 joelniklaus 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:
这是 Joel Niklaus 做的编码智能体排行榜。它为运行开源模型的人回答一个问题:哪个编码智能体最能发挥某个模型的水平?每个智能体都用同样的模型、权重和推理强度运行,所以分数反映的是智能体自身的设置,而不是模型。
榜单比较九个智能体。其中有 Claude Code、Codex、Pi 和 OpenCode,也有 Qwen Code、Kimi Code、OpenClaw、Hermes Agent 和 mini-swe-agent。目前的模型是 DeepSeek-V4.1-Flash 和 GLM-5.3-Flash,各有低强度和高强度,另外还有默认强度的 Flint。任务来自两个基准测试,DeepSWE v1.1 和 Terminal-Bench 2.1,由 Harbor 只在 Hugging Face 的服务上运行。
适合谁:
它适合在编码智能体里运行开源模型、想在选定之前先看证据的开发者和团队。智能体的作者可以看到自己的位置,研究者可以研究智能体评测的表现。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
软件团队 | 运行开源模型的工程师 | 在为模型选智能体之前先做比较 | 查看 GLM-5.3-Flash 在低强度下哪个智能体领先
智能体工具 | 编码智能体的作者 | 查看自己的分数,以及是否与领先者并列 | 阅读公开的运行轨迹,看自己的智能体如何处理某个任务
研究 | 评测研究者 | 研究重跑与更换智能体对结果的影响各有多大 | 阅读榜单对重跑翻转和更换翻转的对比
无人值守的工作 | 让智能体无人看管运行的团队 | 看一个智能体能否每次都解出同一个任务 | 对比三次都解出的任务占比和至少解出一次的任务占比
如果你只需要模型排名,可以跳过它。榜单固定模型,变化的是智能体。
用在哪里:
用例 | 适合谁 | 得到什么
为模型选智能体 | 开发者 | 带 95% 置信区间的宏平均解决率,并标出与领先者并列的项
检查可靠性 | 运行无人值守智能体的团队 | 每个智能体三次都解出的任务占比,以及至少解出一次的占比
估算成本和时间 | 要做预算的人 | 计量代理记录的每次调用的 token 用量,以及 Harbor 记录的时间
检查某次运行 | 智能体作者和研究者 | 榜单上每次试验的公开运行轨迹
如何使用:
打开 Space,先看总分,再看并列情况、可靠性数据以及成本和时间。想了解数字背后的规则,就打开 Method 部分。更新日志按日期列出榜单的每个版本。
新手与专家:
Claude Code 或 Codex 这样的编码智能体,是包在模型外面的一层程序。它有自己的系统提示词和工具,还有自己编辑文件、压缩历史记录和请求权限的方式。同一个模型由哪一层程序运行,表现会有好有坏,这个榜单衡量的就是这个差距。
每次运行都固定模型、权重、智能体版本和单一的推理强度。每个沙箱里的计量代理会在每次模型调用时强制执行这个强度。每个智能体拿到相同的任务文本、时间限制、联网设置和评分,每个任务的步数、token 和成本都不设上限。总分是各基准测试解决率的平均值,附 95% 置信区间。如果某个智能体与领先者配对差异的 95% bootstrap 置信区间包含 0,就算与领先者并列。
固定模型、权重和推理强度
让每个智能体在自己的 HF Sandbox 里运行
在每个基准上对每个任务评分三次
扫描每条运行轨迹是否作弊
发布分数和运行轨迹
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 6 KB
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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。
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
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