chinese-llm-benchmark
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vs
MAgent
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chinese-llm-benchmark vs MAgent
chinese-llm-benchmark：ReLE评测（原名CLiB）是一个持续更新的中文AI大模型能力评测项目，已覆盖337个商用及开源大模型。它提供多维度能力评测和综合排行榜，并包含超200万的大模型缺陷库，以帮助社区研究和改进模型。；MAgent：MAgent是一个为多智能体强化学习设计的平台，支持从数百到数百万智能体的规模化研究。它为探索人工智能群体智能提供了强大的环境，并兼容Linux、OS X以及多种深度学习框架。
01
简评
chinese-llm-benchmarkLLM Infra · ★ 6.5k
对比和选择特定应用场景下表现最佳的大模型。
MAgentLLM Infra · ★ 1.8k
多智能体强化学习研究
02
并排对比
字段
chinese-llm-benchmarkMAgent分类
大模型基础设施
大模型基础设施
Stars
★ 6.5k
★ 1.8k
许可证
—
MIT
安装方式
git clone https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark.git
git clone [email protected]:geek-ai/MAgent.git && cd MAgent && sudo apt-get install cmake libboost-system-dev libjsoncpp-dev libwebsocketpp-dev && bash build.sh && export PYTHONPATH=$(pwd)/python:$PYTHONPATH
更新时间
2天前
4年前
开源
是
是
标签
大模型评测, 中文大模型, AI基准测试
多智能体强化学习, 模拟平台, 群体智能
03
功能特性
chinese-llm-benchmark01广泛覆盖337+个商用及开源中文大模型。
02支持教育、医疗等7大领域及约300个细分维度的多维度能力评测。
03提供全面细致的各类能力排行榜。
04拥有超200万的大模型缺陷库，便于研究分析和改进大模型。
05为私有大模型提供免费评测服务和定制化选型支持。
MAgent01支持可扩展的多智能体（从数百到数百万）
02灵活的智能体开发（基于规则或深度学习）
03多样化的演示场景（追逐、聚集、战斗）
04交互式战斗游戏模式
05集成基线强化学习算法（DQN, DRQN, A2C）
04
使用场景
chinese-llm-benchmark↳对比和选择特定应用场景下表现最佳的大模型。
↳发现并改进大语言模型的能力缺陷。
↳对私有或定制化大模型进行基准测试，以优化性能和成本。
MAgent↳多智能体强化学习研究
↳人工智能群体智能的开发
↳大规模环境中强化学习算法的基准测试
05
适合场景
chinese-llm-benchmark必备神器时下流行
MAgent—
FAQ
常见问题
chinese-llm-benchmark 和 MAgent 有什么区别？
chinese-llm-benchmark 和 MAgent 都属于 LLM Infra 类别。chinese-llm-benchmark 有 6.5k Stars，MAgent 有 1.8k Stars。
chinese-llm-benchmark 和 MAgent 哪个更好？
最佳选择取决于你的具体需求。对比和选择特定应用场景下表现最佳的大模型。 时选 chinese-llm-benchmark，多智能体强化学习研究 时选 MAgent。
chinese-llm-benchmark 是免费的吗？
是的，chinese-llm-benchmark 在 GitHub 开源。
MAgent 是免费的吗？
是的，MAgent 在 GitHub 开源（MIT）。
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