chinese-llm-benchmark
★ 6.5k
vs
fitter
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chinese-llm-benchmark vs fitter
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。；fitter：Fitter是一个声明式工具，可以将任何网站或API转换为结构化JSON，无需编写脆弱的抓取脚本。它专为AI代理设计，允许大型语言模型按需在本地编写、验证和执行数据提取管道。
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。
fitterLLM Infra · ★ 133
从没有API的网站抓取数据，并结合外部API数据进行丰富（例如，从HTML抓取GitHub趋势仓库，再通过GitHub REST API丰富信息）。
02
并排对比
字段
chinese-llm-benchmarkfitter分类
大模型基础设施
大模型基础设施
Stars
★ 6.5k
★ 133
许可证
—
MIT
安装方式
git clone https://github.com/jeinlee1991/chinese-llm-benchmark.git
go build -o fitter_mcp ./cmd/mcp && claude mcp add fitter -s user -- "$(pwd)/fitter_mcp"
更新时间
2天前
1个月前
开源
是
是
标签
大模型评测, 中文大模型, AI基准测试
网络爬虫, 数据提取, AI代理
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。
fitter01声明式和可审计配置：AI代理生成可读、可保存和可重复运行的配置，而非一次性代码。
02本地优先数据获取：所有数据获取都在用户本地机器上进行，无需依赖第三方抓取API或按请求计费。
03功能齐全：内置HTTP客户端、无头浏览器（Playwright/Chromium/Docker）、多种解析器（JSON、HTML、XML、XPath）、分页、缓存和主机限速等功能。
04多种使用模式：可用作AI客户端的MCP服务器、AI驱动的CLI代理、本地CLI工具、可嵌入的Go库或长时间运行的服务。
05通过MCP集成LLM：提供一个模型上下文协议（MCP）服务器，使Claude Code、Claude Desktop及其他MCP客户端能够编写和运行爬取管道。
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。
fitter↳从没有API的网站抓取数据，并结合外部API数据进行丰富（例如，从HTML抓取GitHub趋势仓库，再通过GitHub REST API丰富信息）。
↳使用无头浏览器从JavaScript渲染的动态网页中提取结构化信息。
↳为AI代理自动化数据收集，使其能够根据自然语言请求动态生成和执行数据提取配置。
↳生成静态数据序列或根据计算表达式转换数据字段。
↳将提取结果以各种格式（例如CSV）写入本地文件，用于报告或进一步处理。
05
适合场景
chinese-llm-benchmark必备神器时下流行
fitter—
FAQ
常见问题
chinese-llm-benchmark 和 fitter 有什么区别？
chinese-llm-benchmark 和 fitter 都属于 LLM Infra 类别。chinese-llm-benchmark 有 6.5k Stars，fitter 有 133 Stars。
chinese-llm-benchmark 和 fitter 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，从没有API的网站抓取数据，并结合外部API数据进行丰富（例如，从HTML抓取GitHub趋势仓库，再通过GitHub REST API丰富信息）。 时选 fitter。
chinese-llm-benchmark 是免费的吗？
是的，chinese-llm-benchmark 在 GitHub 开源。
fitter 是免费的吗？
是的，fitter 在 GitHub 开源（MIT）。
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