llm-tournament offre une approche modulaire et extensible pour le benchmarking des grands modèles de langage. Les utilisateurs définissent les participants (LLMs), configurent les brackets de tournoi, spécifient les prompts et la logique de scoring, et exécutent des rounds automatisés. Les résultats sont agrégés dans des tableaux de classement et des visualisations, permettant des décisions basées sur les données pour la sélection et l’ajustement fin des LLM. Le framework supporte des définitions de tâches personnalisées, des métriques d’évaluation, et l’exécution par lot en environnement cloud ou local.

LLM Arena est une plateforme polyvalente conçue pour comparer différents grands modèles linguistiques. Les utilisateurs peuvent effectuer des évaluations détaillées basées sur des métriques de performance, des expériences utilisateur et l'efficacité globale. La plateforme permet des visualisations engageantes qui mettent en évidence les forces et les faiblesses, permettant aux utilisateurs de faire des choix éclairés pour leurs besoins en IA. En favorisant une communauté de comparaison, elle soutient les efforts collaboratifs pour comprendre les technologies d'IA, visant finalement à faire progresser le domaine de l'intelligence artificielle.

PromptsLabs est une plateforme où les utilisateurs peuvent découvrir et partager des prompts pour tester de nouveaux modèles de langue. La bibliothèque pilotée par la communauté fournit une large gamme de prompts à copier-coller ainsi que leurs résultats attendus, aidant les utilisateurs à comprendre et à évaluer les performances de divers LLM. Les utilisateurs peuvent également contribuer leurs propres prompts, garantissant une ressource en constante croissance et à jour.

WorFBench est un cadre complet open-source conçu pour évaluer les capacités des agents IA construits sur de grands modèles linguistiques. Il offre une large gamme de tâches — de la planification d’itinéraire à la génération de code — chacune avec des objectifs et des métriques d’évaluation clairement définis. Les utilisateurs peuvent configurer des stratégies d’agents personnalisées, intégrer des outils externes via des APIs standardisées et exécuter des évaluations automatisées enregistrant la performance en décomposition, profondeur de planification, précision de l’appel aux outils, et qualité du résultat final. Les tableaux de bord de visualisation intégrés permettent de suivre le parcours décisionnel de chaque agent, facilitant l’identification des forces et faiblesses. La conception modulaire de WorFBench permet une extension rapide avec de nouvelles tâches ou modèles, favorisant la recherche reproductible et les études comparatives.