PromptsLabs é uma plataforma onde os usuários podem descobrir e compartilhar prompts para testar novos modelos de linguagem. A biblioteca direcionada pela comunidade fornece uma ampla gama de prompts para copiar e colar, juntamente com seus resultados esperados, ajudando os usuários a entender e avaliar o desempenho de vários LLMs. Os usuários também podem contribuir com seus próprios prompts, garantindo um recurso em constante crescimento e atualizado.

WorFBench é uma estrutura abrangente de código aberto projetada para avaliar as capacidades de agentes de IA construídos com modelos de linguagem grandes. Oferece uma variedade de tarefas — desde o planejamento de roteiros até fluxos de trabalho de geração de código — cada uma com objetivos e métricas de avaliação claramente definidos. Os usuários podem configurar estratégias de agentes personalizadas, integrar ferramentas externas via APIs padronizadas e executar avaliações automáticas que registram desempenho em decomposição, profundidade de planejamento, precisão na invocação de ferramentas e qualidade do resultado final. Painéis de visualização integrados ajudam a rastrear cada caminho de decisão do agente, facilitando identificar pontos fortes e fracos. A arquitetura modular do WorFBench permite uma rápida extensão com novas tarefas ou modelos, fomentando pesquisa reprodutível e estudos comparativos.

O LLM Playground serve como uma ferramenta abrangente para pesquisadores e desenvolvedores interessados em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Os usuários podem experimentar diferentes prompts, avaliar respostas de modelos e implantar aplicativos. A plataforma suporta uma variedade de LLMs e inclui recursos para comparação de desempenho, permitindo que os usuários vejam qual modelo se adapta melhor às suas necessidades. Com sua interface acessível, o LLM Playground tem como objetivo simplificar o processo de interação com tecnologias avançadas de aprendizado de máquina, tornando-se um recurso valioso tanto para educação quanto para experimentação.

llm-tournament oferece uma abordagem modular e extensível para o benchmark de grandes modelos de linguagem. Os usuários definem participantes (LLMs), configuram chaves do torneio, especificam prompts e lógica de pontuação, e executam rodadas automatizadas. Os resultados são agregados em leaderboard e visualizações, permitindo decisões baseadas em dados na seleção e ajuste fino do LLM. O framework suporta definições de tarefas personalizadas, métricas de avaliação e execução em lote na nuvem ou ambientes locais.