PromptsLabs是一個讓用戶可以發現和分享提示以測試新語言模型的平台。這個以社區驅動的圖書館提供了各種複製和粘貼的提示，以及它們的預期輸出，幫助用戶理解和評估各種LLM的性能。用戶還可以貢獻自己的提示，確保資源不斷增長並保持最新。

WorFBench是一個全面的開源框架，用於評估建構於大型語言模型上的AI代理能力。它提供多樣化的任務，例如行程規劃、程式碼生成流程等，每個任務都具有明確的目標和評估指標。用戶可以配置自訂的代理策略，透過標準化API整合外部工具，以及運行自動化評估，記錄在任務分解、規畫深度、工具調用準確率及最終輸出品質方面的表現。內建的視覺化儀表板能輕鬆追蹤每個代理的決策路徑，方便識別優缺點。WorFBench模組化設計，使得新增任務或模型非常快速，同時促進可重複的研究與比較。

LLM Playground作為一個全面的工具，為對大型語言模型（LLMs）感興趣的研究人員和開發人員提供服務。用戶可以嘗試不同的提示，評估模型反應並部署應用程序。該平台支持多種LLM，並包括性能比較功能，使用戶能夠查看哪個模型最適合他們的需求。通過它的可訪問界面，LLM Playground旨在簡化與複雜機器學習技術的交互過程，使其成為教育和實驗的寶貴資源。

llm-tournament提供一個模塊化、可擴展的方法，用於大型語言模型的基準測試。用戶定義參賽者（LLMs），配置錦標賽分支，指定提示和評分邏輯，並運行自動回合。結果匯總到排行榜和可視化圖表，幫助基於數據做出與LLM相關的選擇和微調決策。該框架支持自訂任務定義、評估指標，以及在雲端或本地環境中進行批次執行。