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。

LLM Arena是一個多用途的平台，旨在比較不同的大型語言模型。用戶可以根據性能指標、用戶體驗和整體有效性進行詳細評估。該平台允許進行引人入勝的可視化，突顯優勢和劣勢，使用戶能夠為其AI需求做出明智的選擇。通過促進比較社區，它支持在理解AI技術上的合作努力，最終旨在推進人工智能領域。

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。