DATA CUT 2026-07-27 116 活跃模型 680 A 类案例

方法论

我们如何判断一个模型是否值得进入推荐视野

Atlas 不做只看分数的排行榜。每个模型先看公开来源、真实案例、产物链接和资料缺口,再进入对比。

证据等级

A/B/C/D 四级,不把弱信号包装成案例

模型世界更新太快,公开资料经常不完整。我们宁愿标记缺口,也不把不可核验信息写成确定结论。

A/B/C/D 判定标准

A 类:可上网站和模型卡精选

具体人/团队/组织 + 具体任务 + 具体产物 + 原始证据 URL,可公开核验。

B 类:候选池

有原帖但产物弱,或有产物但模型使用证据弱;保留但不进精选。

C 类:背景资料

benchmark、教程、评测、介绍文、排行榜、官方发布文、模型说明。

D 类:剔除

SEO 垃圾、二手转述、无法核验、集合页本身、泛泛评价。

什么算 A 类案例

  • - 有具体使用者、团队或组织。
  • - 有具体任务和输出结果。
  • - 有原始证据链接,例如文章、repo、视频、客户故事或公开帖子。
  • - 有可访问的产物链接、demo、repo、截图线索或官方案例页。

什么不会直接算案例

  • - 只有 benchmark 分数。
  • - 只有厂商发布说明。
  • - 只有教程、集合页或二手转述。
  • - 无法绑定到具体模型版本的泛化使用故事。

数据边界

这些页面是公开证据地图,不是投资或采购建议

模型能力、价格、上下文、平台可用性都可能变化。Atlas 会保留来源和更新时间,但不会替代你的生产环境验证。

134

收录模型

116

有 A 类案例的模型

18

待补公开案例