المهارة / MCP: استخدم بيانات لوحة الصدارة في وكيلك
كل شيء هنا عام: لا حاجة إلى حساب أو مفتاح API. أعطِ وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك ملف المهارة أدناه، أو استدعِ REST API مباشرة.
مهارة الوكيل (SKILL.md)
احفظ هذا الملف باسم SKILL.md داخل مجلد skills وسيعرف وكيلك كيفية قراءة لوحات الصدارة ومقارنة قدرات النماذج عبر API العام.
---
name: pandanpc-leaderboard
description: Look up current AI model leaderboards and the top-10 model capability comparison from PandaNpc's public API. Use when the user asks which AI model is best, how models rank on chat, coding, image, video, speech or agent tasks, or how top models compare on benchmarks.
---
# PandaNpc leaderboard
Public, read-only JSON API. No account and no API key. Base URL: https://api.pandanpc.com/api/public/leaderboard
## Boards
GET https://api.pandanpc.com/api/public/leaderboard
GET https://api.pandanpc.com/api/public/leaderboard?category=<board key>
Response: { boards: [{ key, source, metric, meta, rows }], vendorIcons }
- With ?category=<key> the response still contains every board, but only the requested one has rows; boards with an empty rows array are shells. Always pick a board by key (for example jq '.boards[] | select(.key=="llm_chat")'), never by index.
- key: llm_chat, image_gen, code, image_edit, video, agent, vision, search, document, image_to_video, video_edit, text_to_speech, speech_to_text, speech_to_speech, or_usage, aa_intelligence
- source: arena | artificial_analysis | openrouter
- meta: { source_url, last_updated, synced_at }
- rows: [{ rank, model, vendor, score, ci, votes, ...price fields }]
Scores are comparable only inside one board. Arena boards are Elo from human blind votes; read the rank together with ci. Lower is better for speech-to-text (word error rate).
## Capability comparison
GET https://api.pandanpc.com/api/public/leaderboard/capabilities
Response: { dimensions, models, sources, fetched_at }
- models: top 10 by Epoch Capabilities Index: { rank, model, model_key, vendor, eci }
- sources: [{ source, label, license, url, updated, fetched_at, boards }] including epoch, vals, aa, google_card, browserbase, browser_use, coarena and ale
- boards: [{ key, name, capability, comparison_key, updated, fetched_at, scores }] where scores is keyed by model_key: { score, score_raw, scale, effort, harness, cost_per_task, model_version, evaluation_metadata }
Preserve every published configuration. Compare only within one source and comparison_key. Read scale: percent is 0-100, rating (Coarena) is not a percentage. Coarena is mixed-task blind human preference; show its 95% interval. ALE allows GUI/CLI tools; keep its full/max configuration, harness and run-task / split-task counts, and separate pass rate from partial score. updated is the upstream date when published; fetched_at is PandaNpc's fetch time, never a substitute source date.
## Attribution (required)
Name the source next to any number you show:
- Epoch AI, CC BY 4.0 (epoch.ai)
- Vals.ai (vals.ai)
- Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)
- Coarena (coarena.ai) and Agents’ Last Exam, CC BY 4.0 (agents-last-exam.org), for their matching sources
- arena.ai and OpenRouter for the matching boards
Data refreshes about once a day. Cache for at least an hour.
خادم MCP
أضف خادم PandaNpc MCP إلى عميلك باستخدام هذا الإعداد، أو شغّل الأمر أدناه.
{
"mcpServers": {
"pandanpc": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@pandanpc/mcp-server"]
}
}
}
claude mcp add pandanpc -- npx -y @pandanpc/mcp-serverلا يوفّر خادم MCP أدوات لوحة الصدارة بعد. للحصول على بيانات لوحة الصدارة، استخدم المهارة أعلاه أو REST API أدناه.
أمثلة curl
# All boards (Arena, Artificial Analysis, OpenRouter) in one response
curl -s https://api.pandanpc.com/api/public/leaderboard
# One board: add ?category=<board key>, e.g. llm_chat, code, image_gen, aa_intelligence
# The response still lists every board, but only the requested one has rows (the others are empty shells)
curl -s "https://api.pandanpc.com/api/public/leaderboard?category=llm_chat"
# Top 5 models of the chat board: select the board by its key, never by position
curl -s "https://api.pandanpc.com/api/public/leaderboard?category=llm_chat" | jq '.boards[] | select(.key=="llm_chat") | .rows[:5] | map({rank, model, vendor, score})'
# Capability comparison: top 10 models by Epoch Capabilities Index x benchmarks
curl -s https://api.pandanpc.com/api/public/leaderboard/capabilities
# GPQA Diamond score of every model (Epoch AI)
curl -s https://api.pandanpc.com/api/public/leaderboard/capabilities | jq '.sources[] | select(.source=="epoch") | .boards[] | select(.key=="gpqa_diamond") | .scores'حقول الاستجابة
| المجال | المعنى |
|---|---|
boards | مصفوفة من اللوحات. تحتوي كل لوحة على مفتاح ومصدر ومقياس وبيانات وصفية وصفوف. |
key | مفتاح اللوحة، على سبيل المثال llm_chat أو code أو aa_intelligence. وأيضًا مفتاح معيار القدرات. |
source | مصدر البيانات: arena، artificial_analysis أو openrouter. في استجابة القدرات: epoch، vals أو aa. |
metric | ما الذي تعنيه النتيجة على هذه اللوحة، على سبيل المثال Elo أو مؤشر. |
meta | source_url، وlast_updated (تاريخ المصدر) وsynced_at (آخر مرة قام فيها PandaNpc بالتحديث). |
rows | الصفوف المرتّبة: الترتيب، النموذج، المورّد، النتيجة، ci، الأصوات، وحقول السعر الاختيارية. |
vendorIcons | خريطة من اسم المورّد بأحرف صغيرة إلى رابط أيقونة. |
models | استجابة القدرات: أفضل 10 نماذج حسب مؤشر Epoch للقدرات، مع الترتيب، والنموذج، وmodel_key، والمورّد، وeci. |
sources | استجابة القدرات: مدخل واحد لكل ناشر، بما في ذلك Coarena وALE، مع لوحاته الخاصة ووقت الجلب. لا تُخلط المصادر ومجموعات المقارنة أبدًا. |
scores | لكل معيار ونموذج: score، score_raw، scale، effort، harness، model_version وevaluation_metadata. تستخدم درجات النسبة المئوية النطاق 0–100؛ أما تقييمات التفضيل في Coarena فلا. احتفظ بفترات الثقة وأعداد المهام. |
updated | تاريخ المعيار الأعلى عند نشره؛ تعني null أنه غير منشور. يسجّل fetched_at بشكل منفصل وقت جلب PandaNpc للمصدر. |
الإسناد
تأتي البيانات من Epoch AI (CC BY 4.0)، وVals.ai، وArtificial Analysis (artificialanalysis.ai)، وarena.ai وOpenRouter. أبقِ أسماء المصادر بجانب أي أرقام تعرضها.