מיומנות / MCP: השתמש בנתוני טבלת הדירוג בסוכן שלך
הכול כאן ציבורי: לא נדרש חשבון או מפתח API. תנו לסוכן ה-AI שלכם את קובץ המיומנות שלמטה, או קראו ישירות ל-REST API.
מיומנות סוכן (SKILL.md)
שמור קובץ זה בשם SKILL.md בתוך תיקיית skills והסוכן שלך ידע לקרוא את לוחות הדירוג ואת השוואת יכולות המודל דרך ה-API הציבורי.
---
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.
שרת MCP
הוסף את שרת ה-MCP של PandaNpc ללקוח שלך עם התצורה הזו, או הרץ את הפקודה שלמטה.
{
"mcpServers": {
"pandanpc": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@pandanpc/mcp-server"]
}
}
}
claude mcp add pandanpc -- npx -y @pandanpc/mcp-serverשרת MCP עדיין לא חושף כלי לוח דירוג. לנתוני לוח הדירוג, השתמש במיומנות שלמעלה או ב-REST API שלמטה.
דוגמאות 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'שדות תגובה
| תחום | משמעות |
|---|---|
boards | מערך של לוחות. לכל לוח יש מפתח, מקור, מדד, מטא ושורות. |
key | מפתח לוח, לדוגמה llm_chat, code או aa_intelligence. כמו כן המפתח של בנצ'מרק יכולת. |
source | מקור נתונים: arena, artificial_analysis או openrouter. בתגובת היכולת: epoch, vals או aa. |
metric | מה המשמעות של הציון בלוח הזה, למשל Elo או אינדקס. |
meta | source_url, last_updated (התאריך במעלה הזרם) ו-synced_at (מתי PandaNpc רענן לאחרונה). |
rows | שורות מדורגות: דירוג, מודל, ספק, ציון, מרווח סמך, הצבעות ושדות מחיר אופציונליים. |
vendorIcons | מיפוי משם ספק באותיות קטנות ל-URL של אייקון. |
models | תגובת יכולות: עשרת המודלים המובילים לפי Epoch Capabilities Index, כל אחד עם דירוג, מודל, model_key, ספק ו-eci. |
sources | תגובת יכולות: רשומה אחת לכל מפרסם, כולל Coarena ו-ALE, עם הלוחות וזמן השליפה שלו. מקורות וקבוצות השוואה לעולם אינם מעורבבים. |
scores | לכל בנצ'מרק ולכל מודל: score, score_raw, scale, effort, harness, model_version ו־evaluation_metadata. ציוני אחוזים משתמשים ב־0–100; דירוגי ההעדפה של Coarena אינם משתמשים בו. יש לשמור על מרווחי סמך ומספרי משימות. |
updated | תאריך הבנצ'מרק במעלה הזרם כאשר פורסם; null פירושו שלא פורסם. fetched_at מתעד בנפרד מתי PandaNpc אסף את המקור. |
ייחוס
הנתונים מגיעים מ־Epoch AI (CC BY 4.0), Vals.ai, Artificial Analysis (artificialanalysis.ai), arena.ai ו־OpenRouter. השאר את שמות המקורות לצד כל מספר שמוצג.