स्किल / MCP: अपने एजेंट में लीडरबोर्ड डेटा का उपयोग करें
यहाँ सब कुछ सार्वजनिक है: किसी खाते या API कुंजी की आवश्यकता नहीं है। नीचे दी गई स्किल फ़ाइल अपने AI एजेंट को दें, या सीधे REST API कॉल करें।
एजेंट कौशल (SKILL.md)
इस फ़ाइल को skills फ़ोल्डर के अंदर SKILL.md के रूप में सहेजें और आपका एजेंट सार्वजनिक API के ज़रिए लीडरबोर्ड और मॉडल क्षमता तुलना पढ़ना जान जाएगा।
---
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.
MCP सर्वर
इस कॉन्फ़िगरेशन के साथ PandaNpc MCP सर्वर को अपने क्लाइंट में जोड़ें, या नीचे दिया गया कमांड चलाएँ।
{
"mcpServers": {
"pandanpc": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@pandanpc/mcp-server"]
}
}
}
claude mcp add pandanpc -- npx -y @pandanpc/mcp-serverMCP सर्वर अभी तक लीडरबोर्ड टूल्स उपलब्ध नहीं कराता। लीडरबोर्ड डेटा के लिए ऊपर दिए गए स्किल का उपयोग करें या नीचे दिए गए REST API का।
curl उदाहरण
# 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'प्रतिक्रिया फ़ील्ड
| क्षेत्र | अर्थ |
|---|---|
boards | बोर्डों की सरणी। प्रत्येक बोर्ड में कुंजी, स्रोत, मीट्रिक, मेटा और पंक्तियाँ शामिल हैं। |
key | बोर्ड कुंजी, उदाहरण के लिए llm_chat, code या aa_intelligence। साथ ही किसी क्षमता बेंचमार्क की कुंजी। |
source | डेटा स्रोत: arena, artificial_analysis या openrouter. क्षमता प्रतिक्रिया में: epoch, vals या aa. |
metric | इस बोर्ड पर स्कोर का अर्थ क्या है, उदाहरण के लिए Elo या कोई इंडेक्स। |
meta | source_url, last_updated (अपस्ट्रीम तिथि) और synced_at (जब PandaNpc ने अंतिम बार रीफ़्रेश किया)। |
rows | रैंक की गई पंक्तियाँ: रैंक, मॉडल, विक्रेता, स्कोर, ci, वोट और वैकल्पिक मूल्य फ़ील्ड। |
vendorIcons | लोअरकेस किए गए विक्रेता नाम से आइकन URL तक का मैप। |
models | क्षमता प्रतिक्रिया: Epoch Capabilities Index के अनुसार शीर्ष 10 मॉडल, प्रत्येक में रैंक, मॉडल, model_key, विक्रेता और eci शामिल हैं। |
sources | क्षमता प्रतिक्रिया: Coarena और ALE सहित प्रत्येक प्रकाशक के लिए एक प्रविष्टि, अपने स्वयं के बोर्ड और फ़ेच समय के साथ। स्रोत और तुलना समूह कभी मिश्रित नहीं किए जाते। |
scores | प्रति बेंचमार्क और मॉडल: स्कोर, score_raw, स्केल, प्रयास, हार्नेस, model_version और evaluation_metadata। प्रतिशत स्कोर 0–100 का उपयोग करते हैं; Coarena वरीयता रेटिंग्स ऐसा नहीं करतीं। कॉन्फिडेंस इंटरवल और टास्क काउंट रखें। |
updated | प्रकाशित होने पर अपस्ट्रीम बेंचमार्क की तारीख; null का अर्थ है अप्रकाशित। fetched_at अलग से रिकॉर्ड करता है कि PandaNpc ने स्रोत को कब फ़ेच किया। |
एट्रिब्यूशन
डेटा Epoch AI (CC BY 4.0), Vals.ai, Artificial Analysis (artificialanalysis.ai), arena.ai और OpenRouter से आता है। आप जो भी संख्याएँ दिखाएँ, उनके बगल में स्रोत नाम रखें।