Навык / MCP: используйте данные таблицы лидеров в вашем агенте
Всё здесь открыто: аккаунт или ключ API не нужен. Передайте своему ИИ-агенту файл навыка ниже или напрямую вызовите REST API.
Навык агента (SKILL.md)
Сохраните этот файл как SKILL.md в папке skills, и ваш агент будет знать, как читать таблицы лидеров и сравнение возможностей моделей через публичный API.
---
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-сервер
Добавьте сервер MCP PandaNpc в ваш клиент с помощью этой конфигурации или выполните команду ниже.
{
"mcpServers": {
"pandanpc": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@pandanpc/mcp-server"]
}
}
}
claude mcp add pandanpc -- npx -y @pandanpc/mcp-serverСервер MCP пока не предоставляет инструменты для таблицы лидеров. Для данных таблицы лидеров используйте навык выше или REST API ниже.
Примеры 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'Поля ответа
| Область | Значение |
|---|---|
boards | Массив таблиц лидеров. Каждая таблица лидеров имеет ключ, источник, метрику, мета и строки. |
key | Ключ таблицы, например llm_chat, code или aa_intelligence. Также ключ бенчмарка возможностей. |
source | Источник данных: arena, artificial_analysis или openrouter. В ответе о возможностях: epoch, vals или aa. |
metric | Что означает оценка на этом табло, например, Elo или индекс. |
meta | source_url, last_updated (дата из вышестоящего источника) и synced_at (когда PandaNpc последний раз обновлял данные). |
rows | Строки рейтинга: ранг, модель, поставщик, оценка, ДИ, голоса и необязательные поля цены. |
vendorIcons | Сопоставление имени вендора в нижнем регистре с URL иконки. |
models | Ответ по возможностям: топ-10 моделей по Epoch Capabilities Index, каждая с рангом, моделью, model_key, вендором и eci. |
sources | Ответ по возможностям: одна запись на издателя, включая Coarena и ALE, со своими таблицами и временем получения данных. Источники и группы сравнения никогда не смешиваются. |
scores | Для каждого бенчмарка и модели: score, score_raw, scale, effort, harness, model_version и evaluation_metadata. Процентные оценки используют шкалу 0–100; рейтинги предпочтений Coarena — нет. Сохраняйте доверительные интервалы и количество задач. |
updated | Дата вышестоящего бенчмарка, если опубликована; null означает, что не опубликована. fetched_at отдельно фиксирует, когда PandaNpc получил источник. |
Атрибуция
Данные поступают из Epoch AI (CC BY 4.0), Vals.ai, Artificial Analysis (artificialanalysis.ai), arena.ai и OpenRouter. Указывайте названия источников рядом с любыми числами, которые вы показываете.