ai-model-world - 把五百多个大模型搬进像素小镇的可视化图鉴

大模型的名单越拉越长，新名字几乎每周都在出现，但要说清此刻谁最强、谁最便宜、谁刚发布，往往还得在若干榜单和文档之间来回翻。ai-model-world 想解决的就是这个问题：它把数百个大模型放进一座像素风格的小镇，每个模型是住在厂商小屋里的一个角色，用户扫一眼就能看到当下的整体格局。据项目自述，这个站点面向的是想快速了解模型版图的开发者、内容创作者和关注 AI 动态的普通读者，而不是要做严肃评测的选型团队。

维护者与状态

项目由 liyupi 维护，仓库创建于 2026-09-17，最后一次提交在 2026-10-07。截至 2026-10-07，仓库获得 218 个星标。事实表显示该项目尚无正式 release，也就是说目前没有可供引用的版本号与发布包，使用方式以直接取用仓库代码为主。

从时间线看，这是一个相当年轻的项目：创建到最近一次提交之间不到一个月，仍处在快速迭代阶段。项目自述中提到，站点设计目标是「不需要人维护」，新模型发布、旧模型退役、价格调整与榜单更新都通过自动同步完成。这属于项目方的设计意图，实际运行效果需要使用者自行验证。

主要能力

以下内容来自项目 README 的自述，属于维护者对自身功能的描述，不是第三方评测结论。

• 今日格局领奖台：页面顶部设有八块领奖台，分别对应最聪明、最会编程、最划算、最便宜、记性最好、最新发布、中国大陆最强、开源最强。每块只展示一个模型名、一个数字和一句理由，据项目说明可以「三秒读完」。
• 按类型分类入口：文本、视觉、全模态、图像生成、视频生成、语音各占一格，点进去是已经筛好的名单。
• 厂商小屋与广场：广场按中国大陆与其他地区分成两块，每块再按厂商实力分为头部、主力、尚无评测三条街。每家厂商有一间可看见内部的小屋，屋里站着这家当前的旗舰模型。
• 能力横条：角色名牌下方有四条能力横条，对应聪明、编程、记性、便宜，格子越多表示越强；缺数据的画成带描边的空槽，厂商自报的成绩会标注「自报」。项目说明这些横条才是用于横向比较的部分，房间与角色只负责身份与观感。
• 模型详情页：点开任意角色可以看到它的身世、战绩、屋内陈设，以及同系列历代的演进关系。
• 时间线：数百个模型按发布日期排成一条长河，项目自述称往下滚动相当于「一部三年多的 AI 编年史」。
• 排行榜：覆盖综合智力、性价比、上下文、价格，以及三十多个互不通用的第三方编程赛制，每一榜都标注参赛模型数与数据来源。项目强调跨赛制分数不会被混算成一个数，理由是同一模型换一套评测脚手架分数可能相差二三十分。
• 搜索：导航条左侧的搜索框支持模型名、厂商名和能力关键词。项目举例说，输入「多模态」会给出全站数量并直达筛好的名单，输入「智谱 多模态」则回答该厂商是否有对应模型。

数据来源方面，项目自述列出模型元数据来自 models.dev（MIT），榜单分数来自 Epoch AI（CC-BY 4.0），编程测评来自 LiveBench（Apache-2.0），参数量与开源许可参考 Hugging Face（逐模型判断），新模型发现与发布日期交叉校验使用 OpenRouter、Vercel AI Gateway 与 LiteLLM，仅用于发现、不转存展示。项目明确表示不使用 Artificial Analysis 的数据，也不抓取 LMArena。

使用入口

代码仓库位于 liyupi/ai-model-world，在线站点入口为 bilibili.com/toy/ai-model-world。

据项目说明，本地开发需要先安装依赖再启动开发服务器：

npm install
npm run dev

README 中提到，npm run dev 会先由 prebuild 钩子生成精灵图（约 7 秒），再启动开发服务器；本机 3000 端口被占用时会自动改用 3001。数据与素材管线另有几条命令：npm run sync 抓取上游、仲裁、校验并产出 data/models.json；npm run sprites 由该文件再生产角色精灵图与搜索索引；npm run font 用于中文像素字体子集化，仅在改动中文文案后才需要执行。项目还提供了一个数据管线自检脚本 npx tsx scripts/sync/selftest.ts，据自述包含 217 项纯函数自检且不联网。

项目自述称两条管线均为离线确定性，不需要任何 API 密钥，同样的输入永远产出同样的输出。README 同时提示，从中国大陆运行时 Hugging Face 会连接失败，参数量与许可证字段会留空并标记 confidence: unknown，但不影响管线其余部分；生产环境的抓取跑在 GitHub Actions 上，不受此影响。

许可与限制

仓库许可证为 MIT。需要注意的是，项目自述说明代码与文档采用 MIT，但像素素材（CC0 / OGA-BY 3.0）、中文字体（OFL-1.1）与数据快照（CC-BY 4.0 等）各自遵循上游许可，逐项的适用范围、署名义务与排除的数据源见仓库中的 NOTICE.md。也就是说，直接复用仓库内容时，素材与数据的授权条件与代码本身并不相同。

已知限制方面，项目自述提到几点：其一，能力横条中缺数据的部分会显示为空槽，厂商自报成绩会单独标注，说明数据完整度并不统一；其二，跨赛制分数刻意不做合并，因此不存在一个「统一总分」；其三，系统里唯一依赖人类常识的部分是厂商形象母题，尚未配置专属形象的厂商会显示为「神秘旅人」兜底形象，项目欢迎通过 PR 补充，但加不加都不影响系统运行。

此外，事实表显示该项目尚无正式 release，也没有给出性能基准、参数量或硬件要求等数据，本文不对这些方面作任何推断。是否适合用于具体场景，建议以仓库当前代码与文档为准。