LMArena AI 模型榜单
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技能介绍
问题
当需要向团队展示 AI 模型最新排名时，原始榜单 JSON 分散在多个分类文件中，直接阅读不方便，也难以快速比较文本、代码、视觉、搜索、文档、文生图、图生视频等能力。
工作过程
该技能从 oolong-tea-2026/arena-ai-leaderboards 获取数据并输出 arena-data.json；脚本失败时可回退到 curl 抓取 latest.json 或指定日期/分类文件。随后生成静态 HTML 页面，使用横向 Tab 切换 10 个细分榜单，并保留 Elo 评分颜色、API 价格、LobeHub 图标与响应式表格。对中国模型，它会按 vendor 规则标记 ch: true，包括 Alibaba、ByteDance、Z.ai、Moonshot、Baidu、MiniMax、DeepSeek、Xiaomi 等，并在表格中红色高亮加 🇨🇳 标签；Anthropic、OpenAI、Google、xAI 等不应误标。价格默认使用脚本内置的 $/百万 token 数据，新模型可查 llm-stats.com。如果日期文件 404，优先使用 latest.json；如果 Node 脚本失败，可参考 generate-html.js 手动构建页面结构。
注意
适合本地生成只读排名页，不替代完整模型评测或线上服务。分类数据依赖上游仓库是否提供对应 text.json、code.json、vision.json 等文件，榜单时效和模型覆盖以源数据为准。
使用场景
- 将 LMArena 文本、代码与视觉榜单整理成一页 HTML，供团队直接浏览
- 在模型选型会上展示 Elo 评分、API 价格和中国模型高亮，便于比较
- 脚本失败时改用 curl 抓取 latest.json，再生成静态排名页
- 把文生图、图生视频等细分能力做成横向 Tab 页面，避免翻多个 JSON
适合人员
- 负责模型选型的算法工程师，需要快速比较不同厂商在文本、代码、视觉等榜单上的 Elo 与价格
- 准备技术评审材料的解决方案顾问，需要一页包含中国模型高亮和细分榜单的 HTML 展示页
- 维护内部模型周报的数据分析师，需要把 LMArena JSON 转成可分享的静态页面
- 使用 Agent 自动化抓取榜单的前端工程师，需要脚本失败时的 curl 与手动 HTML 构建路径
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