DataLearnerAI

一句话简介

DataLearnerAI 是一个专注于 AI 大模型评测、对比与选型的开放数据平台，由合肥工业大学电子商务研究所师生团队创建维护。

网站介绍

DataLearnerAI（datalearner.com）是由合肥工业大学电子商务研究所师生团队创建的开放平台，专注于 AI、大模型及相关技术领域。平台以客观、独立的视角进行数据收集与分析，为行业从业者、技术爱好者和研究团队提供可靠的参考信息。

网站的核心定位是帮助用户理解、追踪和评估 AI 大模型的技术参数与能力表现，覆盖从候选筛选、多维对比到预算评估的完整选型流程。截至目前，平台已收录超过 900 个大模型、200 余篇原创技术博客以及 100 余项评测基准数据。

面向人群包括：AI 产品经理、算法工程师、技术决策者、科研人员以及对大模型技术感兴趣的普通用户。

核心功能/栏目

1. 大模型评测排行榜：聚合 ARC-AGI-2、AIME、SWE-bench Verified 等主流评测数据，按综合、数学、编程、Agent 等维度展示实时排名，支持按参数规模、模型类型和开源情况筛选。

2. 模型对比工具：支持勾选多个模型进行横向对比，并行查看评测得分、规格参数、上下文长度、开源授权与 API 价格等信息，最多可同时对比 4 个模型。

3. 大模型数据库与机构页：收录全球主流大模型的详细信息，并按发布机构（如阿里巴巴、OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 等）分类归档，展示各机构的产品线演进时间线。

4. API 价格与成本计算器：汇总主流模型的 API 定价信息，提供成本计算器和 Token 计数器，帮助用户在选型前完成预算评估。

5. 原创技术博客与资讯：发布高质量的深度技术解析文章，涵盖模型发布解读、Agent 工程实践、行业趋势研究等内容。

6. 大模型最新动态：按月归档新收录模型，集中展示代码、数学、Agent 等榜单的近期排名变化，支持一键复制周报摘要，适合团队同步和社群运营使用。

推荐优势/特点

1. 数据客观透明：所有评测得分均来自一手出处，包括模型官方技术报告、论文和可复现的第三方评测，每一行数据均可追溯原始引用。

2. 覆盖维度全面：将评测榜单、模型库、API 价格、成本测算与教程整合在一个平台内，用户无需在多个网站间来回切换即可完成选型决策。

3. 更新频率高：数据每 5 分钟自动重新校验，新模型或新评测结果一旦公开即同步收录，确保信息的时效性。

4. 学术团队背书：由合肥工业大学师生团队维护，定位独立客观，不含商业推广内容，适合作为技术选型的参考依据。

5. 实用工具齐全：除排行榜外，还提供成本计算器、Token 计数器、部署教程等实用工具，覆盖从调研到落地的完整链路。

使用方法/入口指引

访问方式：在浏览器中输入网址 datalearner.com 即可进入 DataLearnerAI 主页。

使用流程建议如下：

第一步，发现候选模型。从首页的"评测排行榜"或"大模型列表"入口，按需求维度（如编程能力、数学推理、Agent 能力等）筛选候选模型。

第二步，进入多维对比。在模型详情页或对比工具中，勾选感兴趣的模型，并行查看评测得分、参数规格、上下文长度和授权信息。

第三步，核算价格与预算。通过"API 价格"页面和"成本计算器"工具，输入预计的输入输出 Token 量，估算实际使用费用。

此外，用户还可以通过"最新动态"页面追踪新模型发布和榜单变化，通过"博客"栏目阅读深度技术分析文章。

同类/相关网站推荐

1. Hugging Face（huggingface.co）：全球最大的开源模型与数据集托管平台，提供模型库、数据集、Spaces 应用等一站式 AI 开发资源。

2. LMArena（lmarena.ai，原 Chatbot Arena）：基于全球用户匿名 A/B 投票的大模型排名平台，反映真实用户对模型回答质量的偏好。

3. Artificial Analysis（artificialanalysis.ai）：专注于 AI 模型性能基准测试与 API 价格对比的独立分析平台，提供标准化评测指数。

4. Papers With Code（paperswithcode.com）：将学术论文与开源代码实现关联的平台，可按任务查看各模型在标准数据集上的排名。

5. OpenCompass（opencompass.org.cn）：由上海人工智能实验室维护的大模型评测平台，覆盖多维度基准测试，侧重中文能力评估。