Источники данных
AI Coding Stack сочетает официальную документацию поставщиков с отобранными открытыми источниками данных. Эти источники помогают формировать каталог, но каждая запись проходит проверку проекта.
Приоритет источников
- Официальная документация продуктов, карточки моделей, примечания к выпускам и страницы цен
- Поддерживаемые издателем репозитории и карточки моделей на Hugging Face для проверки артефактов, лицензий, связей с базовыми моделями, поддерживаемых библиотек, наборов данных и метаданных оценивания
- Models.dev для поиска и перекрёстной проверки характеристик, возможностей, контекстных лимитов, дат выпуска и цен поставщиков
- Artificial Analysis для индекса интеллекта, методологии тестирования и сопоставимых наблюдений за рынком API
При расхождении данных приоритет имеет применимый первичный источник.
Hugging Face
Репозитории и карточки моделей в Hugging Face Hub содержат сведения об артефактах моделей с открытыми весами, лицензиях, происхождении базовых моделей, поддерживаемых библиотеках, задачах, наборах данных и результатах оценивания. AI Coding Stack отдаёт предпочтение репозиториям, которые поддерживает издатель модели. Загрузки сообщества считаются дополнительным свидетельством и сами по себе не подтверждают заявления поставщика или актуальные коммерческие цены.
Models.dev
Models.dev — открытая база данных характеристик, цен и возможностей моделей ИИ. AI Coding Stack использует её как справочный источник при проверке записей о моделях и поставщиках. Значения проверяются перед добавлением и могут быть дополнены или заменены официальными данными.
Artificial Analysis
Рейтинги интеллекта моделей используют Artificial Analysis Intelligence Index и содержат ссылку на его методологию. Представление «цена × интеллект» прежде всего использует официальные цены API из каталога. Если сопоставимая цена в долларах от первичного поставщика недоступна, может использоваться сопоставимое предложение API, отслеживаемое Artificial Analysis, что явно указывается на странице.
Проверка и актуальность
Проверенные записи по возможности содержат ссылки на источники и дату последней проверки. Характеристики, цены и результаты тестов могут меняться, поэтому их следует рассматривать вместе с этими ссылками и датами.
Исправления и улучшения источников можно предложить через репозиторий AI Coding Stack.