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REPOGEO 报告 · LITE

allenai/OLMoE

默认分支 main · commit 357454f4 · 扫描时间 2026/5/9 14:03:25

星标 1,022 · Fork 112

AI 可见性总分
35 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时,AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 allenai/OLMoE 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

2 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • mediumreadme#1
    Rephrase README opening to emphasize model's utility for users

    原因:

    当前
    This repository provides an overview of all resources for the paper "OLMoE: Open Mixture-of-Experts Language Models".
    复制粘贴的修复
    This repository provides the official implementation, pre-trained models, and resources for OLMoE, a fully open, state-of-the-art Mixture-of-Experts (MoE) language model designed for efficient inference, pretraining, and fine-tuning experiments.
  • lowcomparison#2
    Add a comparison section to differentiate OLMoE

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a new section titled 'Comparison with other MoE Models' that highlights OLMoE's unique strengths, such as its full transparency, reproducibility, and specific architectural choices, compared to models like Mixtral, Qwen1.5-MoE, and DeepSeek-MoE.

本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 allenai/OLMoE
平均排名
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
Mixtral 8x7B
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Mixtral 8x7B · 被推荐 1 次
  2. Mixtral 8x22B · 被推荐 1 次
  3. Qwen1.5-MoE · 被推荐 1 次
  4. DeepSeek-MoE · 被推荐 1 次
  5. Llama 3 · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Looking for an open-source mixture-of-experts language model for efficient inference.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Mixtral 8x7B
    2. Mixtral 8x22B
    3. Qwen1.5-MoE
    4. DeepSeek-MoE

    AI 推荐了 4 个替代方案,却始终没点名 allenai/OLMoE。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the best open-source large language models for pretraining and fine-tuning experiments?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Llama 3
    2. Mistral 7B / Mixtral 8x7B
    3. Gemma
    4. Llama 2
    5. Falcon
    6. MPT

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 allenai/OLMoE。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议:

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of allenai/OLMoE?
    pass
    AI 明确点名了 allenai/OLMoE

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • If a team adopts allenai/OLMoE in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 allenai/OLMoE

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • In one sentence, what problem does the repo allenai/OLMoE solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 allenai/OLMoE

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 allenai/OLMoE 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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