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REPOGEO 报告 · LITE

ray-project/llm-numbers

默认分支 main · commit 38fac457 · 扫描时间 2026/5/25 02:27:46

星标 4,302 · Fork 140

AI 可见性总分
30 /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 0 · 失败 1
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 ray-project/llm-numbers 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
  • highreadme#1
    Reposition the README's introductory paragraph to clarify purpose

    原因：

    当前
    At Google, there was a document put together by Jeff Dean, the legendary engineer, called Numbers every Engineer should know. It’s really useful to have a similar set of numbers for LLM developers to know that are useful for back-of-the envelope calculations. Here we share particular numbers we at Anyscale use, why the number is important and how to use it to your advantage.
    复制粘贴的修复
    This repository provides essential, practical numbers for LLM developers to perform quick back-of-the-envelope calculations, optimize costs, and estimate performance. Inspired by Jeff Dean's 'Numbers every Engineer should know,' we share key metrics and insights from Anyscale to help you make informed decisions when building and deploying large language model applications.
  • highlicense#2
    Add a LICENSE file to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file in the repository root with a standard open-source license (e.g., MIT, Apache-2.0, GPL-3.0).

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 ray-project/llm-numbers
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
Llama 3
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Llama 3 · 被推荐 1 次
  2. AWS EC2 · 被推荐 1 次
  3. Google Cloud Compute Engine · 被推荐 1 次
  4. Azure Virtual Machines · 被推荐 1 次
  5. Mixtral 8x7B · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to optimize costs when building applications with large language models?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Llama 3
    2. AWS EC2
    3. Google Cloud Compute Engine
    4. Azure Virtual Machines
    5. Mixtral 8x7B
    6. Gemma
    7. OpenAI API
    8. GPT-4o
    9. GPT-3.5 Turbo
    10. Anthropic Claude API
    11. Claude 3 Haiku
    12. Claude 3 Sonnet
    13. Claude 3 Opus
    14. Google Gemini API
    15. Gemini 1.5 Flash
    16. Gemini 1.5 Pro
    17. Redis
    18. Memcached
    19. Pinecone
    20. Weaviate
    21. Qdrant
    22. Hugging Face Optimum
    23. bitsandbytes

    AI 推荐了 23 个替代方案，却始终没点名 ray-project/llm-numbers。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are essential metrics and benchmarks for evaluating large language model applications?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Argilla (argilla-io/argilla)
    2. Label Studio (heartexlabs/label-studio)
    3. MMLU
    4. HELM (stanford-crfm/helm)
    5. BIG-bench (google/BIG-bench)
    6. TruthfulQA (sylinrl/TruthfulQA)
    7. GSM8K (openai/grade-school-math)
    8. AlpacaEval (tatsu-lab/alpaca_eval)
    9. Perspective API

    AI 推荐了 9 个替代方案，却始终没点名 ray-project/llm-numbers。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
    fail

    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 ray-project/llm-numbers?
    pass
    AI 明确点名了 ray-project/llm-numbers

    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 ray-project/llm-numbers in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 ray-project/llm-numbers

    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 ray-project/llm-numbers solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 ray-project/llm-numbers

    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 ray-project/llm-numbers 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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MARKDOWN（README）
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  • 优先行动项8，轻量 3