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REPOGEO 报告 · LITE

wgwang/awesome-LLMs-In-China

默认分支 main · commit f2a1119c · 扫描时间 2026/5/10 12:37:38

星标 6,446 · Fork 558

AI 可见性总分
22 /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
1 / 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 wgwang/awesome-LLMs-In-China 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

3 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
  • hightopics#1
    Add relevant topics to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    awesome-list, llm, large-language-models, china, chinese-llms, ai, artificial-intelligence, awesome
  • highreadme#2
    Clarify the README's opening sentence to emphasize "awesome list" nature

    原因：

    当前
    中国大模型大全，全面收集有明确来源的大模型情况，包括机构、来源信息和分类等，随时更新。
    复制粘贴的修复
    这是一个精心策划的中国大模型列表（Awesome List），全面收集并持续更新有明确来源的大模型情况，包括机构、来源信息和分类等。
  • mediumabout#3
    Expand the repository's "About" description

    原因：

    当前
    中国大模型
    复制粘贴的修复
    中国大模型列表：一个全面收集并持续更新的中国大语言模型（LLMs）精选资源库。

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 wgwang/awesome-LLMs-In-China
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
Hugging Face Hub
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Hugging Face Hub · 被推荐 1 次
  2. Qwen · 被推荐 1 次
  3. Baichuan · 被推荐 1 次
  4. ChatGLM · 被推荐 1 次
  5. Yi · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Where can I find a comprehensive list of large language models developed in China?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face Hub
    2. Qwen
    3. Baichuan
    4. ChatGLM
    5. Yi
    6. DeepSeek
    7. Pangu-Σ
    8. SenseChat
    9. MiniCPM
    10. arXiv
    11. ACL Anthology
    12. Google Scholar
    13. TechNode
    14. Caixin Global
    15. SCMP Tech
    16. ERNIE Bot
    17. Hunyuan
    18. Tongyi Qianwen
    19. GitHub Repositories
    20. Wikipedia
    21. LessWrong
    22. The Batch by DeepLearning.AI

    AI 推荐了 22 个替代方案，却始终没点名 wgwang/awesome-LLMs-In-China。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the leading general-purpose AI models originating from Chinese companies?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. ERNIE Bot (文心一言)
    2. Tongyi Qianwen (通义千问)
    3. SenseChat (商量)
    4. Zhipu AI's GLM (智谱AI)
    5. Pangu-α (盘古大模型)
    6. iFlytek Spark (讯飞星火)

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 wgwang/awesome-LLMs-In-China。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 wgwang/awesome-LLMs-In-China?
    pass
    AI 未点名 wgwang/awesome-LLMs-In-China —— 很可能在说另一个项目

    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 wgwang/awesome-LLMs-In-China in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 wgwang/awesome-LLMs-In-China

    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 wgwang/awesome-LLMs-In-China solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 wgwang/awesome-LLMs-In-China —— 很可能在说另一个项目

    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 wgwang/awesome-LLMs-In-China 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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