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REPOGEO 报告 · LITE

wenge-research/YAYI2

默认分支 main · commit 7ee4d9e3 · 扫描时间 2026/5/13 10:27:40

星标 2,801 · Fork 18

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 wenge-research/YAYI2 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
  • highreadme#1
    Reposition the core introduction to the top of the README

    原因:

    当前
    The README currently starts with a div, links, and '## 更新' (Updates) before '## 介绍' (Introduction).
    复制粘贴的修复
    Move the entire content of the '## 介绍' section to appear immediately after any initial badges or title, and before the '## 更新' section. The content is:
    
    YAYI 2 是中科闻歌研发的**新一代开源大语言模型**,包括 Base 和 Chat 版本,参数规模为 30B。YAYI2-30B 是基于 Transformer 的大语言模型,采用了超过 2 万亿 Tokens 的高质量、多语言语料进行预训练。针对通用和特定领域的应用场景,我们采用了百万级指令进行微调,同时借助人类反馈强化学习方法,以更好地使模型与人类价值观对齐。
    
    本次开源的模型为 YAYI2-30B Base 模型。我们希望通过雅意大模型的开源来促进中文预训练大模型开源社区的发展,并积极为此做出贡献。通过开源,我们与每一位合作伙伴共同构建雅意大模型生态。
    
    更多技术细节,欢迎阅读我们的技术报告🔥YAYI 2: Multilingual Open-Source Large Language Models。
  • highhomepage#2
    Add the project homepage URL to the repository metadata

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add the URL that the '[🔗网页端]' link in your README points to, or your primary project page, to the 'Homepage' field in your repository settings.
  • mediumtopics#3
    Expand repository topics with more specific keywords

    原因:

    当前
    artificial-intelligence, chat, chinese, gpt, natural-language-generation, pretrained-language-model, yayi
    复制粘贴的修复
    Add the following topics: multilingual, foundation-model, llm. The full list should be: artificial-intelligence, chat, chinese, gpt, natural-language-generation, pretrained-language-model, yayi, multilingual, foundation-model, llm

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 wenge-research/YAYI2
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
mistralai/mistral-src
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. mistralai/mistral-src · 被推荐 2 次
  2. Baichuan 2 · 被推荐 1 次
  3. Qwen · 被推荐 1 次
  4. ChatGLM3 · 被推荐 1 次
  5. Yi · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Looking for an open-source large language model specifically optimized for Chinese text generation.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Baichuan 2
    2. Qwen
    3. ChatGLM3
    4. Yi
    5. Pangu-Σ

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 wenge-research/YAYI2。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are powerful open-source foundation models suitable for general-purpose chat applications?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Llama 3 (facebookresearch/llama)
    2. Mixtral 8x7B (mistralai/mistral-src)
    3. Gemma (google/gemma.cpp)
    4. Mistral 7B Instruct (mistralai/mistral-src)
    5. Falcon 40B Instruct (tiiuae/falcon-40b)

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 wenge-research/YAYI2。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 wenge-research/YAYI2?
    pass
    AI 明确点名了 wenge-research/YAYI2

    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 wenge-research/YAYI2 in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 wenge-research/YAYI2

    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 wenge-research/YAYI2 solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 wenge-research/YAYI2

    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 wenge-research/YAYI2 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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