RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

microsoft/Llama-2-Onnx

默认分支 main · commit f43af732 · 扫描时间 2026/5/26 07:32:04

星标 1,027 · Fork 95

AI 可见性总分
23 /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
2 / 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 microsoft/Llama-2-Onnx 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
  • highabout#1
    Add a concise description to the About section

    原因:

    复制粘贴的修复
    Optimized Llama 2 large language models converted to ONNX format for efficient, cross-platform inference, including Microsoft's contributions.
  • mediumreadme#2
    Add a dedicated 'License' section in the README

    原因:

    当前
    The license information is currently embedded in the introductory paragraph.
    复制粘贴的修复
    ## License
    This project is governed by the Llama Community License Agreement, which can be found in the `LICENSE` file in this repository. Microsoft's contributions to the optimized version are also subject to the restrictions and disclaimers outlined in that agreement.

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 microsoft/Llama-2-Onnx
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
OpenVINO Toolkit
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. OpenVINO Toolkit · 被推荐 1 次
  2. TensorRT · 被推荐 1 次
  3. ONNX Runtime · 被推荐 1 次
  4. TFLite (TensorFlow Lite) · 被推荐 1 次
  5. Core ML · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I efficiently deploy and run large language models on edge devices?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. OpenVINO Toolkit
    2. TensorRT
    3. ONNX Runtime
    4. TFLite (TensorFlow Lite)
    5. Core ML
    6. Apache TVM
    7. GGML / llama.cpp

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 microsoft/Llama-2-Onnx。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the best options for running quantized or smaller LLMs with good performance?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. llama.cpp (ggerganov/llama.cpp)
    2. Ollama (ollama/ollama)
    3. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    4. bitsandbytes (TimDettmers/bitsandbytes)
    5. AutoGPTQ (PanQiWei/AutoGPTQ)
    6. MLC LLM (mlc-ai/mlc-llm)
    7. ONNX Runtime (microsoft/onnxruntime)
    8. TensorRT-LLM (NVIDIA/TensorRT-LLM)

    AI 推荐了 8 个替代方案,却始终没点名 microsoft/Llama-2-Onnx。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 microsoft/Llama-2-Onnx?
    pass
    AI 明确点名了 microsoft/Llama-2-Onnx

    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 microsoft/Llama-2-Onnx in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 microsoft/Llama-2-Onnx

    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 microsoft/Llama-2-Onnx solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 microsoft/Llama-2-Onnx —— 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 microsoft/Llama-2-Onnx 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。

RepoGEO badge preview实时预览
MARKDOWN(README)
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/microsoft/Llama-2-Onnx.svg)](https://repogeo.com/zh/r/microsoft/Llama-2-Onnx)
HTML
<a href="https://repogeo.com/zh/r/microsoft/Llama-2-Onnx"><img src="https://repogeo.com/badge/microsoft/Llama-2-Onnx.svg" alt="RepoGEO" /></a>
Pro

订阅 Pro,解锁深度诊断

microsoft/Llama-2-Onnx — 轻量扫描仍免费;本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。

  • 深度报告每月 10 次
  • 无品牌品类查询5,轻量 2
  • 优先行动项8,轻量 3