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REPOGEO 报告 · LITE

wenge-research/YAYI2

默认分支 main · commit 7ee4d9e3 · 扫描时间 2026/6/23 21:33:04

星标 2,799 · Fork 18

本仓库扫描历史

下方为分数趋势（含全部就绪扫描；左旧右新，可横向滚动）。表格明细默认折叠，展开后每页 10 条，最新在上。

分数趋势（左 → 右：旧 → 新）

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格（每页 10 条，可翻页）。

AI 可见性总分
28 /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
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 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 README's opening sentence to highlight Chinese optimization and multilingual support

    原因：

    当前
    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。
    复制粘贴的修复
    YAYI 2 是中科闻歌研发的**新一代开源大语言模型**，**专为中文内容优化并支持多语言**，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。
  • hightopics#2
    Add more specific topics for LLMs, multilingual support, and parameter size

    原因：

    当前
    artificial-intelligence, chat, chinese, gpt, natural-language-generation, pretrained-language-model, yayi
    复制粘贴的修复
    artificial-intelligence, chat, chinese, gpt, natural-language-generation, pretrained-language-model, yayi, large-language-model, llm, multilingual, 30b-llm
  • mediumhomepage#3
    Add the Hugging Face repository URL as the project homepage

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://huggingface.co/wenge-research/yayi2

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
Baichuan 2
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Baichuan 2 · 被推荐 1 次
  2. Qwen · 被推荐 1 次
  3. ChatGLM3 · 被推荐 1 次
  4. InternLM2 · 被推荐 1 次
  5. Yi · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Where can I find an open-source large language model optimized for Chinese content?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Baichuan 2
    2. Qwen
    3. ChatGLM3
    4. InternLM2
    5. Yi

    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
    Recommend a 30 billion parameter multilingual LLM for general and domain-specific AI tasks.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Falcon 40B Instruct
    2. Falcon 40B
    3. MPT-30B Instruct
    4. MPT-30B
    5. Llama 2 70B
    6. BLOOMZ-7B1
    7. BLOOM family
    8. BLOOM-176B
    9. Guanaco-33B
    10. Llama 33B
    11. Vicuna-33B

    AI 推荐了 11 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 未点名 wenge-research/YAYI2 —— 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 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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  • 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