RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

ray-project/llmperf

默认分支 main · commit f1d6bed4 · 扫描时间 2026/5/19 02:27:27

星标 1,116 · Fork 205

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
62 /100
需要改进
品类召回
1 / 2
被推荐时的平均排名 #1.0
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 ray-project/llmperf 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 specific topics for LLM benchmarking

    原因：

    复制粘贴的修复
    llm, llms, large-language-models, benchmarking, performance-testing, evaluation, ray, distributed-systems, mlops, machine-learning
  • highreadme#2
    Refine README H1 to emphasize LLM serving system benchmarking

    原因：

    当前
    # LLMPerf

A Tool for evaulation the performance of LLM APIs.
    复制粘贴的修复
    # LLMPerf

A distributed tool for benchmarking and evaluating the performance of LLM serving systems and APIs.
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository metadata

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://github.com/ray-project/llmperf

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
1 / 2
50% 的问题里出现了 ray-project/llmperf
平均排名
#1.0
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
4%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
psf/requests
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. psf/requests · 被推荐 1 次
  2. curl/curl · 被推荐 1 次
  3. python/cpython · 被推荐 1 次
  4. OpenAI API · 被推荐 1 次
  5. Anthropic Claude API · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I measure the throughput and latency of different large language model APIs?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. requests (psf/requests)
    2. curl (curl/curl)
    3. asyncio (python/cpython)
    4. OpenAI API
    5. Anthropic Claude API
    6. Google Gemini API
    7. Cohere API
    8. Mistral AI API
    9. Locust (locustio/locust)
    10. JMeter (apache/jmeter)
    11. k6 (grafana/k6)
    12. Artillery (artilleryio/artillery)
    13. AWS Distributed Load Testing
    14. Google Cloud Load Testing

    AI 推荐了 14 个替代方案，却始终没点名 ray-project/llmperf。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools help compare the performance and correctness of various LLM inference endpoints?
    你：第 1 位
    AI 推荐顺序：
    1. LLMPerf ← 你
    2. Arize AI Phoenix
    3. Weights & Biases Prompts
    4. LangChain Evaluation
    5. OpenAI Evals
    6. requests
    7. time
    8. pandas
    9. fuzzywuzzy
    10. nltk
    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 ray-project/llmperf?
    pass
    AI 未点名 ray-project/llmperf —— 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 ray-project/llmperf in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 ray-project/llmperf

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

    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/llmperf 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）
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/ray-project/llmperf.svg)](https://repogeo.com/zh/r/ray-project/llmperf)
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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