Bin-H-17 ModelSieve · 模型筛
供应商中立的「模型情报 / 策略顾问层」。不做网关，只做情报聚合 + 分档推荐 + 易读呈现。 Vendor-neutral model-intelligence layer. Not a gateway — only aggregation, tiered recommendation, readable output.
何时使用 · When to use
- 用户要选型建议："给我推荐个模型""写代码用哪个""性价比最高的""不考虑钱用最好的"。
- 用户要横向对比："Claude 和 GPT 哪个值""这个价位有没有更好的"。
- 用户要价格/质量情报："现在哪个模型最便宜""最新发布有哪些值得看"。
- 用户要把推荐落到工作流（可选）：配合
adapters/把三档写回 Dify / LangGraph / n8n / otari。
核心定位 · Positioning
- 白空间：情报层 + 写回适配器。网关/路由（OmniRoute、LiteLLM、otari）已是红海，我们不重复造。
- 可解释、可回退：每个推荐都给出来源链接与一句话理由；用户随时知道"为什么选它"，且能改回。
- 永远标注权威性：实时价格来自 OpenRouter（可靠）；质量分优先用 Artificial Analysis / LMArena， 否则明确标注"启发式/社区信号，非权威 benchmark"。
数据源矩阵 · Source matrix
| 维度 | 权威源 | 访问方式 | 提供什么 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 实时价格 / 可用性 | OpenRouter /api/v1/models |
免费、无需 key；本仓 radar/snapshot.py 直接拉 |
340+ 模型真实 $/1M、上下文、模态 | 最可靠的价格信号 |
| 质量指数 | Artificial Analysis Intelligence Index | 官网榜单公开；API 需免费 key（AA_API_KEY） |
综合智能指数、速度(tokens/s)、价格 | 本仓 radar/quality_aa.py 已集成，无 key 时启发式兜底 |
| 人类偏好 | LMArena (原 Chatbot Arena) | 免费 API + 每日 JSON 快照；arena-rank PyPI 可复现 |
Elo 人类偏好分（最贴近"用起来感觉"） | 分任务榜（文本/代码/多模态） |
| 抗污染能力榜 | LiveBench (livebench.ai) | 官网；月度刷新题 | 数学/代码/推理，防 benchmark gaming | 与 AA/LMArena 互补 |
| 代码专项 | SWE-bench Verified / Aider Polyglot | 官网榜单 | agentic coding / 编辑器式编码 | 选 coding 模型看这两个 |
| 社区实测 | r/LocalLLaMA (Reddit) | WebSearch / WebFetch | 量化翻车、真机可用性、Apple Silicon 等 | 信号噪声比最高的论坛 |
| 新发布追踪 | Hugging Face Trending / Daily Papers / LLM Stats | WebSearch | 24h 内新模型、社群反应 | 追新发布用 |
| 开源权重聚合 | Vellum / Onyx open-weight leaderboard | 官网 | 仅开源权重的横向比较 | 自托管视角 |
完整访问细节见
references/sources.md（双语）。
工作流程 · Workflow
1. 解析意图 · Classify intent
best_quality/不考虑钱→ 质量上限最高（AA Intelligence Index + LMArena Elo 双高）。best_value/性价比最高→ 质量/价格 最优（用实时价格算性价比指数）。cheapest/最便宜兜底→ 价格最低且能完成任务。- 若用户指定任务域（coding / reasoning / long-context / vision），叠加任务榜过滤。
2. 拉取实时数据 · Gather（按需，优先实时）
- 价格/可用性：直接运行
python radar/snapshot.py（联网拉 OpenRouter；或--offline走缓存）。 - 质量分：优先 Artificial Analysis（有 key 时
radar/quality_aa.py自动用真实分）；否则 WebFetch LMArena / AA 榜单。 - 社区/新发布：WebSearch「r/LocalLLaMA <模型>」或「<模型> benchmark 2026」。
- 能用结构化 API 就别只靠网页摘要；多源交叉验证，避免单一厂商自吹。
3. 排名 · Rank
- 质量档：AA Intelligence Index 降序为主，LMArena Elo 作交叉印证。
- 性价比档：
性价比指数 = 质量分 / 平均价格，取 top。 - 便宜档：实时 $/1M 升序，剔除明显玩具模型（上下文<8K 或已退市）。
- 每个入选模型附一句话理由 + 来源链接。
4. 呈现 · Present
- 严格使用
references/output-template.md的易读模板（表格 + 一句话总结 + 免责声明）。 - 默认输出 Markdown 表格；若用户要"看"而非"读"，可用 Visualizer 渲染对比卡片。
- 永远附：① 数据时间/来源；② "建议在你的真实任务上再做 20 条私有评测" 的提醒。
边界与免责 · Caveats
- 质量分若非来自 AA/LMArena，必须明确写"启发式/社区信号，非权威"。
- 榜单有偏差（LMArena 偏英语技术用户、闭源新模型覆盖稀疏）——交叉印证，不盲信单一源。
- 我们不替用户做"全自动接管"；推荐是顾问，最终决策与写回需用户显式确认。
与仓库其他部分的关系 · Repo map
radar/snapshot.py：每日入口，拉价格+三档+缓存快照。radar/diff.py：跨日漂移对比（价格波动/退市/换模型建议）。radar/quality_aa.py：Artificial Analysis 真实质量分接入。adapters/{dify,langgraph,n8n,otari}：把三档写回用户工作流（默认 dry-run）。- 更多设计细节见
docs/architecture.md与docs/roadmap.md。