- Runs gain a contributor field (GitHub username); the site renders an avatar chip linked to their profile next to each run's notes, and CI validates the field. All existing runs are attributed. - SVG variants of a case are prefetched during idle time, so switching model tabs swaps images without a network hiccup. - Xiaomi MiMo v2.5 Pro (Claude Code, max effort) integrated from PR #4 with both case runs and provenance notes; README registry tables updated. Co-authored-by: DuJiabao <Jiabao.du@Yunzhisun.com>
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NAGI BENCH
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NAGI STUDIO 的 LLM 测评案例集:同一段提示词,不同「模型 × Harness × 思考配额」组合,一次生成、不许返工,并排对比它们交出的可运行作品。
线上站点: https://bench.nagi.fun/
模型与 Harness 的关系
- 模型(Model):权重与推理引擎本身,如 GPT-5.5、Gemini 3.1 Pro、Claude Fable 5。
- Harness(运行环境):包裹模型的产品/脚手架,如 Codex CLI、Cursor、AntiGravity、Claude 网页版——它决定工具调用、系统提示词、上下文管理与续写策略,对最终产出的影响往往不亚于模型本身。
- 因此本仓库的测评单位是组合:同一个模型在不同 Harness 或不同思考配额下,记为不同条目(例如 GPT-5.5 Pro 与 GPT-5.5 Codex 是同一模型家族的两条记录)。思考配额默认拉满(Max),未来同一组合可以追加新配额版本。
已测组合 / Registry
| 模型 | 厂商 | Harness 环境 | 思考配额 | 产出 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Fable 5 | Anthropic | Claude 网页版 | Max | 02 |
| GPT-5.5 Pro | OpenAI | ChatGPT 网页版 | Extended Pro | 01 |
| GPT-5.5 Codex | OpenAI | Codex CLI(无 skill) | xhigh | 02 |
| Gemini 3.1 Pro | AntiGravity | High | 03 | |
| Gemini 3.5 Flash | AntiGravity | High | 03 | |
| Grok Build | xAI | Grok Build TUI(本地) | Max | 01 |
| Composer 2.5 | Cursor | Cursor | Max | 01 |
| DeepSeek-V4-Pro | DeepSeek | Claude Code | Max | 02 |
| Doubao Seed 2.0 Pro | ByteDance | 豆包网页版 | 超能模式 | 01 |
| Doubao Seed 2.0 Mini | ByteDance | 豆包网页版 | 快速模式 | 01 |
| MiMo v2.5 Pro | Xiaomi | Claude Code | Max | 02 |
待测:Mistral Medium 3.5 · Kimi K2.6 · MiniMax M3 · GLM-5.1 · Qwen3.7-Max(欢迎 PR 补充)
此表为人工维护的快照;站点上的「模型阵容」表由
models/*.json实时生成,以站点为准。
结构 / Structure
outputs/<model-id>/<case-id>.<ext> 模型产出原文件(HTML / SVG),文件名 = 案例 id
models/<model-id>.json 组合登记:label / vendor / harness / effort / order / 各案例运行备注
site/ 展示站点(Vite + React + Tailwind v4 + GSAP,bun 驱动)
site/src/data/cases.json 案例定义:双语标题与提示词(维护者维护)
.github/workflows/ deploy.yml 自动部署;ci.yml 对 PR 跑数据校验 + 构建
本地开发 / Development
cd site
bun install
bun run dev # 同步 outputs/ 并启动 http://localhost:5173/
bun run build # 数据校验 + 类型检查 + 产物构建(输出到 site/dist)
贡献一个模型产出 / Contributing a run
贡献不需要改任何代码,只涉及两类文件:
- 产出文件:
outputs/<model-id>/<case-id>.<ext>(如outputs/gpt-5-5-pro/pelican-cycling.svg)。 - 组合登记:
models/<model-id>.json(新组合新建文件;已有组合在runs里加一条):
{
"label": "GPT-5.5 Pro",
"vendor": "OpenAI",
"harness": "ChatGPT Web",
"effort": "Extended Pro",
"order": 20,
"runs": {
"pelican-cycling": {
"note": {
"zh": "在哪个 Harness 里、什么思考档位、是否一次生成、是否有修复",
"en": "Which harness, what effort level, one-shot or fixed"
},
"contributor": "你的 GitHub 用户名"
}
}
}
规则(CI 自动校验,不满足会挂):
model-id只用小写字母/数字/连字符(如doubao-seed-2-0-pro),文件名与outputs/目录名一致;- 每条 run 的
note双语必填——这是本仓库的可信度来源,必须写明产出怎么来的; - 声明的 run 必须有对应的产出文件;
- 同一组合对同一案例可提交多个版本:
runs.<case-id>写成数组,第二个版本起必须用file指定不同文件名(如pelican-cycling-2.svg); contributor填你的 GitHub 用户名,站点会在产出旁展示你的头像并链接到主页。
提 PR 后 CI 会跑数据校验 + 构建;合入 main 自动部署。