
LLM基准快照,2026年9月22日:榜首冻结的一周
本周LiveBench、BenchLM、Aider和LMArena的前三名排名均未发生变化。真正的动态发生在榜单之外:Jev和Laya决策模型开辟了一个尚无基准测试覆盖的新类别。
学习提示词工程,发现 AI 工具,通过专家指南与教程保持领先。

本周LiveBench、BenchLM、Aider和LMArena的前三名排名均未发生变化。真正的动态发生在榜单之外:Jev和Laya决策模型开辟了一个尚无基准测试覆盖的新类别。
TypeSafe发布Jev几天后,Convai Innovations推出了Laya:一个基于Apache 2.0、拥有421M参数的决策模型,声称能在100多种语言中实现33毫秒的决策。两者如何比较,说实话,包括微调方面的注意事项。

图像到视频(I2V)让你将一张静态图片,,产品照片、角色渲染或画作,,动画化为连贯的片段。以下是五种有效的方法,以及最佳I2V结果背后的提示模式。

TypeSafe AI 发布了 Jev,这是一个非聊天式的“系统一”模型,它返回带有校准概率的类型化决策,而不是散文。以下是它的定义、性能声明,以及它为何与生成式提示相辅相成。

创作者正在用AI伪造AAA游戏预告片、游戏实机画面、主视觉图和角色设定图。我们梳理了五种格式,以及让片段看起来像真实工作室发布的提示词模式。

我们对比了数千个针对这两款Google图像模型的真实提示词。Nano Banana 2是肖像和编辑类内容的专家;Nano Banana Pro则是处理网格、广告和合成场景的多面手。

社区评分最高的视频提示背后的习惯:镜头指导、剪辑清单、相机时代风格、原生音频,以及选择正确的模型,这些均来自12,000个真实案例。

每周五大排行榜照片:Claude Fable 5.1 在文本、LiveBench 和 BenchLM 中保持领先;GPT-5 继续稳坐 Aider 编程榜首;GPT-6 Astra 在网页开发领域独占鳌头。榜首稳定,但按领域分化。

我们挖掘了Wikiprompt上11,098个肖像提示词,寻找那些引人注目的AI肖像背后的模式:镜头语言、命名光线、纹理锚点,以及九个值得借鉴的真实提示词。

我们挖掘了近3000条精选的产品与广告提示词:究竟哪些图像模型真正擅长产品拍摄,以及排名靠前的结果背后隐藏的四种提示词模式。

330多个精选并评分的DALL-E提示词中的最佳范例:材质转换、容器场景和书法艺术,以及让DALL-E稳定可靠的模板模式。

550多个评分示例中最佳的GPT Image 1提示词:活动海报、收藏卡和排版密集型布局,以及使其有效的简报式提示模式。

来自370+条评分语料库的最佳Sora提示词:OpenAI的发布演示、混剪链和产品广告模板,以及让Sora片段奏效的镜头列表模式。

我们分析了全部2,185个精选提示词与其他111k个提示词的对比:它们长度是后者的4倍,视频类提示的可能性是后者的4倍,大量使用电影术语和可复用的占位符。以下是数据,以及一份检查清单。

每周照片:GPT-6 Astra在webdev上以1797 Elo首次亮相((比旧领先者高出107分),Claude Fable 5.1在文本竞技场和LiveBench中占据领先,而Aider尚未迎头赶上。

Gemini Omni 在竞技场中领先,Seedance 2.0 在逐片段人工评分中胜出,而 Veo 3 在使用量上占据主导。三组数据,三个不同的赢家,,以及如何选择。

一份基于数据的指南,助你在Wikiprompt上找到最佳Veo 2视频提示词:有效的电影化模式、10个值得复用的模板,以及将它们迁移到Veo 3时需要调整的内容。

Anthropic、Google和OpenAI均在72小时内发布了新品。发布了什么,我们每日基准测试快照已经显示的内容,以及为什么分层访问成为新的前沿模式。

一份基于数据的指南,助你在Wikiprompt上找到最佳的Wan 2.1视频提示词:开源模型的优势所在、行之有效的提示词模式,以及10个可直接套用的模板。

Wikiprompt 已突破 100,000 个活跃提示词:涵盖 1,053 个模型、3 个有记录的提示词时代、449k 条翻译,全部标注来源,并作为开放数据可供下载。
DiffusionDB登陆Wikiprompt:数千条2022年8月的真实提示词,附带其图像及精确生成参数,,种子、步数、CFG和采样器。目录时间线现在从开放图像生成开始之处起航。

Wikiprompt吸收了LAION DALL-E 3 Discord存档(CC0):2023-2024年间共15,327条带日期的提示词,展示了我们在照片写实主义时代之前如何以不同方式编写提示词。

六款LLM排行榜的每周冻结快照:Opus 5 在文本竞技场中独占鳌头,Fable 5 稳居 LiveBench 榜首,gpt-5 继续领跑 Aider 编程,而各数据源之间仍存在分歧。
来自wikiprompt目录的12个高分Grok Imagine提示词,涵盖电影感肖像、火焰与水效果、以及情感对比视频片段,并附上它们之所以有效的秘诀。

评分最高的Seedance 2.5提示词:角色一致性、手持和随身摄像头质感,以及可复用的商业模板。



Nano Banana 和 Nano Banana Pro 是谷歌快速崛起的图像模型。我们从Wikiprompt上精选了最佳的Nano Banana提示词及其背后的模式。

评分最高的Seedance 2.0视频提示词及其背后的分镜语法:定时节拍、每个片段一次镜头移动,以及真正能衔接起来的电影化动作。

百科全书中评分最高的Stable Diffusion提示词及其背后的模式:风格叠加、霓虹朋克美学,以及承载渲染的光线标记。

我们整理了Wikiprompt评分最高的Midjourney提示词,并剖析了从光线语言到材质细节,是什么让一个引人注目的图像提示词区别于一个平淡无奇的提示词。

Grok的顶级提示词是得力工具:有来源的研究协议、营销策略引擎、RPG导师和X帖子撰写器。这些是600多个中的最佳选择,附带了让Grok良好回应的模式。

gauntlet loop 是评估者-优化者模式,带有三种强化:世界取代了评分标准,盲选取代了分数,获胜取代了回合预算。

# /loop 和 ultracode 在原提示词中的实际作用、最简 Claude Code 设置,以及面向其他代理的通俗版移植 ## 原提示词中 /loop 和 ultracode 的实际作用 - **/loop**:这是一个自定义命令或脚本,用于让 Claude 反复执行同一任务,直到满足某个停止条件(例如达到目标质量、通过测试,或用户手动中断)。它本质上是“循环执行 + 自动检查”的封装。 - **ultracode**:这是一个强化编码能力的提示词或工具集,通常包含更严格的代码规范、更深入的测试要求、更高效的错误处理,以及让 Claude 以“专家级程序员”身份工作的指令。它会让

目录中必备的gauntlet提示词:原始的Claude of Duty三段式、可复用的模板,以及什么让社区发现值得保存。

同一模型,同一目标,输出却大相径庭。gauntlet 的优势在机制上源于何处,其代价是什么,以及何时使用各自的实用规则。

模糊的指标、自我评分的构建者、温和的批评者、固定的轮次数量以及大到无法评判的碎片:这五个可预见的失败及其解决方案。

三个刻意的选择让“gauntlet”保持诚实:一位拥有全新背景的评论者,一个非此即彼的二元选择而非评分,以及一个实实在在的标杆而非空泛的言辞。

在gauntlet loop中,没有任何内容是关于游戏或代码的。针对指定作家的文章,针对竞争对手截图的页面,以及针对分析师报告的研究。

五槽位护手提示:目标、可命名的可获取条、拆分、构建者加独立批评者、挣得的退出。附一个120词的完整示例。

构建子代理、一个独立的严格评审者、真正的质量门槛以及凭实力获得的退出机制:这一提示词模式的剖析,造就了一款55,000行的浏览器FPS游戏。

Matt Shumer的Claude of Duty提示词不到150个词。每一行都至关重要。以下是每一行的作用以及可以借鉴的地方。
LLM排行榜首周照片:LMArena、LiveBench、BenchLM和Aider,冻结在一页可引用的页面上。Anthropic横扫三个领奖台;GPT-5保持编程桂冠。

Wikiprompt 现已在十个竞技场中追踪 LLM 排行榜,每日快照,确保排名变化有据可查。数据来源于 LMArena 和 OpenRouter,引用方式类似维基百科参考文献,支持七种语言。

GPT Image是图像模型中的全能选手:编辑摄影、海报、角色设定以及强大的身份保持能力。以下是我们社区分享的评分最高的提示词。

三个Nano Banana变体,超过7800条提示词,一个问题:你选哪个?一个基于我们社区实际使用方式的直接答案。

Nano Banana 2 是当您想要真实的皮肤、纹理和光线时首选的模型。以下是社区分享的高评分提示词,以及让它们奏效的规律。

我们首次开放数据集发布:Hugging Face 上 56,637 条精选 AI 提示词,外加实时 API、MCP 服务器和 /dataset 端点。免费,采用 CC BY-SA 许可,专为二次开发而构建。

Wikiprompt上评分最高的DALL-E提示词,真实案例,真实效果,从照片级逼真的圣经规模戏法到黏土动画渲染和品牌标志。

Wikiprompt上实际评分最高的Seedream提示词:微距摄影写实、古典绘画风格肖像、电影海报和超现实概念,附有真实链接可供浏览,以及撰写自己提示词的具体技巧。

Wikiprompt上真正高评分的Claude提示词:系统提示词、智能体模板、商业人设和元提示词工程,并附带从这些模式中提炼出的具体技巧。

Wikiprompt上真正评分最高的Flux提示词,按质量和惊艳度排名:电影感肖像、超现实合成、模拟胶片风格和商业拍摄,外加撰写自己提示词的技巧。

Wikiprompt上真正高分的Adobe Firefly提示词:写实微距与美食摄影、双重曝光合成、风格化微缩景观以及隐喻驱动的产品拍摄,外加撰写自己提示词的技巧。

Wikiprompt上评分最高的ChatGPT提示词,真实的系统提示词,研究工作流程,以及基于角色的模板,均选自实际提交内容,并解析了它们为何有效。

Wikiprompt上真正评分最高的Runway提示词,从电影级镜头运动到视觉特效文字效果,附上撰写自己提示词的技巧。

Wikiprompt上真正高评分的Nano Banana Pro提示词:电影感雨景肖像、梵高与莫奈风格融合、分镜网格、微距产品拍摄,以及撰写自己提示词的具体技巧。

Wikiprompt上评分最高的真实Gemini提示词,从电影级逼真肖像和JSON结构化视频简报,到视觉转JSON系统提示词,以及每个提示词为何有效的原因。

Wikiprompt上真正高评分的Hailuo(MiniMax)提示词:电影级品牌宣传片、动漫打斗场景、无缝微距转场,以及Vlog风格镜头,外加编写自己提示词的具体技巧。

面向研究人员、学生和记者的指南,介绍如何可重复地获取Wikiprompt数据集、正确标注其来源,并理解其作为经过策划、持续演进的聚合语料库的局限性。

一份精确的、参考风格的 `/dataset` 清单和 `/dataset/prompts` 端点指南:响应结构、每个字段、键集分页、缓存和错误处理。

Wikiprompt现在为其超过55,000条提示词目录提供两条机器路径:一个实时MCP服务器,你的代理可以在运行时调用,以及一个批量JSON数据集,你可以将其索引到自己的RAG或向量存储中。

Wikiprompt的公开数据集提供了超过55,000个真实、由人类撰写的提示,并配有输出和质量信号,这是一种不同于合成语料库的训练数据。

开发者指南:基于Wikiprompt公开的55,000+提示词数据集,构建提示词搜索界面、每日提示词机器人、浏览器扩展或Discord机器人,包含数据摄取代码和归属说明。

抓取wikiprompt搜索界面既慢又脆弱,还会给我们的服务器带来负担。公开的批量数据集以干净的JSON格式提供了全部55,000多个提示词,并内置了归属信息。

分析Wikiprompt公开数据集能学到什么:哪些模型占主导地位,图像、视频和文本提示词有何不同,以及如何在该语料库上运行你自己的分析。

Wikiprompt通过三种方式展示其目录:批量JSON数据集、实时搜索API,以及面向AI代理的MCP服务器。以下是每种方式的使用时机及实际示例。

维基百科证明了,发布完整的数据转储并不会让存档变得不那么重要,反而会使其更加不可或缺。我们将同样的逻辑应用于我们超过55,000条提示词的目录,而注明原作者归属,正是让这一机制得以运作的关键。

Wikiprompt的公开数据集涵盖55,000多个图像、视频和文本提示词,覆盖GPT Image、Midjourney、Seedance、Veo、Kling、ChatGPT等,每个提示词都附带其实际结果媒体和结构化元数据。

以下是逐步指南,教你如何通过公共数据集端点拉取完整的Wikiprompt目录,并跟随keyset分页游标直到没有剩余内容,无需进行任何抓取。

Wikiprompt刚刚将其完整目录开放为一个免费、结构化、无需密钥的数据集,包含超过55,000个AI提示词,只需一行代码即可获取,无需再抓取网站。

基于我们社区为每个版本提交的实际提示词,对Seedance 2.5与2.0进行数据驱动的对比,以帮助您为下一个AI视频选择正确的版本。

wikiprompt上评分最高的GPT Image 2提示词,从收藏级海报到法医级肖像写实,附上快速编写自己提示词的配方。

Wikiprompt上最强Kling视频提示词精选,从FPV无人机追逐到电影级变换,并解析每个提示词为何有效。

对Wikiprompt社区实际如何使用Nano Banana和GPT Image进行数据驱动的观察,从逼真肖像到文字密集型构图,以帮助您为下一个提示选择正确的模型。

提示工程现在是一项真正的技能,提示词库随处可见:X 线程、Reddit、prompts.chat、faymas、付费市场。以下是现状,以及为什么像Wikiprompt这样免费、开放、聚合的库正在成为主流选择。

来自wikiprompt的真实提示词,用于打造工作室级产品照片、广告活动和包装效果图,无需摄影师。

wikiprompt上评分最高的十二个Veo 3提示词,从宏观电影镜头到第一人称追逐,外加Veo 3的独特之处以及如何构建你自己的提示词。

十二个真实可用的字标、品牌识别页、标志渲染和标志揭示视频提示词,选自wikiprompt数据,并按实际效果排名。

Portrait、cinematic、浅景深和黄金时刻是我们54,000多个提示库中最常见的短语。以下内容解释了为何一张肖像会显得具有电影感,并附上12个真正达到效果的提示。

我们索引了X上AI提示词分享的完整历史。这10个账号分享了比任何人都多的高质量提示词,其中@LudovicCreator以超过3,000条居首。关注他们并浏览他们的完整收藏。

付费市场每个提示词收费几美元。Wikiprompt是一个免费、开放的库,包含54,000多个AI提示词,您可以一键复制、运行和重新混合。以下是如何准确找到您所需内容的方法。

从东京霓虹肖像到富士山旅行海报,再到拉面店短片,以下是Wikiprompt上最棒的日本主题AI提示词,涵盖图像与视频。

Seedance是Wikiprompt上使用最多的AI视频模型。以下是为短片、动漫动作、一镜到底和Vlog精选的最佳Seedance提示词。

我们分析了Wikiprompt上的447个AI网红提示词,找出了什么能让一个虚拟创作者脱颖而出,而什么又会让其显得明显虚假:其中的规律、最佳提示词,以及每种风格该用哪个模型。

Wikiprompt 库中拥有超过 54,000 条提示词,规模足以回答人们真正关心的问题:哪个 AI 模型使用最多,哪个最少,每个模型最擅长什么,以及几乎所有优秀提示词中的关键词。




学习如何通过具体技巧、示例和检查清单,掌握制作有效Midjourney提示词的艺术,每次都能生成惊艳的AI艺术作品。


掌握Google Nano Banana和Gemini图像模型的提示词编写技巧。通过真实示例学习结构、风格和迭代方法。










掌握ChatGPT提示词技巧,通过清晰的步骤、示例和常见陷阱。学会编写每次都能获得精确、有用答案的提示词。

掌握Claude提示词技巧,通过清晰的指令、示例和结构。学习技巧、查看示例提示词,并避免常见错误。


掌握如何向Sora、Veo和Seedance等AI视频生成器发出提示词的艺术。通过示例学习结构、运动、镜头和风格技巧。
