实体库查询

App、模型、机构放在同一个实体库里,彼此之间的关系都带证据(110 个 App、203 个模型、822 个机构,1875 条关系)。在下面写条件,结果可以是表格、列表、卡片或关系图,复制一段代码就能放进任何网页;页面会随实体库更新,不用重新贴数据。

查询 命中 0 条

从一个内容和视角开始

新模型NEO LAB 实验室关系最密的机构App 品类榜单变化资本、并购与算力行业信号治理、事故与案件Landscape 结构图的分层总览各期 Buzzwords故事线与专题条目
示例

嵌入代码


      

iframe 形态


      

公众号、知乎这类不跑脚本的地方,用「下载」拿到数据,或把关系图用浏览器截图贴进去。

能查的字段

字段含义取值 / 备注
name名称全部
type类型app / model / org / layer(Landscape 的层)/ map(图谱)/ trend(页面判断)/ inst(文件 / 规则)/ event(事件,含行业信号)
developer开发者模型和 App:开发它的机构(名字或 id)
unit团队 / 部门模型:开发者栏里的团队,如 通义 Qwen、Google DeepMind
access可得性模型:open(开放权重)/ closed(闭源 / API)
category类别 id模型:open-llm、closed-llm、speech、retrieval、video-world、science、accel、decision
category_zh类别模型和 App 的中文类别名
date发布日模型:YYYY-MM-DD,可用 >= <= 比较
eps期号模型:进过哪几期的「本周新模型」,如 eps=108
in_eps栏目所属的期模型:发布日落在该期窗口里、或进过该期「本周新模型」栏目的期号(含边界日 / 背景),如 in_eps=110;台账页和期页的栏目用它
license许可模型:许可证简称
kind机构类型 / 文件·事件类别机构:company / lab / nonprofit / university-lab / research-institute / individual / programme;inst:law / treaty / framework / rule / standard / case / report / research / dataset;event:incident / statement / hearing / action / financing / controversy / milestone
series系列机构:neolab / lab-watch(有本站档案的)
roles角色机构:dev / lab
labAI Lab机构:lab=yes 表示训练自家基础模型的主体
directionNEO LAB 方向NEO LAB 机构:arch / open / eval / align / agent / world / redteam / compute(与 /graph/neolab/archive 的八个方向一致);还有 direction_zh、tagline、founded、voice_date(最近发声日期)、nl_num(编号)
landscape出现在哪张 Landscape 图机构 / 模型:agent-dev-stack、agent-security、compute-industry、ai-governance、chip-design-flow;landscape_n 是出现的卡片数
summary说明inst / event:一两句话,只写页面(或出处)说的;caveat 是页面自己的提醒(厂商自我披露、媒体转述等)
category信号分类 / 模型类别 idevent kind=signal:benchmark / repo / blog / expert / research / license(category_zh 是中文名);source_name 是信源;ep 是进了哪一期 Buzzwords
map_kind图谱类型map:structure(结构图)/ ledger(台账:新模型台账、行业信号流)/ directory(NEO LAB 档案目录)/ ranking(AppWatch 榜单);还有 scope、methodology、version、last_updated、n_layers、n_rows
map所在的图layer:agent-dev-stack / agent-security / compute-industry / ai-governance / chip-design-flow(Landscape 的结构图)、ai-models / ai-industry-signals(台账)、neolab(研究方向)、appwatch(榜单,另有 edition、list);还有 num(第几层)、n_cards(卡片数)
n_models模型数机构:台账里的模型数,可用 >= 比较
n_appsApp 数机构:开发的 App 数
best_rank最高名次App:最新一期 a16z 榜单的最高名次;archived=yes 的 App 只上过更早的榜单,没有这个字段
group榜单分组App:assist / comp / image / video / audio / code …;group_zh 是中文名
degree连接度任意:相对其他节点的连接数
search全文任意:在名称、别名、开发者和说明、要点里找(search~词,空格隔开的词都要有)
n_maps出现在几张 Landscape 图机构 / 模型:可用 >= 比较
hist.web.7名次史App:hist.<榜>.<期> 是它在那一期那张榜上的名次(web / mobile / spend);first_edition、last_edition、n_editions、best_web …
n_rels / n_evidence关系数 / 出处数任意:它参与的关系条数(不含 placed_in / flows_to)/ 这些关系背后的出处条数;可用 >= 比较、排序,也能当看板卡片的 meta
date@ym日期的年月 / 年 / 季度任意日期字段后加 @ym / @y / @q:date@ym 是 2026-10,since@y 是 2026,founded@q 是 2023 Q3;用在 group(看板分栏)、where、sort 里
e.rank / e.trend / e.delta关系的字段from=edges 时:placed_in 的名次 rank、较上期 trend(up / down / same / new / re / start)和 delta;任意关系的 since、until、amount、share、votes、role;端点用 src.<字段>、dst.<字段>

数据