一个人、30 万个「A vs B」页面:BenchLM 怎么接住每周一个新模型的搜索
它是什么 一个汇总各家公开评测分数、给大模型排名,并为每两个模型自动生成对比页的网站。
为什么火了 2026 年新模型每周都发,「A vs B」「哪个写代码最好」的搜索一直在涨;它用模板铺了约 30 万个有真实数据的对比页,冷门组合只有它有现成页面,方法论透明又让人和 AI 愿意引用它。
B你可以怎么跟 别再做 LLM 排行榜,把「实体多 × 两两对比 × 缺数据也写得诚实的模板」搬到一个实体还在不断增加、没人铺满的品类(AI 编程工具、生成类 API、GPU 云报价等),靠搜索和 AI 引用获客,流量起来后开 API 和广告。
全球排名 12.9 万 · 90 天前 39.3 万
BenchLM(benchlm.ai)是一个人做的大模型排行榜。它自己不跑评测,只把各家公开的分数汇到一起,再把 1,000 多个模型两两配对,每一对生成一个对比页,一共约 30 万页。全球排名 90 天涨了 3 倍,9 月自报 111 万次浏览。这套打法已经被人拆解过、标了「可复制」,所以真正要回答的问题是:你该拿它去做哪个品类,而不是再做一个大模型排行榜。
一次搜索
11 月 6 日,在 Brave 里搜「gpt-6 vs claude opus 5.5」,第一条是 DataCamp 的长文,第二条就是 benchlm.ai/compare/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-astra,排在 Artificial Analysis、MindStudio 和 Tom's Guide 前面。DataCamp 是编辑一篇一篇写的,BenchLM 那一页没人写过,是模板自己生成的:顶上一段结论,下面是价格表、分项分数,再下面按「写代码」「做 agent」「长文档」各给一个判断。
换一对没人搜的试试:moshi-7b-vs-ultravox-v0-7,两个小众语音模型。页面照样有,只是写得很老实:「公开数据里两个模型没有一个共同的基准,不足以判断谁更好」,每一行都标着「证据不足」。这一页基本没人会看,但 30 万页里有足够多这样的冷门组合,加起来就是一份流量。
它是什么,谁做的
一个叫 Glevd 的独立开发者(X 上是 @glevd,自称 Guillaume,别的背景没查到),2025 年 8 月上线。about 页写得很直白:「BenchLM 不跑私有评测」,数据来自模型卡、发布公告、公开榜单和论文。它用一套自己起名叫 BenchAlign 的算法(现在是 v5.8,权重和校准方法都公开)算总分,给 212 个模型排名,收录 1,016 个模型、758 个基准。每个名次标「Supported(证据够)」或「Estimated(估的)」,SWE-bench Verified 这种已经被刷穿的基准只展示、不计分。
涨了多少
| 时间 | 全球排名(Tranco) | 它自报的浏览量(GA4) | 站内页面数 |
|---|---|---|---|
| 7 月底 | 约 45 万名 | 4 周约 50.9 万 | 约 7.3 万(howtodistribute 7 月统计) |
| 8 月 | 39 万名 | 791,237(8 月 1–28 日) | — |
| 9 月 | 24 万名 | 1,115,214(9 月 1–28 日,环比 +40.9%) | — |
| 11 月初 | 12.9 万名(11-05) | — | 约 30.9 万(sitemap,11 月) |
Chrome 真实用户数据(CrUX)里,它的全球档 6 月是前 100 万,7 到 9 月升到前 50 万;澳大利亚、加拿大、土耳其、越南已经进了当地前 10 万。最近 7 天名次还在往上走(13.3 万到 12.9 万),没见顶。
浏览量数字是它自己在广告招商页 /advertise 上公布的,目的是招广告主,可以信个大概。值得注意的是页面数和流量是一起涨的:3 到 4 个月里页面从 7 万多翻到 30 万出头,浏览量从 50 万涨到 110 万。
用户从哪来:几乎全是搜索
- 两两对比页是主力。 1,000 多个模型两两配对理论上约 50 万对,它铺了约 30 万。新模型一发布,模板自动多出几百个新页面,不用写一个字。
- 其他入口补搜索词。 模型页 1,017 个、基准页 764 个、/best/ 下按用途分的页(写代码、长上下文、中国模型、本地部署……)77 个,还有 14 个以上 /alternatives/ 页,专门接「Artificial Analysis 替代品」「llm-stats 替代品」这种搜索。页面标题每月自动换成当月,比如「LLM Leaderboard — November 2026」。11 月初在 Brave 里搜「llm leaderboard」它排第 5,搜「best llm for coding 2026」也是第 5。
- 想办法让 AI 和别人引用它。 有 llms.txt,页面带结构化数据,还做了一个能被反复引用的「BenchLM Token Price Index」。Reddit 上已经有人原样引用它的价格指数和排名;GitHub 上的 awesome-llm-bench 每天从它同步前 10 名,说它是「最诚实、更新最勤的聚合站」。
- 嵌入组件换外链。 /embed 能生成一个榜单 iframe,底下自带「by BenchLM.ai」的链接;数据下载用 CC BY-NC 协议,要求署名链回。带回来多少外链没核实。
- Newsletter 留人。 Beehiiv 订阅 10 月 25 日是 6,100 多人,8 月底是 3,439。
- 没找到的: X 上近 120 天几乎没人提它,Product Hunt、Hacker News 上都没有发布记录,也没看到付费投放。howtodistribute 的拆解结论是「只有一个渠道撑起来」。
为什么是现在
2026 年各家几乎每周都发新版本:GPT-6.x、Claude 5.x、Gemini 4、Kimi K3。每发一个,「X vs Y」「哪个写代码最好」的搜索就多一批,而且这种词时效很短,编辑写不过来。BenchLM 的模板正好吃这种需求:实体越多,页面越多;实体更新越快,人写的竞品越追不上。
光靠页面多还不够。2026 年 Google 对薄内容降权降得很狠,它能活下来,是因为每页都有真实分数、价格和出处,缺数据就写「Not measured」,不硬编一个结论。方法论公开、标证据强度,让它攒下「诚实」的口碑,这是人和 AI 愿意引用它的原因。
钱从哪来
都写在站上,具体赚多少不知道:
- 数据 API:免费每月 250 次,Pro $49/月,Research $249/月,页面写「700+ 用户」,没说是注册还是付费。另有 MCP 和商业授权。
- 广告招商:网站版位、newsletter 版位、带文章的「发布套餐」,招商页写着「正在排 12 月的投放」。
- affiliate:站上有披露声明。
没在 TrustMRR 这类收入公开平台上挂,收入没公开。按 110 万月浏览量、一个人运营来算,广告加 API 养活一个人大概没问题,具体多少只能估,外面看不出来。
谁在抢
这个品类很挤。头部有自己的数据,BenchLM 没有。
| 对手 | 排名(Tranco,11-05) | 和 BenchLM 的区别 |
|---|---|---|
| LMArena(arena.ai) | 6,798 | 用户盲测投票,有融资的团队;BenchLM 拿它当数据源之一 |
| Artificial Analysis | 18,624(90 天前 40,649) | 自己跑评测、测速度和价格,是行业事实标准 |
| OpenRouter Rankings | 3,850(整个 openrouter.ai) | 按真实调用量排,不看分数 |
| llm-stats.com | 126,685(90 天前 158,671) | 打法最像,名次和 BenchLM 现在几乎一样,但 90 天只涨了约 1.25 倍,页面少得多 |
| Vellum、onyx.app 的榜单页 | 15.7 万 / 14.2 万(整个域名) | SaaS 公司拿榜单做内容营销,覆盖窄 |
| benchleader、benchmarklist、theaggregate、whatllm | 都不在前 100 万 | 2026 年冒出来的跟风站 |
拆解文早就有了:howtodistribute.com 7 月发了「How BenchLM got its users」,标的是「COPYABLE:下周一就能开始,不要预算、不要粉丝、不要谁批准」。跟风站已经有四五个,都还没起来。
如果是你
B。打法值得学,但别再做一个大模型排行榜。 这条赛道头部有自己的评测数据,BenchLM 又先铺了 30 万页,打法也已经公开拆解过,跟风站都没起来。真正能拿走的,是「实体多 × 两两对比 × 诚实模板」这套方法,换一个实体还在不断冒出来、大家天天争论、但还没人铺满的品类去做。
- 适合谁:能写爬虫、会做静态站、耐得住 6 到 12 个月才开始复利的一个人;最好本来就懂某个品类、知道去哪拿数据,而且数据整理起来够麻烦(别人懒得做,才是你的护城河)。
- 不适合谁:想三个月见收入的;手上没有可定期重新抓取的数据源、准备靠 AI 编内容凑页面的(2026 年薄内容会被整站降权);想直接做 LLM 基准、正面撞 BenchLM 和 Artificial Analysis 的。
- 怎么做:先列实体清单,算 n×(n−1)/2,对比页上限要过几千才值得做。候选方向:AI 编程工具和 agent、语音/图像/视频生成 API 的价格与质量、各家 GPU 云的报价、某个国家的手机套餐或宽带、某类 SaaS。模板要做到:最冷门的那一对打开也是完整的一页,缺数据就写「暂无」。再补 /best/{用途}、/alternatives/{竞品} 和一两个计算器。打不存在的网址要返回真正的 404,BenchLM 在这一点上就没做好(howtodistribute 指出它对乱写的网址也返回 200)。
- 怎么获客:搜索为主,上线前就把 sitemap 和结构化数据配好;做一个能被引用的指数(比如「某某价格指数」),配 llms.txt,抢 AI 搜索的引用;嵌入组件加署名协议换外链;从第一天就挂 newsletter 订阅框。流量过了每月几十万浏览,再开 API 和广告招商。
- 什么时候之前:没有硬死线,但越晚越难。选一个今年新冒出来、实体每月还在增加的品类,在它被 SaaS 公司的内容营销页占满之前铺开;理想是 2027 年第一季度前上线,年中看到长尾点击。
- 什么情况说明看错了:① BenchLM 的 Tranco 名次在 2027 年初掉回 30 万名开外,或者它的 /advertise 页不再更新浏览量:说明 Google 开始收拾程序化对比页,这套打法整体在走下坡;② 你上线 3 个月后,收录的页面里有点击的不到一成:说明你选的品类没有足够的「A vs B」搜索;③ Google 或主流 AI 搜索开始直接在结果页给出模型对比表:中间这层聚合站会被跳过。
最后一句给所有做产品的人:当一个品类里的「东西」多到人写不过来、又新到每周都在变,先算一下两两配对有多少种,再看谁已经铺了多少页。
研究底稿:竞品表、获客证据、完整研究报告
- 竞品
名字 在哪 上线 规模 它和这家不同在哪 LMArena / arena.ai 网页 2023 arena.ai Tranco 6,798 用户盲测投票、自己出 Elo，是有融资的团队；BenchLM 只把它当数据源之一 Artificial Analysis 网页 2024 Tranco 18,624，CrUX 全球前 5 万 自己跑评测，还测速度和价格；BenchLM 镜像它的指数，并做了 alternatives 页截流 OpenRouter Rankings 大厂功能 2023 openrouter.ai Tranco 3,850 按真实调用量排名，不看基准分 Epoch AI Benchmarking Hub 网页 2024 Tranco 43,550 研究机构，自己跑评测 llm-stats.com 网页 2024 Tranco 126,685(90 天前 158,671) 打法最像，但页面少、方法论弱，90 天只涨约 1.25 倍 Vellum LLM Leaderboard 网页 2023 vellum.ai Tranco 156,975 SaaS 公司拿榜单引流，覆盖面窄 onyx.app LLM leaderboard 网页 2025-26 onyx.app Tranco 142,391 SaaS 的内容营销页，在 Brave 搜索里抢同一批 best-for 词，没有成规模的两两对比页 LiveBench 开源 2024 Tranco 322,937 自己出防污染的题，只是单一基准 - 用户从哪来
- 查实 程序化 SEO(两两对比页、模型页、基准页、best 页、alternatives 页):sitemap 约 309,481 个 URL，其中约 30 万个是 /compare/(7 月约 7.3 万)；自报 7 月 28 天 58.3K 次 Google 点击；Brave 搜「llm leaderboard」排第 5、「gpt-6 vs claude opus 5.5」排第 2
- 查实 竞品截流页:有 /alternatives/artificialanalysis、/alternatives/llm-stats、/alternatives/lmarena 等 14 个以上页面
- 查实 抢 AI 引用 / GEO:有 llms.txt、Dataset JSON-LD，做了可引用的 BenchLM Stats 和 Token Price Index；Reddit 上有人原样引用；parse.gl 有专页、百度百科有词条
- 推断 嵌入组件换外链:/embed 生成的 iframe 自带署名外链，数据用 CC BY-NC 协议要求署名；实际带来多少外链未核实
- 查实 社区自发引用:r/ClaudeAI、r/GithubCopilot 等有人贴它当证据；awesome-llm-bench 每天从它同步 Top 10
- 查实 Newsletter 留存:Beehiiv 订阅 6,100+(2026-10-25)，比 8 月底涨了 77% 以上
- 推断 X / HN / PH / 付费投放:都没找到：x-radar 0 条，我们的 PH、HN 库和广告库都没有它；howtodistribute 也说看不到付费投放
BenchLM(benchlm.ai):为什么能跑出来
渠道:web(C2,我们别的库里都没见过它)。研究日期 2026-11-07。
一句话
BenchLM 是个人开发者 Glevd(X 账号 @glevd,自称 Guillaume)2025 年 8 月上线的 LLM 基准聚合站。它自己不跑评测,把各家模型卡、公开榜单、论文上的分数汇到一起,用自研的 BenchAlign(现 v5.8)算一个总分,给 212 个模型排名,收录 1016 个模型、758 个基准。它能跑出来,主要靠程序化 SEO:按「模型 A vs 模型 B」两两组合,一口气生成了约 30 万个对比页,再加上模型页、基准页、/best/、/alternatives/ 这些页面,把大量长尾搜索词接住了。2026 年模型发布特别密,「X vs Y」「best LLM for coding」这类词的搜索量一直在涨,它刚好接在这股需求上。
1. 数据:它现在多大、涨得多快
- Tranco(traffic 库 rank_day):2026-07-30 是 449,242 名,08-06 是 393,003,09-03 是 242,159,10-01 是 189,549,11-05 是 129,426;90 天约 ×3.0,还没见顶(近 7 天从 132,766 爬到 129,426)。
- CrUX(traffic 库 crux_domain):全球档 2026-06 是前 100 万,07 到 09 月是前 50 万;2026-09 AU、CA、TR 升进前 10 万,VN 在 08 月已经升进前 10 万;JP 从前 100 万升到前 50 万;US、GB、DE、FR 从 05 月的前 100 万升到前 50 万。
- 它自己公布的流量(https://benchlm.ai/advertise,也就是它的广告招商页):
- GA4 记录 2026-09-01 到 09-28 共 1,115,214 次浏览,上月同期 791,237,环比 +40.9%;
- 模型页至少 122,266 次浏览,对比页至少 90,311 次;
- Beehiiv 订阅 6,100+(2026-10-25),比 8 月底的 3,439 涨了 77% 以上。
- 更早的自报数(howtodistribute.com/benchlm 引用当时的 /advertise):截至 2026-07-25 的 4 周有 509.4K 浏览;截至 2026-07-06 的 28 天有 58.3K 次 Google 点击。
- 页面规模:我们 2026-11-07 数了它的 sitemap,32 个分片共约 309,481 个 URL,其中 /compare/ 两两对比页约 30 万个,另有模型页 1017、基准页 764、厂商页 240、best 页 77、博客 103。howtodistribute 7 月左右数的是 73,149 个 URL(对比页 72,019 个)。也就是说,页面数在 3 到 4 个月里涨了约 4 倍,流量曲线同期跟着涨。
- 流量在哪:只有网页。没找到 App,也没找到 Chrome 扩展。
2. 竞品(做同一件事的)
Tranco 名次都取自 traffic 库 2026-11-05;括号里是 90 天前的名次。
| 产品 | 形态 | 上线 | 规模 | 和 BenchLM 的不同 |
|---|---|---|---|---|
| LMArena / arena.ai | 网页 | 2023(Chatbot Arena) | arena.ai 6,798(13,220);lmarena.ai 65,148 | 用户盲测投票、自己出 Elo,有融资的团队;BenchLM 把它当成数据源之一 |
| Artificial Analysis | 网页 | 2024 | 18,624(40,649),CrUX 全球前 5 万 | 自己跑评测,还测速度和价格,是行业事实标准;BenchLM 镜像了它的 Intelligence Index,还专门做了 /alternatives/artificialanalysis 截流 |
| OpenRouter Rankings | 网页(大厂级功能) | 2023 | openrouter.ai 3,850 | 按真实调用量排名,不看基准分 |
| Epoch AI Benchmarking Hub | 网页 | 2024 | 43,550 | 研究机构,自己跑评测 |
| Scale Labs leaderboard | 网页 | 2024 | scale.com 27,236 | 私有专家评测(SEAL);BenchLM 镜像了它的部分榜 |
| llm-stats.com | 网页 | 2024 | 126,685(158,671),CrUX 全球前 50 万 | 最像的对手:也是聚合加对比页,名次和 BenchLM 现在几乎一样,但 90 天只涨了约 1.25 倍;BenchLM 有 /alternatives/llm-stats 截它的流量 |
| Vellum LLM Leaderboard | 网页(SaaS 的内容营销) | 2023 | vellum.ai 156,975 | SaaS 公司拿榜单引流,覆盖面窄 |
| onyx.app/llm-leaderboard | 网页(SaaS 的内容营销) | 2025–26 | onyx.app 142,391 | 同样在做「best LLM for X」SEO 页,在 Brave 搜索里和 BenchLM 抢同一批词 |
| LiveBench | 网页/开源 | 2024 | 322,937(571,926) | 自己出防污染的题,学术背景 |
| HF Open LLM Leaderboard、Aider、SWE-bench、tbench 等单项榜 | 开源/网页 | 2023–25 | aider.chat 88,818;swebench.com 147,456 | 都只管一个基准;BenchLM 把它们汇总进来 |
| whatllm.org、benchleader.com、benchmarklist.com、theaggregate.ai | 网页 | 2026 | 后三个不在 Tranco 前 100 万 | 跟风的聚合站,见第 5 节 |
结论:这个赛道很挤。头部(Arena、Artificial Analysis)有团队、有自己的评测数据;BenchLM 没有自己的数据,打法是「聚合 + 页面数量」。
3. 增长手段(用户从哪来)
- 程序化 SEO(已确认,是主力):约 30 万个 /compare/{a}-vs-{b} 页面,每页都有结论、价格表、分项分数,缺数据就老实写「Not measured」。另有 1017 个模型页、764 个基准页、/best/{用途} 页(coding、long-context、chinese-models、local-llm……),14 个以上 /alternatives/{竞品} 页(artificialanalysis、llm-stats、lmarena、chatgpt、claude、openclaw……),以及 /tools/ 下的计算器。
- 证据:sitemap 统计;howtodistribute 的拆解结论是「只有这一个渠道撑起来」,没看到付费投放;Brave 搜索「llm leaderboard」它排第 5,「gpt-6 vs claude opus 5.5」排第 2,「best llm for coding 2026」排第 5(2026-11-07 实测)。
- 自报的分页面数据也对得上:模型页、对比页是浏览量的大头。
- 页面标题每月都会自动带上当月,比如「LLM Leaderboard & AI Model Benchmarks — November 2026」,用来抢「2026 / 本月」这类时效词。
- 抢 AI 引用 / GEO(已确认):有 llms.txt;页面上有 Dataset JSON-LD;2026-07 上线了 BenchLM Stats,专门做成「可引用的数据点」,比如「BenchLM Token Price Index」。Reddit 上已经有人原样引用这些数据(r/AskReddit 帖子引了 Token Price Index,r/hermesagent 引了它给 MiniMax M2.7 的排名);parse.gl 有专门一页「What AI says about BenchLM」;连百度百科英文版都有它的词条。
- 嵌入组件换外链(已确认有这个机制,带来多少外链未核实):/embed 能生成 iframe 榜单,下面自带「LLM benchmark leaderboard by BenchLM.ai」锚文本外链。数据下载用 CC BY-NC 协议,要求署名并链回来。
- 用户自发在社区引用(已确认,零散):r/ClaudeAI、r/GithubCopilot、r/elasticsearch 的评论里有人贴 benchlm.ai 当证据;GitHub 有 leoncuhk/awesome-llm-bench,每天从 benchlm.ai 同步 Top 10,并称它是「最诚实、更新最勤的聚合站」;tomrochette.com、lossless.group 也收录了它。
- 邮件订阅留人(已确认):Beehiiv 订阅 6,100+,两个月涨了 77%,用来把一次性搜索来的人变成回头客。
- X、HN、PH 冷启动:没找到证据。x-radar 近 120 天搜「benchlm」是 0 条;我们的 PH 和 HN 库也没收它(C2)。创始人 @glevd 的 X 简介写着「Building @BenchLM_AI」,但没看到哪条大号转发带来过爆发。
- 付费投放:没找到。它是 C2,广告库里没有;howtodistribute 也说「No paid distribution visible」。
4. 它凭什么起来
- 需求在涨:2026 年各家模型几乎每周都有新版本(GPT-6.x、Claude 5.x、Gemini 4、Kimi K3……),「A vs B」「哪个最适合写代码」这类搜索量随之上涨。只要新模型一出,它的模板就自动多出 N 个新对比页,不用人写。
- 页面数量是护城河:1000 多个模型两两组合约 50 万对,它已经铺了约 30 万页。llm-stats、Vellum 这些对手的页面量低一两个数量级,所以冷门组合只有它有现成页面。
- 长尾页有真内容:每页都有真实分数、价格和出处,缺的写「Not measured」,不硬编。这让它在「薄内容会被降权」的 2026 年还能被收录。
- 方法论做成了品牌:BenchAlign 公开了版本号、权重、校准方法,每个排名标 Supported / Estimated,SWE-bench Verified 这种已经饱和、被污染的基准只展示、不计分。这给它带来「诚实聚合站」的口碑(awesome-llm-bench 原话),也让 AI 搜索和 Reddit 愿意引用它。
- 一个人做,成本极低:数据都是公开的,页面靠模板生成,托管在静态或缓存层。
- 变现分好几层:数据 API(Free 250 次 / Pro $49 / Research $249 每月,页面写「700+ 用户」,这个数没说清是注册数还是付费数)、MCP、商业授权、站内和 newsletter 广告招商(/advertise,已经在排 12 月的广告)、affiliate 披露。
5. 差异化,以及它是不是起量的原因
- 差异化:(1)比所有聚合站都广:1016 个模型、758 个基准,还有语音、韩语、网络安全这些细分榜;(2)两两对比页铺到约 30 万个;(3)方法论透明,并且给每个排名标证据强度;(4)有数据 API 和 MCP,开发者能直接接进自己的产品或 AI 工具。
- 是不是原因:起量主要靠 (2),也就是页面数量 × SEO 模板。(1) 是 (2) 的前提:实体越多,组合页越多。(3) 让这些页面不被当成垃圾内容,还被人和 AI 引用,是让 SEO 能持续的条件,但不是流量的来源。(4) 是变现手段,不是增长手段。对比:llm-stats 打法相近,但页面少、方法论弱,同期只涨了 1.25 倍,而 BenchLM 涨了 3 倍。
6. 有没有人知道、有没有人抄
- 可见度:小圈子里在传。
- 它自己在 /advertise 上公开了 GA4 浏览量和订阅数,这是为了招广告;
- howtodistribute.com 已经发了一篇「How BenchLM got its users」,把打法拆得很细,还标了「COPYABLE」;
- 没上 TrustMRR(trustmrr.com/startup/benchlm 返回 404),收入没公开;
- X 上几乎没人讨论(x-radar 0 条),媒体只有 futuretweets 一篇对比文(2026-10-31)。
- 跟风者:benchleader.com(futuretweets 把它和 BenchLM 并列比较)、benchmarklist.com(r/LLMDevs 有人推,宣称「1100+ 基准」)、theaggregate.ai(有一页专门收 BenchLM 的榜)、whatllm.org、onyx.app 的 llm-leaderboard 页。这几个都不在 Tranco 前 100 万(onyx.app 是整个 SaaS 域名在榜)。
7. 别人能借鉴什么
- 选一个大家天天争论、实体还在不断增加的品类(模型、工具、API、显卡、手机套餐……)。用 n×(n-1)/2 估出页面上限。做一个缺数据时也写得体面的对比模板,数据源能定期重新抓取。再补 /best/{用途}、/alternatives/{竞品}、计算器这几类入口。
- 抢 AI 引用:llms.txt、Dataset JSON-LD、做一个能被反复引用的指数(比如它的 Token Price Index)。
- 嵌入组件配署名协议,换外链。
- 用 newsletter 留住搜索来的人,流量起来以后再开 API 和广告招商两条变现线。
- 风险:数据全是第三方的,谁都能抄;Google 对程序化页面的政策一变,流量可能大幅回落。
8. 还不确定的
- 收入多少:API 的「700+ 用户」是付费还是注册不清楚,广告和 affiliate 收入也未知。
- 30 万个对比页里实际被 Google 收录、有点击的比例未核实。7 月是 58.3K 次点击 / 28 天,之后没有更新数据。
- 2026-03 网站做过 301 跳转(Wayback 记录),是不是换过域名或结构未核实。
- 创始人背景未核实,只知道是 X 上的 @glevd(Guillaume)。
- 嵌入组件实际带来多少外链未核实。
出处
- benchlm.ai/ 、/about 、/data 、/advertise 、/embed 、/llms.txt 、/sitemap.xml(2026-11-07 抓取)
- howtodistribute.com/benchlm
- futuretweets.com/benchleader-vs-benchlm-vs-artificial-analys…
- github.com/leoncuhk/awesome-llm-bench
- Reddit:r/ClaudeAI 1rw80mr、r/GithubCopilot 1vsdt44、r/AskReddit 1xh7h7k、r/hermesagent 1tc99yw、r/LLMDevs 1u0lyni
- traffic 库(rank_day、crux_domain,截至 2026-11-05 的榜)
- Brave Search API(2026-11-07);x-radar(近 120 天 0 条)
- Wayback CDX:首次快照 2025-08-13