Evaluation Guidebook – a Hugging Face Space by OpenEvals

Evaluation Guidebook is a neat little space from OpenEvals on Hugging Face that I keep coming back to whenever I’m trying to make sense of Large Language Model progress. It’s online here: https://huggingface.co/spaces/OpenEvals/evaluation-guidebook, in case you want to jump straight there.

So what is it? At a glance, the app shows benchmark scores and trends for LLMs over time. You get the progression of maximum scores for different benchmarks, plus a scatter plot of average scores that helps you spot which models consistently perform well, and which ones are more all over the place. It’s the kind of dashboard that turns a pile of confusing numbers into something you can actually use.

I remember the first time I used it, I was deciding which model to try in a small chatbot prototype. The guidebook made it clear a newer model had steadily improved on the reasoning benchmarks I cared about, so I decided to experiment with it. That saved me a week of trial and error, and I felt smarter for the choice (one of those little wins, you know?).

Why this matters: if you’re building tools, doing research, or just curious about model trajectories, seeing scores move over time gives you context. It’s not just one-off numbers, it’s trends, and trends tell stories. The visuals help too, especially when you’re comparing many models at once.

Looking ahead, tools like this will only get more useful as the evaluation ecosystem grows, benchmarks diversify, and community contributions increase. I’m optimistic, because transparency like this helps us pick better models, faster, with fewer surprises.

Take a look for yourself: https://huggingface.co/spaces/OpenEvals/evaluation-guidebook.

Evaluationsleitfaden ist eine praktische Hugging Face Space von OpenEvals, die ich oft aufsuche, wenn ich den Fortschritt von Large Language Models verstehen will. Hier ist der Link, falls du direkt schauen möchtest: https://huggingface.co/spaces/OpenEvals/evaluation-guidebook.

Kurz gesagt zeigt die Anwendung Benchmark-Ergebnisse und Trends über die Zeit. Du siehst die Entwicklung der Höchstwerte einzelner Benchmarks und eine Punktwolke mit den durchschnittlichen Scores. Das macht es einfach, Modelle zu vergleichen und zu erkennen, welche konstant gute Leistungen bringen und welche stark schwanken.

Persönlich habe ich das Tool genutzt, um ein Modell für ein kleines Chatbot-Projekt auszuwählen. Die Zeitreihe der Benchmarks hat mir gezeigt, welches Modell sich verbessert hatte, also habe ich mich für dieses entschieden. Das sparte Zeit und gab mir mehr Vertrauen in die Wahl, auch wenn es nur ein kleiner Erfolg war.

Warum das nützlich ist: Einzelne Zahlen sind selten ausreichend. Trends liefern Kontext, und Visualisierungen helfen dir, Muster schnell zu erfassen. Wenn du Produkte baust, forschst oder einfach neugierig bist, ist das genau die Art von Übersicht, die Entscheidungen erleichtert.

Für die Zukunft bin ich zuversichtlich. Je mehr Benchmarks und Beiträge es gibt, desto aussagekräftiger werden solche Tools. Transparenz hilft uns, bessere Modelle schneller zu finden, mit weniger Überraschungen.

Schau es dir an: https://huggingface.co/spaces/OpenEvals/evaluation-guidebook.