gspc-hf-model-census
收藏资源简介：
该数据集是 GSPC（全球安全与表现委员会）针对 Hugging Face 模型进行的普查数据，包含 20,000 个 Hub 上的模型记录。每个记录的状态均为“未测量”（UNMEASURED），未测量轴数为 22，测量轴数为 0。数据集旨在提供一个分母（即未被测量的模型集合），而非评分或排名。数据字段包括模型 ID（model_id）、状态（status）、未测量轴数（unmeasured_axes）、测量轴数（measured_axes）、轴列表（axes）、构建时间戳（as_of）、验证链接（verify）和活板链接（board）。数据存储于 models.jsonl 文件中，每行一个 JSON 对象，共 20,000 行。该数据集适用于 AI 治理、透明度评估和基准测试等任务，可帮助了解哪些模型尚未经过标准化测量。
This dataset is a census of Hugging Face models conducted by the Global Safety and Performance Committee (GSPC), containing 20,000 model records from the Hub. Each record has a status of UNMEASURED, with 22 unmeasured axes and 0 measured axes. The dataset aims to provide a denominator (i.e., the collection of unmeasured models) rather than scores or rankings. Data fields include model_id, status, unmeasured_axes, measured_axes, axes, as_of, verify, and board. The data is stored in a models.jsonl file with one JSON object per line, totaling 20,000 lines. This dataset is suitable for tasks such as AI governance, transparency assessment, and benchmarking, helping to understand which models have not yet undergone standardized measurement.
GSPC — Hugging Face 模型普查数据集
数据集概览
- 数据集名称：GSPC — Hugging Face model census（模型普查清单）
- 发布机构：CSOAI Ltd（英格兰和威尔士注册，公司编号 16939677）
- 许可证：Apache-2.0
- 语言：英文
- 数据规模：20,000 行（10K<n<100K），文件
models.jsonl，约 14.8 MB - 任务类别：其他（other）
- 标签：AI 治理（ai-governance）、测量（measurement）、基准（benchmark）、模型普查（model-census）等
核心内容与设计意图
该数据集并非模型评分或排名，而是作为“分母”存在的测量基线清单。其中每一行均标记为 UNMEASURED、measured_axes: 0、unmeasured_axes: 22，表示数据集收录了 Hugging Face Hub 上存在的 20,000 个模型，但 CSOAI 未对其中任何一个模型进行测量。数据集的目的是记录“未被测量的事实”，而非评判模型质量。
版本变更（0.2 版）
- 0.1 版包含 15,557 行，每行声明
unmeasured_axes: 14，与当时 14 轴标准对应。 - 0.2 版将轴标准修正为 22 轴，轴列表在构建时从官方实时面板动态读取，而非硬编码，避免再次偏离。
- 更正后数据集“更不美化”：在 22 个轴上都未测量的模型，比只在 14 个轴上未测量的模型离“被测量”更远。
字段说明
| 字段 | 含义 |
|---|---|
model_id |
Hub 模型 ID，如 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 |
status |
本版本恒为 UNMEASURED |
unmeasured_axes / measured_axes |
分别为 22 / 0 |
axes |
从实时面板读取的 22 个轴标识 |
as_of |
构建时间（UTC） |
verify |
验证链接（https://councilof.ai/gspc-verify） |
board |
官方实时面板（https://councilof.ai/api/gspc） |
22 个测量轴
governance（治理）、safety（安全）、provenance（溯源）、continuity（持续性）、conformance（一致性）、openness（开放性）、machinery-conformity（机器合规）、care（关怀）、cross-reality（跨现实）、detector-interop（检测器互操作）、art5-safeguard（第 5 条保障）、swarm（群体）、affect（情感影响）、jail（越狱防护）、provenance-controls（溯源控制）、reserve-attestation（储备认证）、regulatory-framework（监管框架）、distribution-integrity（分发完整性）、custody-disclosure（托管披露）、ai-adoption-components（AI 采用组件）、labour-components（劳动组件）、humanoid-labour-index（人形劳动指数）
重要说明
- 本数据集不是排名、评分或对任何模型的评判。某模型出现在清单中仅表示其存在于 Hub 且尚未被测量；未出现则可能只是超出枚举窗口（按下载量优先排序）。
- 数据集中没有“测量卡”签名，因为未进行任何测量；已签名的测量卡存放于官方面板。
- 官方实时面板为权威数据源（https://councilof.ai/api/gspc），本 Hub 页面仅是面板数据的“打印输出”。若请求失败，状态显示
UNCHECKABLE，绝不虚构数值。 - 仓库还包含
build_census.py（构建脚本）和manifest.jsonl（文件清单，含哈希与直接 URL，便于代理无需克隆即可枚举仓库）。
引用方式
bibtex @misc{csoai_gspc_gspc_hf_model_census, title = {gspc-hf-model-census — Council of AI / GSPC}, author = {{CSOAI Ltd}}, year = {2026}, doi = {10.5281/zenodo.21991104}, howpublished = {Hugging Face Hub, url{https://huggingface.co/datasets/csoai/gspc-hf-model-census}}, note = {Live board: https://councilof.ai/api/gspc. Measurement, not certification.} }
相关链接
- 实时面板（权威）：https://councilof.ai/api/gspc
- 免费验证卡片：https://councilof.ai/gspc-verify
- 手动验证指南：https://councilof.ai/signed/HOW-TO-VERIFY.md
- 透明度根（Merkle）：https://councilof.ai/root.json
- DID 文档：https://csoai.org/.well-known/did.json
- CSOAI 在 Hub 上的全部仓库：https://huggingface.co/csoai
- 方法论 DOI：https://doi.org/10.5281/zenodo.21991104
- 带日期快照面板：https://doi.org/10.5281/zenodo.22293341
