Open LLM Leaderboard
Hugging Face推出的开源大模型排行榜单权威评测各类开源AI模型的性能表现，涵盖自然语言处理、多模态等多个领域。该榜单采用标准化测试基准，为用户提供模型性能、效率等维度的客观对比数据，助力开发者选择最适合的模型方案。作为开源社区的重要参考指标，该榜单持续追踪最新模型进展，推动人工智能技术的开放共享与创新发展。
MMLU 全称 Massive Multitask Language Understanding，是一种针对大模型的语言理解能力的测评，是目前最著名的大模型语义理解测评之一，由UC Berkeley大学的研究人员在2020年9月推出。该测试涵盖57项任务，包括初等数学、美国历史、计算机科学、法律等。任务涵盖的知识很广泛，语言是英文，用以评测大模型基本的知识覆盖范围和理解能力。
数据统计
数据评估
关于MMLU特别声明
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相关导航
MMBench
本评测体系基于前沿多模态技术,构建包含视觉、语音、文本等全方位能力的评估框架。通过标准化测试集与创新性指标设计,对模型的跨模态理解、生成、推理等核心能力进行系统性评估,为模型性能提供客观量化基准。体系支持对不同规模模型进行层次化测评,助力人工智能技术研发与产业应用升级。
FlagEval
智源研究院推出FlagEval（天秤）大模型评测平台，专注于全方位评估大模型能力。该平台采用多维度评测体系，覆盖语言理解、推理生成等核心指标，提供客观、公正的评估结果。通过标准化测试和动态基准，助力科研机构和企业精准衡量模型性能，推动大模型技术迭代优化，为AI发展提供可靠评估工具。
AGI-Eval
AI大模型评测社区专注于各类前沿人工智能模型的深度测试与分析，提供专业、全面的评估报告。社区汇聚AI技术专家与开发者，通过标准化评测流程对比不同模型的性能、可靠性和应用场景，搭建开放的交流平台推动技术创新与落地。聚焦大模型前沿发展，为开发者提供有价值的参考信息和技术指导。
HELM
斯坦福大学推出的大模型评测体系
LMArena
AI模型评估平台是一款专注于测试和优化机器学习模型的工具，提供全面的性能评估指标，包括准确率、召回率、F1分数等。平台支持多种AI模型类型，涵盖图像识别、自然语言处理等领域，帮助开发者快速验证模型效果。通过可视化分析报告，用户可以直观了解模型表现，并针对性地优化算法。该平台致力于帮助研究团队和企业提升AI模型质量，降低开发成本，加速产品落地进程。
C-Eval
一个全面的中文基础模型评估套件
H2O EvalGPT
H2O.ai推出的基于Elo评级方法的大模型评估系统
