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。
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
CMMLU
"综合性的大模型中文评估基准"是一个全面测试中文大模型能力的评测体系，涵盖语言理解、生成、推理等多维度任务，通过标准化测试集评估模型在中文语境下的表现。该基准兼顾传统NLP任务和前沿挑战，旨在推动中文大模型技术进步，为研究者提供可靠的评价工具。其特色包括：严格的中文场景设计、层次化评测指标、多样化任务类型，能客观反映模型在中文领域的真实能力水平。
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。
LLMEval3
复旦大学NLP实验室推出全新大模型评测基准，旨在全面评估语言模型的性能表现。该基准涵盖多种任务类型，采用科学严谨的评测方法，为研究者提供客观、可靠的模型性能比较标准，助力大语言模型领域的创新发展。评测结果将帮助开发者优化模型，推动AI技术进步。
H2O EvalGPT
H2O.ai推出的基于Elo评级方法的大模型评估系统
PubMedQA
生物医学研究问答数据集和模型得分排行榜是一个聚焦生物医学领域的专业评测体系。该榜单收录了多个人工智能模型在生物医学问答任务上的性能表现，通过标准化的测试数据集对各模型进行综合评估。榜单为研究人员提供了权威的模型对比平台，可直观了解不同算法在生物医学知识理解和推理能力方面的优劣。该评测在促进AI医疗技术进步、优化临床决策支持系统等方面具有重要参考价值。
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。
OpenCompass
上海人工智能实验室推出大模型开放评测体系，致力于构建全面、客观、公正的评估标准。该体系覆盖自然语言理解、生成能力、逻辑推理等多个维度，通过科学严谨的测试方法推动大模型技术发展。面向开发者与研究机构开放，提供标准化评测平台，助力AI技术创新与应用落地，促进行业健康发展。
