H2O EvalGPT
H2O.ai推出的基于Elo评级方法的大模型评估系统
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。
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。
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。
SuperCLUE
"中文通用大模型综合性测评基准"是一个全面评估中文大模型能力的标准化体系。该基准从语言理解、文本生成、逻辑推理、多任务处理等多个维度，构建了系统化的测评框架，采用定量与定性相结合的方法对模型性能进行评测。通过标准化测试集与评分标准，为不同中文大模型的横向比较提供客观依据，同时为模型优化提供方向性指导，推动中文大模型技术的有序发展与应用落地。
HELM
斯坦福大学推出的大模型评测体系
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。
C-Eval
一个全面的中文基础模型评估套件
