OpenCompass

SuperCLUE 是一个中文通用大模型综合性评测基准，从三个不同的维度评价模型的能力：基础能力、专业能力和中文特性能力。其中基础能力能力包括: 语义理解、对话、逻辑推理、角色模拟、代码、生成与创作等10项能力。专业能力包括: 包括了中学、大学与专业考试，涵盖了从数学、物理、地理到社会科学等50多项能力。中文特性能力: 针对有中文特点的任务，包括了中文成语、诗歌、文学、字形等10项多种能力。

Chatbot Arena是一个大型语言模型 (LLM) 的基准平台，以众包方式进行匿名随机对战，该项目方LMSYS Org是由加州大学伯克利分校、加州大学圣地亚哥分校和卡内基梅隆大学合作创立的研究组织。通过demo体验地址进入对战平台，输入自己感兴趣的问题，提交问题后，匿名模型会两两对战，分别生成相关答案，需要用户对答案做出评判，从4个评判选项中选择一个：模型A更好、模型B更好、平手、都很差。支持多轮对话。最终使用Elo评分系统对大模型的能力进行综合评估。(可以自己指定模型看效果，但不计入最终排名情况)。

CMMLU是一个综合性的中文评估基准，专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力，涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题。它包括：需要计算和推理的自然科学，需要知识的人文科学和社会科学，以及需要生活常识的中国驾驶规则等。此外，CMMLU中的许多任务具有中国特定的答案，可能在其他地区或语言中并不普遍适用。因此是一个完全中国化的中文测试基准。

AGI-Eval是什么AGI-Eval是上海交通大学、同济大学、华东师范大学、DataWhale等高校和机构合作发布的大模型评测社区，旨在打造公正、可信、科学、全面的评测生态，以“评测助力，让AI成为人类更好的伙伴”为使命。专门设计用于评估基础模型在人类认知和问题解决相关任务中的一般能力。AGI-Eval通过这些考试来评估模型的性能，与人类决策和认知能力直接相关。衡量模型在人类认知能力方面的表现，有助于了解在现实生活中的适用性和有效性。AGI-Eval的主要功能大模型榜单：基于通用评测方案，提供业内大语言模型的能力得分排名榜单。榜单涵盖综合评测和各能力项评测。数据透明、权威，帮助您深入了解每个模型的优缺点，定期更新榜单，确保您掌握最新信息，找到最适合的模型解决方案。AGI-Eval人机评测比赛：深入模型评测的世界，与大模型协作助力技术发展构建人机协同评测方案评测集：公开学术：行业公开学术评测集，支持用户下载使用。官方评测集：官方自建评测集，涉及多领域的模型评测。用户自建评测集：平台支持用户上传个人评测集，共建开源社区。完美实现自动与人工评测相结合；并且还有高校大牛私有数据集托管Data Studio：用户活跃度高：3W+众包用户平台，实现更多高质量真实数据回收。数据类型多样：具备多维度，多领域的专业数据。数据收集多元化：如单条数据，扩写数据，Arena数据等方式，满足不同评测需求。完备的审核机制：机审+人审，多重审核机制，保证数据质量。AGI-Eval的官网地址官网地址：agi-eval.cnAGI-Eval的应用场景模型性能评估：AGI-Eval提供了完整数据集、基线系统评估和详细评估方法，是衡量AI模型综合能力的权威工具。语言评估：AGI-Eval整合了中英文双语任务，为AI模型的语言能力提供了全面的评估平台。NLP算法开发：开发者可以用AGI-Eval来测试和优化文本生成模型的效果，提高生成文本的质量。科研实验：学者可以用AGI-Eval作为评估新方法性能的工具，推动自然语言处理（NLP）领域的研究进步。

C-Eval是一个适用于大语言模型的多层次多学科中文评估套件，由上海交通大学、清华大学和爱丁堡大学研究人员在2023年5月份联合推出，包含了13948个多项选择题，涵盖了52个不同的学科和四个难度级别，用以评测大模型中文理解能力。

H2O EvalGPT 是 H2O.ai 用于评估和比较 LLM 大模型的开放工具，它提供了一个平台来了解模型在大量任务和基准测试中的性能。无论你是想使用大模型自动化工作流程或任务，H2O EvalGPT 都可以提供流行、开源、高性能大模型的详细排行榜，帮助你为项目选择最有效的模型完成具体任务。H2O EvalGPT 的主要特点相关性： H2O EvalGPT 根据行业特定数据评估流行的大语言模型，从而了解其在实际场景中的表现。透明度： H2O EvalGPT 通过开放的排行榜显示顶级模型评级和详细的评估指标，确保完全可重复性。速度和更新：全自动和响应式平台每周更新排行榜，显着减少评估模型提交所需的时间。范围：评估各种任务的模型，并随着时间的推移添加新的指标和基准，以全面了解模型的功能。交互性和人工一致性： H2O EvalGPT 提供手动运行 A/B 测试的能力，提供对模型评估的进一步见解，并确保自动评估和人工评估之间的一致性。

LLMEval是由复旦大学NLP实验室推出的大模型评测基准，最新的LLMEval-3聚焦于专业知识能力评测，涵盖哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、军事学、管理学、艺术学等教育部划定的13个学科门类、50余个二级学科，共计约20W道标准生成式问答题目。

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。