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AI模型基准测试

标准: 36 · HF: 22

关于基准测试

基准测试是标准化测试,用于评估 AI 模型在推理、知识、数学和编程方面的表现。借助它们可以客观比较模型,并为任务选择合适的模型。

📊 标准. 标准 - 四个最常被引用的公开基准(MMLU、GPQA、HumanEval、SWE-Bench),取自各模型的发布页;我们的评分将其汇总为一个数值。

🤗 HF开放LLM排行榜. HF Open LLM Leaderboard - 对开源模型统一测量的六项任务(IFEval、BBH、MATH、GPQA、MuSR、MMLU-Pro),按平均分排名。

📚MMLU
57个学术科目
o1
OpenAI
92.3%
🔬GPQA Diamond
博士级科学问题
o1
OpenAI
77.3%
💻HumanEval
Python代码生成
DeepSeek R1
DeepSeek
92.6%
🔧SWE-Bench
真实GitHub工程任务
Claude Opus 4.1
Anthropic
74.5%
📚MMLU

57个学术科目

🔬GPQA Diamond

博士级科学问题

💻HumanEval

Python代码生成

🔧SWE-Bench

真实GitHub工程任务

#模型提供商MMLUGPQAHumanEvalSWE-Bench评分
1GoogleGemma 2 27BGoogle
75.2
38.4
74.0
14.7
48.7
2GoogleGemini 1.5 FlashGoogle
78.9
37.0
78.9
16.2
50.7
3GoogleGemini 2.0 FlashGoogle
83.0
45.0
85.0
22.0
56.9
4GoogleGemini 1.5 ProGoogle
85.9
46.2
84.1
26.9
58.8
Score = MMLU×20% + GPQA×30% + HumanEval×25% + SWE-Bench×25%所有分数以%表示 · 越高越好→ 含价格与速度的完整模型表