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。
| # | 模型↕ | 提供商↕ | IFEval↕ | BBH↕ | MATH↕ | GPQA↕ | MuSR↕ | MMLU-Pro↕ | 平均↑ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Microsoft | 73.8 | 38.7 | 17.0 | 7.9 | 6.5 | 32.6 | 29.4 | |
| 2 | Microsoft | 52.7 | 48.6 | 25.0 | 17.6 | 14.5 | 40.0 | 33.1 | |
| 3 | Microsoft | 68.8 | 55.3 | 50.0 | 11.5 | 10.1 | 48.6 | 40.7 |
平均 = IFEval · BBH · MATH · GPQA · MuSR · MMLU-Pro所有分数以%表示 · 越高越好

