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
🔬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↕ | MMLU↕ | GPQA↕ | HumanEval↕ | SWE-Bench↕ | 评分↑ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | OpenAI | 82.0 | 40.1 | 87.1 | 22.8 | 55.9 | |
| 2 | OpenAI | 88.7 | 53.6 | 90.2 | 38.3 | 65.9 | |
| 3 | OpenAI | 86.9 | 67.4 | 91.7 | 49.3 | 72.9 | |
| 4 | OpenAI | 92.3 | 77.3 | 92.4 | 48.9 | 77.0 |

