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 | Alibaba/Qwen | 86.4 | 61.9 | 59.8 | 16.7 | 11.7 | 51.4 | 48.0 | |
| 2 | Alibaba/Qwen | 86.4 | 61.9 | 59.8 | 16.7 | 11.7 | 51.4 | 48.0 | |
| 3 | Alibaba/Qwen | 72.7 | 52.3 | 49.5 | 13.2 | 13.7 | 37.9 | 39.9 | |
| 4 | Alibaba/Qwen | 72.7 | 52.3 | 49.5 | 13.2 | 13.7 | 37.9 | 39.9 | |
| 5 | Alibaba/Qwen | 75.8 | 34.9 | 50.0 | 5.5 | 8.4 | 36.5 | 35.2 |
平均 = IFEval · BBH · MATH · GPQA · MuSR · MMLU-Pro所有分数以%表示 · 越高越好

