- ReLE (Really Reliable Live Evaluation for LLM),原名CLiB
- 目前已囊括291个大模型,覆盖chatgpt、gpt-5、o4-mini、谷歌gemini-2.5、Claude4、智谱GLM-Z1、文心一言、qwen-max、百川、讯飞星火、商汤senseChat、minimax等商用模型, 以及kimi-k2、ernie4.5、minimax-M1、DeepSeek-R1-0528、deepseek-v3.1、qwen3-2507、llama4、phi-4、GLM4.5、gemma3、mistral等开源大模型。
- 支持多维度能力评测,包括教育、医疗与心理健康、金融、法律与行政公务、推理与数学计算、语言与指令遵从等6个领域,以及细分的~300个维度(比如牙科、高中语文…)。
- 不仅提供排行榜,也提供规模超200万的大模型缺陷库!方便广大社区研究分析、改进大模型。
- 为您的私有大模型提供免费评测服务,联系我们:加微信
- 🔄最近更新
- ⚓GitHub热门大模型评测项目
- 📝大模型基本信息
- 📊排行榜
- 🌐各项能力评分
- ⚖️原始评测数据
- 为什么做榜单?
- 大模型选型及评测交流群
- [2025/8/26] v4.13版本
- 多模态评测新增qwen-vl-max-2025-08-13、qwen-vl-plus-2025-08-15、gpt-5系列、gemini-2.5系列模型,详见多模态评测
- 删除陈旧的模型:chatgpt-4o-latest、gpt-4.1、gpt-4.1-mini、step-r1-v-mini
- [2025/8/20] v4.12版本
- 新增3个大模型:DeepSeek-V3.1、DeepSeek-V3.1-Think、gemini-2.5-flash-lite,☛查看模型完整信息
- 更新“算术能力”、“公式识别”(多模态)评测集:剔除过于简单的样本并新增部分数据,各模型相关分数有所更新
- 删除陈旧的模型:internlm2_5-7b-chat 、qwen2.5系列开源模型、 qwen2.5-max、GLM-4/GLM-Z1系列闭源模型、GLM-Z1-Rumination-32B-0414、hunyuan-standard 、hunyuan-large 、phi-4 、360gpt-turbo Qwen3-235B-A22B、Qwen3-235B-A22B-nothink、Qwen3-30B-A3B、Qwen3-30B-A3B-nothink、gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17、qwen-plus-think-2025-04-28、qwen-turbo-think-2025-04-28
- [2025/8/15] v4.11版本
- “多模态·小学学科”新增3个评测集:PrimarySchoolChinese(图形题)、PrimarySchoolMathematics(图形题)、PrimarySchoolScience(图形题),详见多模态评测
- “多模态·高中学科”新增4个评测集:HighSchoolBiology(图形题)、HighSchoolChemistry(图形题)、HighSchoolMathematics(图形题)、HighSchoolPhysics(图形题),详见多模态评测
- “多模态·初中学科”新增8个评测集:MiddleSchoolBiology(图形题)、MiddleSchoolChemistry(图形题)、MiddleSchoolChinese(图形题)、MiddleSchoolPolitics(图形题)、 MiddleSchoolGeography(图形题)、MiddleSchoolHistory(图形题)、MiddleSchoolMathematics(图形题)、MiddleSchoolPhysics(图形题),详见多模态评测
- 删除陈旧的模型:hunyuan-turbos-20250604、gpt-4o-mini
- [2025/8/10] v4.10版本
- [2025/8/7] v4.9版本
- 新增5个大模型:OpenAI闭源GPT5系列(gpt5/gpt5-mini/gpt5-nano),OpenAI开源gpt-oss-120b、gpt-oss-20b
- [2025/8/1] v4.8版本
- 新增多个大模型:阿里开源Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507、阶跃星辰开源step-3、GLM4.5-nothink系列(关闭思考)
- 删除陈旧的模型:doubao-seed-1-6-thinking-250615、xunfei-spark-x1、SenseChat-5-beta、SenseChat-Turbo-120、 GLM-4-Flash、GLM-4-Air、qwen-plus-2025-04-28、qwen-turbo-2025-04-28
- [2025/7/29] v4.7版本
- 新增多个大模型:GLM4.5系列、阿里开源Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507、Qwen3-nothink系列(关闭思考)
- [2025/7/26] v4.6版本
- 新增2个语言大模型:阿里开源qwen3-235b-a22b-thinking-2507、讯飞闭源xunfei-spark-x1-0725
- 删除陈旧的模型:hunyuan-t1-20250529
- [2025/7/23] v4.5版本
- 新增4个语言大模型:阿里开源qwen3-235b-a22b-instruct-2507、阿里闭源qwen-turbo-2025-07-15、阿里闭源qwen-plus-2025-07-14、豆包闭源doubao-seed-1-6-thinking-250715,☛查看模型完整信息
- 删除陈旧的模型:Doubao-1.5-thinking-pro
- [2025/7/17] v4.4版本
- 新增各模型在各评测维度的费用信息,详见各维度榜单
- 新增2个语言大模型:华为开源模型pangu-pro-moe、腾讯闭源推理模型hunyuan-t1-20250711
- 删除陈旧的模型:moonshot-v1-8k、hunyuan-turbo
- [2025/7/13] v4.3版本
- 新增2个语言大模型:首个万亿参数开源模型kimi-k2-0711-preview、Qwen3-235B-A22B-nothink(关闭思考),☛查看模型完整信息
- 删除陈旧的模型:gemini-2.5-flash-preview-05-20、gemini-2.5-pro-preview-05-06
- [2025/7/12] v4.2版本
- [2025/7/9] v4.1版本
- [2025/7/2] v4.0版本
- 首次新增多模态评测:“公式识别”,覆盖常见的数学、物理、化学公式,详见link
- 新增4个语言大模型:腾讯首个混合推理模型 Hunyuan-A13B-Instruct、百度ERNIE4.5系列开源模型(ERNIE-4.5-0.3B、ERNIE-4.5-21B-A3B、ERNIE-4.5-300B-A47B),☛查看模型完整信息
- 更新数据:各维度新增及更新部分评测数据,各模型相关分数有所更新
- 删除陈旧的模型:hunyuan-turbos-20250313、hunyuan-t1-20250321、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B、qwen-turbo-2025-02-11、qwen-plus-2025-01-25
- [2025/6/23] v3.33版本
- 开放数据:我们开放了所有已收集的2025高考真题数据(公式已转LaTex),详见link
- “高考”新增生物、化学、地理、历史、物理、政治6科的真题数据(来自新解锁的各省试卷),详见link
- 新增5个模型:MiniMax-M1、qwen-plus-2025-04-28、qwen-plus-think-2025-04-28(qwen-plus开启思考模式)、qwen-turbo-2025-04-28、qwen-turbo-think-2025-04-28(qwen-turbo开启思考模式),☛查看模型完整信息
- 更新模型:GLM-Z1-Air,相关分数有所更新
- 删除陈旧的模型:gemini-2.5-pro-preview-03-25、gemini-2.5-flash-preview-04-17、Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-1B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct、Llama-3.3-70B-Instruct、Llama-3.3-70B-Instruct-fp8
- [2025/6/18] v3.32版本
- “高考”新增2025年生物、化学、地理、数学、政治5科的真题数据(来自新解锁的各省试卷),大部分模型的准确率明显下降,排名也有所变化,hunyuan-t1-20250529数学第一,准确率93%;DeepSeek-R1-0528未进前五,准确率仅90%,详见link
- 新增模型:豆包seed1.6系列4个模型,doubao-seed-1-6-flash-250615、doubao-seed-1-6-flash-thinking-250615(seed1.6flash开启思考模式)、doubao-seed-1-6-250615、doubao-seed-1-6-thinking-250615,☛查看模型完整信息
- 新模型doubao-seed-1-6-thinking-250615超过百度文心4.5,霸榜第一且大幅领先第二名
- 删除陈旧的模型:Meta-Llama-3.1-405B-Instruct、Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-fp8
- [2025/6/16] v3.31版本
- [2025/6/13] v3.30版本
- “语言与指令遵从”剔除一些有歧义或不良的样本,相关分数有所更新
- 新增模型:step-r1-v-mini、hunyuan-turbos-20250604、hunyuan-t1-20250529,☛查看模型完整信息
- 更新模型:GLM-Z1-FlashX、GLM-4-AirX、GLM-4-Air、GLM-4-Long,相关分数有所更新
- 删除陈旧的模型:hunyuan-turbos-20250226、ERNIE-4.5-8K-Preview、Claude-3.5-Sonnet、ERNIE-Speed-Pro-128K、ERNIE-Lite-Pro-128K
- [2025/6/9] v3.29版本
- [2025/6/4] v3.28版本
- [2025/5/29]v3.27版本,[2025/5/23]v3.26版本,[2025/5/18]v3.25版本,[2025/5/15]v3.24版本,[2025/5/10]v3.23版本,[2025/5/5]v3.22版本,[2025/5/2]v3.21版本,[2025/4/30]v3.20版本,[2025/4/28]v3.19版本,[2025/4/22]v3.18版本,[2025/4/17]v3.17版本,[2025/4/9]v3.16版本,[2025/4/5]v3.15版本,[2025/4/3]v3.14版本,[2025/3/31]v3.13版本,[2025/3/29]v3.12版本,[2025/3/27]v3.11版本,[2025/3/25]v3.10版本,[2025/3/23]v3.9版本,[2025/3/21]v3.8版本,[2025/3/19]v3.7版本,[2025/3/17]v3.6版本,[2025/3/15]v3.5版本,[2025/3/13]v3.4版本,[2025/3/11]v3.3版本,[2025/3/10]v3.2版本,[2025/3/7]v3.1版本,[2025/3/4]v3.0版本,[2025/3/3]v2.22版本,[2025/2/28]v2.21版本,[2025/2/24]v2.20版本,[2025/2/22]v2.19版本,[2025/2/18]v2.18版本,[2025/2/14]v2.17版本,[2025/2/13]v2.16版本,[2025/2/12]v2.15版本,[2025/2/10]v2.14版本,[2025/1/29]v2.13版本,[2025/1/25]v2.12版本,[2025/1/23]v2.11版本,[2025/1/22]v2.10版本,[2025/1/20]v2.9版本,[2025/1/17]v2.8版本,[2025/1/7]v2.7版本
- 2024年:[2024/12/28]v2.6版本,[2024/12/27]v2.5版本,[2024/12/25]v2.4版本, [2024/10/20]v2.3版本,[2024/9/29]v2.2版本,[2024/8/27]v2.1版本,[2024/8/7]v2.0版本,[2024/7/26]v1.21版本,[2024/7/15]v1.20版本,[2024/6/29]v1.19版本,[2024/6/2]v1.18版本,[2024/5/8]v1.17版本,[2024/4/13]v1.16版本,[2024/3/20]v1.15版本,[2024/2/28]v1.14版本,[2024/1/29]v1.13版本
- 2023年:[2023/12/10]v1.12版本,[2023/11/22]v1.11版本,[2023/11/5]v1.10版本,[2023/10/11]v1.9版本,[2023/9/13]v1.8版本,[2023/8/29]v1.7版本,[2023/8/13]v1.6版本,[2023/7/26]v1.5版本, [2023/7/18]v1.4版本, [2023/7/2]v1.3版本, [2023/6/17]v1.2版, [2023/6/10]v1.1版本, [2023/6/4]v1版本
各版本更新详情:CHANGELOG
repo | star | area | about |
---|---|---|---|
langfuse | 14.9k | 国外 | Open source LLM engineering platform: LLM Observability, metrics, evals, prompt management, playground, datasets. Integrates with OpenTelemetry, Langchain, OpenAI SDK, LiteLLM, and more. 🍊YC W23 |
opik | 12.5k | 国外 | Debug, evaluate, and monitor your LLM applications, RAG systems, and agentic workflows with comprehensive tracing, automated evaluations, and production-ready dashboards. |
ragas | 10.3k | 国外 | Supercharge Your LLM Application Evaluations 🚀 |
…… | …… | …… | …… |
⭐chinese-llm-benchmark(我们) | 4.7k | 国内 | ReLE中文大模型能力评测(持续更新) |
…… | …… | …… | …… |
详见hot50
详细数据见多模态评测
综合能力得分为教育、医疗与心理健康、金融、法律与行政公务、推理与数学计算、语言与指令遵从等6个领域得分的平均值。
类别 | 机构 | 大模型 | 【总分】准确率 | 平均耗时 | 平均消耗token | 花费/千次(元) | 排名(准确率) |
---|---|---|---|---|---|---|---|
商用 | 豆包 | doubao-seed-1-6-thinking-250715(new) | 87.5% | 37s | 1984 | 14.7 | 1 |
商用 | 百度 | ERNIE-4.5-Turbo-32K | 84.7% | 33s | 676 | 1.8 | 2 |
详细数据见综合能力排行榜
排名 | 大模型 | 机构 | 输出价格 | 总分 | 教育 | 医疗与心理健康 | 金融 | 法律与行政公务 | 推理与数学计算 | 语言与指令遵从 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | doubao-seed-1-6-thinking-250715(new)☛去体验 | 豆包 | 8.0元 | 87.5% | 89.8% | 87.8% | 84.1% | 85.0% | 89.6% | 88.5% | |
2 | hunyuan-t1-20250711☛去体验 | 腾讯 | 4.0元 | 84.6% | 89.3% | 82.9% | 83.6% | 76.5% | 86.7% | 89.0% |
完整排行榜见推理模型排行榜
排名 | 大模型 | 机构 | 输出价格 | 总分 | 教育 | 医疗与心理健康 | 金融 | 法律与行政公务 | 推理与数学计算 | 语言与指令遵从 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | doubao-seed-1-6-thinking-250715(new)☛去体验 | 豆包 | 8.0元 | 87.5% | 89.8% | 87.8% | 84.1% | 85.0% | 89.6% | 88.5% | |
2 | DeepSeek-V3.1-Think(new)☛去体验 | 深度求索 | 12.0元 | 83.6% | 85.0% | 80.5% | 82.8% | 82.0% | 85.4% | 85.9% |
完整排行榜见5元及以上商用大模型
排名 | 大模型 | 机构 | 输出价格 | 总分 | 教育 | 医疗与心理健康 | 金融 | 法律与行政公务 | 推理与数学计算 | 语言与指令遵从 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | ERNIE-4.5-Turbo-32K☛去体验 | 百度 | 3.2元 | 84.7% | 85.6% | 91.5% | 85.8% | 81.5% | 76.7% | 87.1% | |
2 | hunyuan-t1-20250711☛去体验 | 腾讯 | 4.0元 | 84.6% | 89.3% | 82.9% | 83.6% | 76.5% | 86.7% | 89.0% |
完整排行榜见1~5元商用大模型
排名 | 大模型 | 机构 | 输出价格 | 总分 | 教育 | 医疗与心理健康 | 金融 | 法律与行政公务 | 推理与数学计算 | 语言与指令遵从 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | GLM-4.5-Flash(new)☛去体验 | 智谱AI | 0.0元 | 75.7% | 75.6% | 73.3% | 70.3% | 72.7% | 78.7% | 83.5% | |
2 | Doubao-1.5-lite-32k-250115☛去体验 | 豆包 | 0.6元 | 75.3% | 81.4% | 80.5% | 77.2% | 66.0% | 65.8% | 81.0% |
完整排行榜见1元以下商用大模型
DIY自定义维度筛选榜单:☛ link
排名 | 大模型 | 机构 | 输出价格 | 总分 | 教育 | 医疗与心理健康 | 金融 | 法律与行政公务 | 推理与数学计算 | 语言与指令遵从 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | Qwen3-4B☛去体验 | 阿里巴巴 | 3.0元 | 67.9% | 73.2% | 64.8% | 70.6% | 53.0% | 69.6% | 76.2% | |
2 | Qwen3-4B-nothink☛去体验 | 阿里巴巴 | 1.2元 | 58.7% | 64.3% | 54.6% | 63.4% | 39.0% | 59.3% | 71.8% |
完整排行榜见5B以下开源大模型
排名 | 大模型 | 机构 | 输出价格 | 总分 | 教育 | 医疗与心理健康 | 金融 | 法律与行政公务 | 推理与数学计算 | 语言与指令遵从 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | Qwen3-14B☛去体验 | 阿里巴巴 | 2.0元 | 76.2% | 80.0% | 75.6% | 80.2% | 66.2% | 76.2% | 79.0% | |
2 | Qwen3-8B☛去体验 | 阿里巴巴 | 0.0元 | 71.8% | 73.1% | 67.6% | 71.4% | 64.0% | 71.9% | 76.6% |
完整排行榜见5B~20B开源大模型
排名 | 大模型 | 机构 | 输出价格 | 总分 | 教育 | 医疗与心理健康 | 金融 | 法律与行政公务 | 推理与数学计算 | 语言与指令遵从 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | DeepSeek-V3.1-Think(new)☛去体验 | 深度求索 | 12.0元 | 83.6% | 85.0% | 80.5% | 82.8% | 82.0% | 85.4% | 85.9% | |
2 | qwen3-235b-a22b-instruct-2507(new)☛去体验 | 阿里巴巴 | 8.0元 | 83.3% | 85.3% | 82.7% | 81.7% | 79.3% | 84.3% | 86.6% |
完整排行榜见20B以上开源大模型
DIY自定义维度筛选榜单:☛link
☛☛完整排行榜见教育
☛☛完整排行榜见小学学科。
语文:排行榜|badcase,
英语:排行榜|badcase,
数学:排行榜|badcase,
道德与法治:排行榜|badcase,
科学:排行榜|badcase
☛☛完整排行榜见初中学科。
生物:排行榜|badcase,
化学:排行榜|badcase,
语文:排行榜|badcase,
英语:排行榜|badcase,
地理:排行榜|badcase,
历史:排行榜|badcase,
数学:排行榜|badcase,
物理:排行榜|badcase,
政治:排行榜|badcase
☛☛完整排行榜见高中学科。
生物:排行榜|badcase,
化学:排行榜|badcase,
语文:排行榜|badcase,
英语:排行榜|badcase,
地理:排行榜|badcase,
历史:排行榜|badcase,
数学:排行榜|badcase,
物理:排行榜|badcase,
政治:排行榜|badcase
历年高考真题,含简单题、填空题、选择题等等,只保留客观题。所有分数均为准确率,全部答对为100%;比如数学100,表示全部答对。☛☛完整排行榜见高考。
(1)2025年高考
生物:排行榜|badcase,
化学:排行榜|badcase,
语文:排行榜|badcase,
英语:排行榜|badcase,
地理:排行榜|badcase,
历史:排行榜|badcase,
数学:排行榜|badcase,
物理:排行榜|badcase,
政治:排行榜|badcase。
(2)2024年及之前高考
生物:排行榜|badcase,
化学:排行榜|badcase,
语文:排行榜|badcase,
地理:排行榜|badcase,
历史:排行榜|badcase,
数学:排行榜|badcase,
物理:排行榜|badcase,
政治:排行榜|badcase。
☛☛完整排行榜见医疗与心理健康
☛☛完整排行榜见医师
(1)内科,排行榜
内科规培结业:排行榜|badcase,
中医内科主治医师:排行榜|badcase,
内科主治医师:排行榜|badcase,
心血管内科与呼吸内科主治医师:排行榜|badcase,
肾内科主治医师:排行榜|badcase,
消化内科主治医师:排行榜|badcase,
中西医结合内科主治医师:排行榜|badcase,
消化内科高级职称:排行榜|badcase,
普通内科高级职称:排行榜|badcase,
呼吸内科高级职称:排行榜|badcase,
心内科高级职称:排行榜|badcase,
结核病主治医师:排行榜|badcase,
内分泌科高级职称:排行榜|badcase
(2)外科,排行榜
外科规培结业:排行榜|badcase,
口腔颌面外科主治医师:排行榜|badcase,
整形外科主治医师:排行榜|badcase,
外科主治医师:排行榜|badcase,
普通外科高级职称:排行榜|badcase,
骨科:排行榜|badcase,
骨科:排行榜|badcase,
骨科高级职称:排行榜|badcase
(3)妇产科,排行榜
妇产科规培结业:排行榜|badcase,
妇产科主治医师:排行榜|badcase,
妇产科学副主任、主任医师职称考试:排行榜|badcase
(4)儿科,排行榜
儿科规培结业:排行榜|badcase,
儿科主治医师:排行榜|badcase,
小儿外科:排行榜|badcase
(5)眼科,排行榜
眼科规培结业:排行榜|badcase,
眼科主治医师:排行榜|badcase
(6)口腔科,排行榜
口腔科规培结业:排行榜|badcase,
口腔执业助理医师:排行榜|badcase,
口腔执业医师:排行榜|badcase,
口腔内科主治医师:排行榜|badcase,
口腔科主治医师:排行榜|badcase,
口腔修复科主治医师:排行榜|badcase,
口腔正畸学主治医师:排行榜|badcase
(7)耳鼻咽喉科,排行榜
耳鼻咽喉科规培结业:排行榜|badcase,
耳鼻咽喉科主治医师:排行榜|badcase
(8)脑系科,排行榜
神经内科规培结业:排行榜|badcase,
神经内科主治医师:排行榜|badcase,
精神科规培结业:排行榜|badcase,
精神病学主治医师:排行榜|badcase,
心理治疗学主治医师:排行榜|badcase,
心理咨询师:排行榜|badcase
(9)皮肤科,排行榜
皮肤科规培结业:排行榜|badcase,
皮肤科中级职称:排行榜|badcase,
皮肤与性病学主治医师:排行榜|badcase
(10)中医与中西医结合,排行榜
中西医结合执业助理医师:排行榜|badcase,
中医执业助理医师:排行榜|badcase,
中西医结合执业医师:排行榜|badcase,
中医执业医师:排行榜|badcase,
中医针灸主治医师:排行榜|badcase
(11)康复医学科,排行榜
康复医学科规培结业:排行榜|badcase,
康复医学主治医师:排行榜|badcase
(12)全科医学科,排行榜
全科医学科规培结业:排行榜|badcase,
全科主治医师:排行榜|badcase
(13)临床营养与重症医学,排行榜
临床执业助理医师:排行榜|badcase,
临床执业医师:排行榜|badcase,
风湿与临床免疫主治医师:排行榜|badcase,
重症医学主治医师:排行榜|badcase,
营养学主治医师:排行榜|badcase,
临床病理科规培结业:排行榜|badcase
(14)肿瘤科,排行榜
肿瘤学主治医师:排行榜|badcase
(15)麻醉疼痛科,排行榜
麻醉科规培结业:排行榜|badcase,
麻醉科主治医师:排行榜|badcase,
疼痛科主治医师:排行榜|badcase
(16)公共卫生与职业病,排行榜
公共卫生执业助理医师:排行榜|badcase,
公共卫生执业医师:排行榜|badcase,
医院感染中级职称:排行榜|badcase,
传染病主治医师:排行榜|badcase,
预防医学主治医师:排行榜|badcase,
传染病学中级职称:排行榜|badcase,
职业病主治医师:排行榜|badcase
☛☛完整排行榜见护理
护士执业资格考试:排行榜|badcase,
护师资格考试:排行榜|badcase,
儿科主管护师:排行榜|badcase,
内科护理学:排行榜|badcase,
妇产科护理学:排行榜|badcase,
妇产科主管护师:排行榜|badcase,
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医学考研,包含外科护理学、基础护理学、西医综合等5个方向,参考CMB。☛☛完整排行榜见医学考研。
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目前包含4个子项:心理综合,心理治疗学主治医师,心理咨询师,医学心理学。☛☛完整排行榜见心理健康。
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选择题,共1000道,参考AGIEval。
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选择题,共1000道,参考AGIEval。
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公务员考试行测选择题,共651道,参考AGIEval。 评测样本举例:
某乡镇进行新区规划,决定以市民公园为中心,在东南西北分别建设一个特色社区。这四个社区分别定为,文化区、休闲区、商业区和行政服务区。已知行政服务区在文化区的西南方向,文化区在休闲区的东南方向。
根据以上陈述,可以得出以下哪项?
(A)市民公园在行政服务区的北面 (B)休闲区在文化区的西南 (C)文化区在商业区的东北 (D)商业区在休闲区的东南
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演绎推理(modus_tollens)选择题,共123道,参考ISP。
评测样本举例:
考虑以下语句:
1.如果约翰是个好父母,那么约翰就是严格但公平的。2.约翰不严格但公平。 结论:因此,约翰不是一个好父母。 问题:根据陈述1.和2.,结论是否正确?
回答: (A) 否 (B) 是
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常识推理选择题,共99道,参考ISP。
评测样本举例:
以下是关于常识的选择题。
问题:当某人把土豆放到篝火边的余烬中,此时余烬并没有在
A、释放热量 B、吸收热量
完整排行榜见常识推理
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学术界最常用的符号推理评测集,包含23个子任务,详细介绍见BBH。 评测样本举例:
Task description: Answer questions about which times certain events could have occurred.
Q: Today, Emily went to the museum. Between what times could they have gone?
We know that:
Emily woke up at 1pm.
Elizabeth saw Emily reading at the library from 2pm to 4pm.
Jessica saw Emily watching a movie at the theater from 4pm to 5pm.
Leslie saw Emily waiting at the airport from 5pm to 6pm.
William saw Emily buying clothes at the mall from 6pm to 7pm.
The museum was closed after 7pm.
Between what times could Emily have gone to the museum?
Options:
(A) 1pm to 2pm (B) 6pm to 7pm (C) 5pm to 6pm (D) 2pm to 4pm
A:
完整排行榜见BBH
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考查大模型的数学基础能力之算数能力,测试题目为1000以内的整数加减法、不超过2位有效数字的浮点数加减乘除。 举例:166 + 215 + 53 = ?,0.97 + 0.4 / 4.51 = ?
完整排行榜见算术能力
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专门考查大模型对表格的理解分析能力,常用于数据分析。
评测样本举例:
姓名,年龄,性别,国籍,身高(cm),体重(kg),学历
张三,28,男,中国,180,70,本科
Lisa,33,女,美国,165,58,硕士
Paulo,41,男,巴西,175,80,博士
Miyuki,25,女,日本,160,50,大专
Ahmed,30,男,埃及,175,68,本科
Maria,29,女,墨西哥,170,65,硕士
Antonio,36,男,西班牙,182,75,博士
基于这个表格回答:学历最低的是哪国人?
完整排行榜见表格问答
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2024年预赛试题,参考Math24o。 评测样本举例:
设集合
$S={1, 2, 3, \cdots, 9 9 7, 9 9 8 }$ ,集合$S$ 的$k$ 个$499$ 元子集$A_{1},A_{2}, \cdots, A_{k}$ 满足:对$S$ 中任一二元子集$B$ ,均存在$i \in{1, 2, \cdots, k }$ ,使得$B \subset A_{i}$ 。求$k$ 的最小值。
完整排行榜见高中奥林匹克数学竞赛
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给定上下文,选择最匹配的成语。
评测样本举例:
说完作品的优点,咱们再来聊聊为何说它最后的结局____,片子本身提出的话题观点很尖锐,“扶弟魔”也成为众多当代年轻人婚姻里的不定因素,所以对于这种过于敏感的东西,片子的结局仅仅只是以弟弟的可爱化解了姐姐的心结,最后选择陪伴照顾...
给上文空格处选择最合适的成语或俗语:
(A) 有条有理 (B) 偏听偏信 (C) 狗尾续貂 (D) 半壁江山 (E) 身家性命 (F) 胆小如鼠 (G) 独善其身
完整排行榜见成语理解
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分析用户评论的情感属性,消极或积极。
评测样本举例:
用了几天,发现很多问题,无线网容易掉线,屏幕容易刮花,打开网页容易死掉,不值的买
以上用户评论是正面还是负面?
(A) 负面 (B) 正面
完整排行榜见情感分析
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文本蕴含,判断两个句子之间的语义关系:蕴含、中立、矛盾,参考OCNLI。
评测样本举例:
句子一:农机具购置补贴覆盖到全国所有农牧业县(场),中央财政拟安排资金130亿元,比上年增加90亿元
句子二:按农民人数发放补贴
以上两个句子是什么关系?
(A)蕴含 (B)中立 (C)矛盾
完整排行榜见文本蕴含
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评测样本举例:
将下列单词按词性分类。
狗,追,跑,大人,高兴,树
完整排行榜见文本分类
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评测样本举例:
“中信银行3亿元,交通银行增长约2.7亿元,光大银行约1亿元。”
提取出以上文本中的所有组织机构名称
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阅读理解能力是一种符合能力,考查针对给定信息的理解能力。
依据给定信息的种类,可以细分为:文章问答、表格问答、对话问答……
评测样本举例:
牙医:好的,让我们看看你的牙齿。从你的描述和我们的检查结果来看,你可能有一些牙齦疾病,导致牙齿的神经受到刺激,引起了敏感。此外,这些黑色斑点可能是蛀牙。
病人:哦,真的吗?那我该怎么办?
牙医:别担心,我们可以为你制定一个治疗计划。我们需要首先治疗牙龈疾病,然后清除蛀牙并填充牙洞。在此过程中,我们将确保您感到舒适,并使用先进的技术和材料来实现最佳效果。
病人:好的,谢谢您,医生。那么我什么时候可以开始治疗?
牙医:让我们为您安排一个约会。您的治疗将在两天后开始。在此期间,请继续刷牙,使用牙线,并避免吃过于甜腻和酸性的食物和饮料。
病人:好的,我会的。再次感谢您,医生。
牙医:不用谢,我们会尽最大的努力帮助您恢复健康的牙齿。
基于以上对话回答:病人在检查中发现的牙齿问题有哪些?
完整排行榜见阅读理解
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中文指代消解任务,参考CLUEWSC2020。 评测样本举例:
少平仍然不知道怎样给奶奶说清他姐夫的事,就只好随口说:“他犯了点错误,人家让他劳教!”
上述文本中的“他犯了点错误”中的“他”是指少平吗? 选项:(A)是 (B)否
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中国古典诗歌匹配,给定中国古典诗歌的现代问描述,要求从候选的四句诗中选出与现代文描述语义匹配的那一句。 利用古典诗歌和现代文翻译的平行语料构建正确选项,并利用正确选项从古代诗歌语料库中利用相似检索构造出错误候选。 参考CCPM。 评测样本举例:
昏暗的灯熄灭了又被重新点亮。
上述文本最匹配下面哪句诗:
(A)渔灯灭复明 (B)残灯灭又然 (C)残灯暗复明 (D)残灯灭又明
完整排行榜见诗词匹配
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参考谷歌IFEval,并将其翻译和适配到中文,精选9类25种指令,说明如下:
完整排行榜见IFEval
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评分方法:从各个维度给大模型打分,每个维度都对应一个评测数据集,包含若干道题。 每道题依据大模型回复质量给1~5分,将评测集内所有题的得分累加并归一化为100分制,即作为最终得分。
所有评分数据详见alldata
包含各维度评测集以及大模型输出结果,详见本项目的eval文件目录
- 大模型百花齐放,也参差不齐。不少媒体的宣传往往夸大其词,避重就轻,容易混淆视听;而某些公司为了PR,也过分标榜自己大模型的能力,动不动就“达到chatgpt水平”,动不动就“国内第一”。 所谓“外行看热闹,内行看门道”,业界急需一股气流,摒弃浮躁,静下心来打磨前沿技术,真真正正用技术实力说话。这就少不了一个公开、公正、公平的大模型评测系统,把各类大模型的优点、不足一一展示出来。 如此,大家既能把握当下的发展水平、与国外顶尖技术的差距,也能更加清晰地看明白未来的努力方向,而不被资本热潮、舆论热潮所裹挟。
- 对于产业界来说,特别是对于不具备大模型研发能力的公司,熟悉大模型的技术边界、高效有针对性地做大模型技术选型,在现如今显得尤为重要。 而一个公开、公正、公平的大模型评测系统,恰好能够提供应有的助力,避免重复造轮子,避免因技术栈不同而导致不必要的争论,避免“鸡同鸭讲”。
- 对于大模型研发人员,包括对大模型技术感兴趣的人、学术界看中实践的人,各类大模型的效果对比,反应出了背后不同技术路线、技术方法的有效性,这就提供了非常好的参考意义。 不同大模型的相互参考、借鉴,帮忙大家躲过不必要的坑、避免重复实验带来的资源浪费,有助于整个大模型生态圈的良性高效发展。