C-Eval官网：多学科多层次中文大语言模型权威评估套件

C-Eval是由上海交通大学、清华大学与爱丁堡大学研究团队于2023年5月联合推出的中文大语言模型专属评估套件，聚焦模型的中文理解与应用能力评测。套件包含13948道标准化多项选择题，覆盖52个学科领域、划分四个难度等级，通过零样本（zero-shot）和少样本（few-shot）测试模式，可精准评估模型在未见过的任务中的适应性与泛化能力，是中文大语言模型性能评测的核心基准工具。

C-Eval核心功能：

1、全领域多学科覆盖：

涵盖STEM、社会科学、人文科学等52个学科领域的评测题目，全方位考察模型的跨领域知识储备与中文理解能力。

2、精细化难度分级：

设置从基础到高级的四个难度级别，可细致评估模型在不同难度梯度下的逻辑推理、知识应用与泛化能力。

3、标准化量化评估：

基于13948道标准化多项选择题搭建评测体系，搭配统一评分系统输出量化性能指标，支持不同大语言模型的横向对比与性能溯源。

4、零样本/少样本双模式测试：

适配零样本、少样本两种主流评测模式，精准衡量模型在无标注或少量标注任务中的自适应能力，贴合实际应用场景需求。

C-Eval多领域应用场景：

1、大模型研发与性能优化：

为模型开发者提供标准化的中文能力评测基准，全面衡量模型的知识水平、推理能力与中文适配性，为模型迭代、调优提供精准的数据支撑。

2、学术研究与模型对比：

作为NLP领域的标准化测试平台，助力研究人员客观分析、横向对比不同中文大语言模型在各学科的表现，为学术研究、算法改进提供核心参考，推动中文大模型技术发展。

3、教育领域智能化开发：

依托多学科、多难度的评测题库与模型能力评估体系，助力智能辅导系统、教育评估工具的研发，可实现智能化练习题生成、答题自动评分等功能，提升教育领域智能化水平。

4、行业大模型落地优化：

针对金融、医疗、智能客服等垂直领域，精准评估行业大模型的领域知识储备与实际应用能力，为行业智能化解决方案的优化、落地提供评测依据，提升场景适配效果。

5、社区技术交流与赛事评测：

作为开放的中文大模型评估平台，促进开发者社区的技术交流与合作，同时为各类中文大模型竞赛、技术评测提供公平、统一的基准测试工具，推动行业生态共建。

进入C-Eval官网入口

PubMedQA：一个面向生物医学研究问题回答的专业数据集工具

H2O EvalGPT：H2O.ai推出的开源LLM大模型评估工具

LLMEval3：复旦大学NLP实验室推出的第三代中文大模型专业知识评测基准

LMArena：加州大学伯克利分校推出基于用户投票的AI模型评估平台

AgentCPM-Report：清华大学等联合研发的本地化深度调研智能体

标签： AI模型评测, 上海交通大学, 基础模型评估, 清华大学, 爱丁堡大学

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