SuperCLUE官网：一个中文大模型的全维度综合性评测基准

SuperCLUE是聚焦中文大模型的全维度综合性评测基准，专为精准评估中文大模型多维度性能表现打造。其以四大能力象限、12项基础能力为核心评测框架，融合多轮对话、客观题测试、主观题评估等多元评测方式，从语言理解与生成、知识应用、专业技能、环境适应与安全性四大维度展开全面评测；支持不同模型间横向对比，更可实现模型表现与人类表现的对标分析，为中文大模型的研发、优化与落地提供科学且专业的决策依据。此外，SuperCLUE新增AI Agent智能体专项评估，重点测试工具使用与任务规划核心能力，同时坚持定期更新评测榜单、发布详尽技术报告，持续推动中文大模型技术的迭代与发展。

SuperCLUE核心功能：

1、全维度多能力评估：

覆盖语言理解与生成、知识应用、逻辑推理、代码能力、安全性等核心维度，全方位拆解中文大模型的综合性能。

2、多轮对话专项测试：

针对性评估模型在多轮对话场景中的上下文理解能力与回应连贯性，贴合实际交互应用需求。

3、主客观评测结合：

通过客观题实现模型基础能力的量化评分，借助主观题评估模型的内容创造性与场景适应性，评测结果更全面。

4、月度榜单动态更新：

每月迭代评测结果并发布最新榜单，清晰展示各模型性能变化，同步呈现模型与人类表现的对标数据。

5、专业技术报告输出：

发布详尽的评测技术报告，深度分析各模型的性能优势与能力短板，为研发者提供具体的优化参考方向。

6、AI Agent智能体评估：

新增智能体专项评测模块，重点考核模型的工具调用、任务规划与自主完成任务的核心能力，适配大模型智能体发展趋势。

SuperCLUE核心评测能力体系：

1、语言理解与生成：

涵盖语言理解与抽取、多轮对话、生成与创作三大能力，评测模型对文本的解析、上下文衔接能力，及创造性生成各类文本内容的能力。

2、知识理解与应用：

包含知识与百科、逻辑与推理、计算能力，考察模型的跨领域知识储备、逻辑推导能力，及基础与复杂数学运算的解题能力。

3、专业能力：

核心评测代码能力与AI Agent智能体能力，测试模型的代码理解、生成与问题解决能力，及智能体的工具使用、任务规划能力。

4、环境适应与安全性：

涉及角色扮演与安全性两大能力，评估模型在特定场景的角色适配能力，及内容生成的合规性、敏感信息识别与隐私保护能力。

5、中文特性专属能力：

作为中文大模型评测特色维度，覆盖字形拼音、字义理解、句法分析、文学诗词、成语歇后语、方言俗语、古文理解七大能力，精准考核模型对中文语言体系的适配与掌握能力。

SuperCLUE使用步骤：

1、了解评测体系：

访问SuperCLUE官方网站或GitHub项目页面，研读技术报告与评测文档，全面熟悉评测维度、方法与标准。

2、模型适配准备：

确保待评测的中文大模型可通过API或指定方式，与SuperCLUE评测系统实现稳定交互。

3、提交评测申请：

通过CLUEbenchmark官方邮箱联系评测组织者，按要求提交模型相关信息，等待评测任务安排。

4、参与正式评测：

配合组织者完成评测系统对接，由平台运行标准化测试流程，完成全维度能力评测。

5、查看评测结果：

在SuperCLUE官方榜单查看模型的详细评测结果，结合发布的技术报告，深度分析模型的性能表现与能力短板。

SuperCLUE多领域应用场景：

1、大模型研发与性能优化：

为模型研发人员提供标准化的全维度评测基准，精准定位模型在各能力维度的优势与不足，为模型架构调整、训练方法优化、数据集迭代提供科学的数据支撑。

2、学术研究与交流：

搭建统一的中文大模型评测框架，实现不同研究机构、研发团队的模型在同一标准下的横向对比，促进学术交流与研究成果共享，推动中文大模型领域的技术进步。

3、行业大模型选型与落地：

企业与行业开发者可依托评测结果，快速筛选适配智能客服、内容创作、智能办公等特定业务场景的中文大模型，提升行业应用开发的效率与可靠性。

4、安全与合规性检测：

借助平台的安全性专项评测能力，检测中文大模型内容生成的合规性、风险识别能力，保障AI产品的落地应用符合隐私保护、内容安全等相关政策要求，提升社会信任度。

5、中文NLP技术研究：

为中文自然语言处理领域的研究提供标准化评测工具，助力研究人员探索中文语言特性与大模型的适配规律，推动中文NLP技术的深度发展。

Github项目地址：https://github.com/CLUEbenchmark/SuperCLUE

进入SuperCLUE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

HELM官网：斯坦福大学推出的语言模型整体评估体系

标签： AI模型评测, 中文通用大模型

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