CL-bench：腾讯混元与复旦大学联合推出的Context学习能力评测基准

CL-bench是腾讯混元与复旦大学联合推出的Context学习能力评测基准，专注衡量大语言模型从全新上下文信息中实时学习、应用知识的核心能力。该基准包含500个专家精心构建的复杂场景、1899个任务，全面覆盖领域知识推理、规则系统应用、程序性任务执行和经验发现与模拟四大类别。测试数据显示，当前最强模型GPT-5.1的任务解决率仅为23.7%，清晰揭示了当前AI“不会现场学习”的核心瓶颈，为后续模型优化提供了明确的新方向。

CL-bench：腾讯混元与复旦大学联合推出的Context学习能力评测基准-1

CL-bench的主要功能：

1、实时学习能力评测：

精准评测大语言模型从全新上下文信息中实时学习、灵活应用知识的能力，直击模型“现场学习”核心痛点。

2、大规模测试集构建：

构建包含500个复杂场景、1899个任务及31607个验证标准的大规模测试集，全面覆盖四类真实世界场景，贴合实际应用需求。

3、无污染数据设计：

采用全程无污染设计保障数据新颖性，通过虚构创作、现有内容修改、整合小众新兴内容三种方式，杜绝模型依靠记忆而非学习解决任务，确保评测结果真实可信。

4、序列依赖验证：

重点验证模型在序列依赖任务中的多轮推理能力，其中51.1%的任务需基于前期交互结果开展后续推理，贴合真实应用中的复杂场景。

5、多维度评估体系：

搭建全面的多维度评估体系，平均每个任务包含16.6个评估标准，从多个角度全方位检验模型对Context的理解与应用准确性，避免单一评估偏差。

CL-bench的技术原理：

1、自包含Context环境：

核心技术在于构建完全自包含的Context环境，确保解决任务所需的全部信息均显式提供于Context内部，无需外部检索、不允许隐藏假设。通过这种设计，强制模型必须从当前输入的新信息中汲取知识，而非调用预训练阶段封存的内部记忆，真实反映模型的Context学习能力，而非单纯的参数记忆能力。

2、三重无污染策略：

为实现精准无污染评估，采用三重核心技术策略：

一是专家完全虚构创作内容，如为虚构国家设计完整法律体系、创建具有独特语法的新编程语言；二是对现实世界内容进行系统性修改生成变体，包括调整历史事件、修改科学定义、优化技术文档等；三是纳入预训练数据集中代表性极低的小众或近期新兴内容，如前沿研究发现、新发布产品手册等，彻底规避模型记忆作弊。

3、复杂性与可验证性设计：

任务设计突出高复杂性与序列依赖性，51.1%的任务设置多轮交互机制，后续任务解决方案需依赖前期交互结果，既提升了任务难度，也精准模拟了真实工作场景。同时，每个任务均配备完全可验证的评估标准，平均每个Context关联63.2个验证标准，通过多角度、全方位评估，确保对模型性能的全面检验，杜绝单一指标带来的评估偏差。

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