AI大模型评测榜单

Введение в платформу:

AI大模型评测榜单Это профессиональная платформа, ориентированная на количественную оценку производительности больших моделей ИИ в Китае, ядро предоставляет пользователям «многомерную, сопоставимую и прозрачную» ссылку на производительность модели путем интеграции результатов тестирования основных глобальных больших моделей на стандартизированном наборе базовых данных.Платформа охватывает более 140 крупных отечественных и зарубежных моделей, таких как OpenAI, Google DeepMind, Tencent, Alibaba, Zhi谱 AI, и т. д., контрольные показатели тестирования охватывают общие знания (MMLU Pro), возможности программирования (SWE-bench Verified), математическое рассуждение (MATH-500, AIME 2024), генерация кода (LiveCodeBench) и другие ключевые аспекты компетентности, а также размер параметров модели и открытый исходный код / коммерческое лицензирование, решение проблемных точек «множества моделей, сложность производительности, слепой выбор», является основным справочным инструментом для разработчиков ИИ, корпоративных специалистов по выбору моделей и исследователей.

Основные функции:

1.Покрытие многомерных базовых данных оценки

• Основное внимание уделяется ключевым компонентам компетенции: Каждый эталон соответствует конкретному тесту навыков - MMLU Pro оценивает общие знания и понимание различных областей.(например, OpenAI o1 выходит на первое место в 91.04), SWE-bench Verified подтверждает способность решать реальные задачи программирования (Claude Opus 4 лидирует с 72,50 баллов), MATH-500 и AIME 2024 тесты на глубину математического рассуждения (Gemini-2.5-Pro MATH-500 на 98,80 баллов), а LiveCodeBench измеряет эффективность генерации кода (Grok 4 лучше всего на 82,00 баллов), что полностью отражает общую силу модели.

• Подробные сведения о контрольных показателях доступны: ссылки «Список контрольных показателей оценки LLM и введение» помогают пользователям понять логику каждого контрольного показателя (например, источники данных, критерии оценки) и избегать игнорирования способности приспособить только оценки.

2.Таблица подробного ранжирования и аннотации ключевой информации

• Структурированная визуализация данных: Таблица содержит 5 основных сведений о «ранжировании, моделях, баллах различных эталонных показателей, масштабах параметров, лицензиях с открытым исходным кодом / коммерческих», таких как OpenAI o1 (не с открытым исходным кодом), Tencent Hunhuian-T1 (не с открытым исходным кодом), xAI Grok 4 (не с открытым исходным кодом), отечественные модели, такие как DeepSeek-R1 - 0528 (671 миллиардов параметров, бесплатные коммерческие), ZhiSpectrum GLM - 4.5 (355 миллиардов параметров, бесплатные коммерческие), все четко обозначены ключевые атрибуты.

• Поддержка фильтрации и определения местоположения: пользователи могут быстро определить целевую модель (например, серия Alibaba Qwen, серия Huawei Pangu), сравнить разницу производительности моделей с тем же масштабом параметров или с лицензионным типом (например, разрыв в оценке MMLU Pro для разных версий серии Meta Llama 4).

3.Сопоставление пользовательских моделей с базовыми параметрами

• Функция гибкого сравнения: пользователи могут выбрать 2 и более моделей, указать базовые измерения для сравнения (например, только навыки программирования и математики), быстро определить сильные и слабые стороны модели (например, сравнение GPT-4.5 и Gemini-2.5-Pro, первая несколько выше MMLU Pro, последняя более математическая логика), без необходимости вручную собрать несколько наборов данных.

Сценарий использования:

• Выбор моделей для разработчиков: при разработке приложений для программирования, используйте оценки SWE-bench Verified и LiveCodeBench, предпочтительно выбирайте модели с выдающимися возможностями программирования, такие как Claude Opus 4 (72,50 баллов), Grok 4 (58,60 баллов); если вы хотите бесплатно использовать коммерческие приложения, выберите DeepSeek-R1 - 0528 (57,60 баллов).

• Сопоставление результатов научных исследователей: при изучении «корреляции параметров модели и возможностей», модели различного масштаба параметров (например, 30 - 700 миллиардов параметров) были фильтрованы с помощью таблицы, чтобы сопоставить изменения в результатах MMLU Pro, чтобы помочь академическому анализу

• Принятие решений по корпоративным технологиям: при покупке сервисов для крупных моделей сочетайте «ссылки с открытым исходным кодом» и «оценки ключевых возможностей» - выберите бесплатные коммерческие Spectre GLM-4.5 или серию Qwen3 для локализации; для достижения максимальной производительности - OpenAI o1 или Gemini-2.5-Pro с открытым исходным кодом.

• Когнитивные сведения для обычных пользователей: если вы хотите узнать, «какая модель лучше всего работает по математике», посмотрите на списки MATH-500, где можно увидеть, что такие модели, как Gemini-2.5-Pro (98,80 баллов) и OpenAI o3 (98,10 баллов).

Для населения:

• Разработчики / инженеры ИИ: техники, которые должны быть выбраны для адаптации модели в соответствии с бизнес-сценариями (например, программирование, математические рассуждения).

• Научные исследователи и преподаватели: ученые и преподаватели, занимающиеся исследованиями в области LLM, которые нуждаются в количественной оценке эффективности сравнительных моделей.

• Руководитель корпоративных технологий: руководитель, отвечающий за закупку или развертывание крупных моделей и занимающийся вопросами производительности, стоимости и соответствия лицензиям.

• Любители больших моделей ИИ: обычные пользователи, которые хотят понять разницу в уровнях развития и способностях глобальных моделей.

Уникальные преимущества:

1.Всеобъемлющие и авторитетные данные: охватывают более 140 основных моделей по всему миру, контрольные параметры тестирования являются признанными отраслевыми стандартами (например, MMLU Pro, SWE-bench), источник данных обозначен DataLearnerAI, что обеспечивает высокую надежность и избегает ввода в заблуждение нестандартных тестов.

2.Практичность информационного измерения: помимо баллов, акцентируйте внимание на «масштабе параметров» и «лицензировании с открытым исходным кодом / коммерческим», прямо кликните на основные болезненные точки выбора пользователя (например, малые и средние предприятия сосредоточиваются на бесплатной коммерческой, разработчики сосредоточиваются на параметрах и стоимости развертывания).

3.Низкий порог эксплуатации: не требуется входа в систему, прямой просмотр веб-страницы; поддержка пользовательского сравнения, непрофессиональные пользователи могут быстро получить ключевые выводы, не требуя освоения сложных методов оценки.

4.Своевременное динамическое обновление: отслеживание глобальных итераций крупных моделей (например, серии OpenAI o, серии Gemini 2.5) и своевременное обновление данных списка для обеспечения актуальности справочных ценностей.

Отказ от ответственности: Информация об инструментах взята из открытых источников и носит справочный характер. Использование сторонних сервисов — на ваш страх и риск. См. полный текст отказа.