大型语言模型（LLM）已成为现代人工智能应用不可或缺的一部分，但评估其能力仍是一项挑战。长期以来，传统基准一直是衡量 LLM 性能的标准，但随着人工智能的快速发展，许多人开始质疑这些基准是否仍然适用。这些基准是否仍然是衡量 LLM 实际性能的可靠指标？还是它们已经成为过时的指标，无法捕捉到现代人工智能的真正潜力？本文旨在通过探讨一些最广泛使用的基准、它们是如何评估 LLM 的，以及结果与真实世界性能的比较，来了解标准 LLM 基准是否仍然适用。
什么是LLM基准？
LLM 基准是标准化的评估工具，用于评估 LLM 在特定任务中的表现。将它们视为人工智能模型的考试，旨在测试推理、语言理解、编码等技能。每个基准都使用特定的评估标准，从简单的准确率和精确匹配分数到更复杂的基于模型的参数。
所有这些基准都旨在量化 LLM 处理特定挑战的效率。它们有助于研究人员和开发人员公平地比较模型，并了解其优势和局限性。一些流行的 LLM 基准包括 MMLU、GPQA 和 MATH。
LLM基准衡量什么？
那么，这些基准究竟测试模型的哪些方面呢？不同的 LLM 基准侧重于不同的能力。以下是这些评估通常测试的细目：
- 推理和常识：这些任务检查模型是否能应用逻辑和日常知识来回答复杂或细微的问题。
- 语言理解与问题解答（QA）：这些任务评估 LLM 对书面内容的掌握程度，以及提取或推断正确答案的能力。
- 编程与代码生成：编码基准测试模型能否用各种编程语言编写、修复或解释代码。
- 对话能力：有些基准会评估模型能否自然地参与对话、保持连贯并提供与上下文相关的答案。
- 翻译技能：这些基准重点考察模型在保留意义的前提下将文本从一种语言准确转换为另一种语言的能力。
- 数学推理：从基本算术到高级数学问题，这些测试评估计算的准确性和解决问题的方法。
- 逻辑思维：以逻辑为导向的基准考查学生遵循演绎或归纳推理模式的能力。
- 标准化考试成绩：基于 SAT 或 GRE 等考试的基准模拟真实世界的教育评估，以评估一般认知能力。
有些基准只涉及少量任务，有些则包含数千个测试项目。无论如何，它们都是衡量 LLM 在不同领域表现的结构化方法。
尽管如此，重要的是要注意这些基准与特定应用系统测试不同。基准测试基于固定的数据集和受控环境，测试 LLM 在特定任务中的熟练程度。而后者则是评估模型在针对特定产品或服务的实际用例中的表现。
开发人员如何选择正确的基准
您可能会经常注意到，并非所有 LLMS 都在所有基准上进行了测试。或者至少，开发人员只选择公布那些能显示其模型优秀的结果。那么，这些公司是如何选择正确的基准来测试它们的模型的呢？选择正确的基准来评估 LLM 取决于几个因素：
- 任务一致性： 他们选择的基准应能准确反映他们希望模型展示的能力。这可以是文本摘要、编码、辅导或任何其他他们认为其模型可以执行的最佳任务。
- 领域相关性： 他们要确保基准与应用领域密切相关。例如，法律技术模型将接受法律语言理解能力测试，而金融技术工具则将接受基于数学和推理的基准测试。
- 任务多样性： 大多数开发人员会选择更通用或更广泛的标准基准，如基于质量保证或 STEM 的基准，以便更全面地了解模型在各种挑战中的表现。
评估方法： 开发人员需要考虑基准是使用人工评估、精确匹配评分还是基于 LLM 的评估。这一点很重要，因为它会影响对结果的解释。
评估 LLM 的常用基准
基准对于评估 LLM 的优缺点至关重要。在本指南中，我将介绍 20 个最受欢迎的 LLM 基准，并将其分为四个关键能力领域：
- 一般语言与推理
- 编码
- 数学与 STEM
- 多模态和视觉语言
这些基准通常用于研究论文、产品评估和公共排行榜。
以下是我们将介绍的基准：
- MMLU（大规模多任务语言理解）
- Humanity’s Last Exam
- GPQA Diamond (pass@1)
- LLM Arena Leaderboard
- ARC（人工智能2推理挑战赛）
- TruthfulQA
- HumanEval
- SWE-bench 验证
- Aider Polyglot
- LiveCodeBench v5
- MBPP（大部分基本编程问题）
- MTPB（多圈编程基准）
- GSM8K
- 数学基准
- AIME 2025（pass@1）
- ScienceQA
- MGSM（多语种小学数学）
- MMMU（大规模多模态多任务理解）
- VQAv2（可视化问题解答）
- BFCL（伯克利函数调用排行榜）
现在，让我们来了解一下这些基准在现实世界中的意义。
通用语言与推理基准
这些基准测试LLM对自然语言、世界知识、逻辑的掌握程度，以及完成跨学科复杂推理任务的能力。
测试内容
- 跨领域的学科知识
- 常识推理和事实推理
- 语言理解和阅读理解
- 回答开放式和封闭式问题的能力
以下是该类别中的一些常用基准。
1. MMLU（大规模多任务语言理解）
MMLU 旨在评估 LLM 在 57 个学科中的知识和推理能力，包括 STEM（科学、技术、工程、数学）、人文、社会科学和商业。它是评估人工智能模型跨学科事实回忆和问题解决能力的最全面基准之一。
测试方法：
测试由不同领域的多项选择题组成，以真实世界的考试为蓝本。该基准采用零次或少量评估方法，即在测试前不对模型进行数据集微调。性能的衡量标准是准确性，即人工智能在四个选项中选择正确答案的频率。
数据集：数据集来自真实世界的学术考试和专业测试，确保问题反映教育评估中的难度水平。
这一基准结果意味着什么？
MMLU 高分表明常识和推理能力较强。这意味着该模型非常适合用于辅导、研究协助和回答现实世界应用中的复杂查询。例如，如果一个模型的得分超过 85 分，它就能以专家级的推理能力处理广泛的主题。与此同时，得分低于 30 分的模型很可能在更深层次的学科知识和推理方面遇到困难，这意味着它的答案可能不一致或过于简单。
目前得分最高的模型： GPT-4 o1（300b），得分率为 87%。
2. Humanity’s Last Exam
Humanity’s Last Exam 是一项旨在测试 LLM 解决高度复杂和新颖问题的能力，从而将其推向极限的基准。与评估特定技能（如逻辑推理、事实回忆或模式识别）的传统基准不同，该基准向模型提出了完全未曾见过的、需要深刻理解和洞察力的创意或哲学问题的挑战。
测试方法：
该基准包括一系列没有明确答案的开放式问题。人工智能模型的评估基于定性指标，如回答的连贯性、推理的深度和新颖性。由于自动评分方法可能不够充分，人工评估人员可能会参与对回答进行评分。
数据集：没有固定的数据集；问题是动态策划的，以保持不可预测性，并评估真正的人工智能，而不是死记硬背。
该基准测试结果意味着什么？
在这一基准测试中的高分表明，人工智能有能力进行类似人类的高级推理，因此适合研究、哲学以及需要深度创造力和新颖见解的任务。例如，如果一个模型的得分在 80 分或以上，它就能解决需要抽象思维和逻辑的高难度推理问题。与此同时，如果一个模型的得分低于 40 分，那么它就很可能在多步骤推理方面举步维艰，在复杂的问题解决任务中也可能表现不佳。
目前得分最高的模型：Gemini 2.5 Pro Exp，得分率为 18.8%（基于公开分数）。
3. GPQA Diamond
GPQA Diamond 是通用问题解答（GPQA）基准的一个子集，旨在评估人工智能模型以单一正确答案回答高度专业化和困难问题的能力。
测试方法：
给定一个问题，模型必须在一次尝试中做出准确、符合事实的正确回答（pass@1）。测试难度明显高于标准质量保证数据集，重点是技术、科学和特定领域的知识。准确率以首次尝试的正确答案百分比来衡量。
数据集：由人工编辑的一组具有挑战性的问题，横跨多个学科，包括高等数学、法律推理和科学研究。
该基准结果意味着什么？
GPQA Diamond 高分表明，人工智能模型擅长在复杂领域检索和制定高度准确的答案，非常适合作为人工智能专家助理、法律咨询和学术研究支持。例如，如果一个模型的得分超过 85 分，那么它就能准确而深入地处理复杂的特定领域问题。与此同时，得分低于 30 分的模型在处理专业知识时会很吃力，经常会提供模糊或错误的答案。
目前得分最高的模型：Gemini 2.5 Pro Exp，得分率为 18.8%.
4. LLM Arena Leaderboard
LLM Arena Leaderboard 是一个众包排名系统，用户根据真实世界的交互和使用案例对 LLM 进行评估。
测试方法：
对人工智能模型进行开放式互动，用户根据回答问题的流畅性、连贯性、事实准确性和整体有效性对其进行评分。
数据集：由用户生成的动态数据集，该数据集由不同应用中的真实交互创建而成。
基准测试结果意味着什么？
在 LLM Arena 排行榜上排名靠前的人工智能模型表明，该模型在通用辅助、业务自动化和研究支持等实际应用中广受好评。例如，如果一个模型排名前三，那么它在准确性、连贯性和推理方面就一直优于竞争对手。与此同时，排名在前 20 名以外的模型可能在复杂任务方面存在明显弱点，因此在高级应用方面不太可靠。
目前得分最高的模型：Gemini 2.5 Pro Exp，得分 1439。
5. ARC （AI2 推理挑战赛）
ARC 专为评估人工智能模型的常识推理和逻辑推理而设计。试题类似于小学科学考试，但其结构旨在挑战人工智能应用逻辑的能力，而不仅仅是识别模式。
测试方法：
测试分为“简单”组和“挑战”组。挑战集包含的问题对于纯粹依靠统计相关性的人工智能模型来说有一定难度。对人工智能模型的评估基于多选题的准确性，特别强调其回答需要推断表面知识以外的问题的能力。
数据集：教育考试中的科学问题集，经过筛选，强调推理而非简单的回忆。
这一基准结果意味着什么？
ARC 高分表明人工智能模型具有很强的逻辑推理能力，是教育辅导、决策支持和自动推理等任务的理想选择。例如，如果一个模型的得分在 80 分或以上，它就能解决需要抽象思维和逻辑的高难度推理问题。与此同时，如果一个模型的得分低于 40 分，那么它就很可能在多步骤推理方面举步维艰，在复杂的问题解决任务中也可能表现不佳。
6. TruthfulQA
TruthfulQA 可评估人工智能在避免错误信息和常见误解的同时生成符合事实的准确回答的能力。它特别适用于评估需要高度信任的人工智能应用，如新闻和医疗援助。
测试方法：
TruthfulQA 在不允许调整的“0-shot”设置中对模型进行评估。它包括两项任务：生成（模型生成 1-3 句话的答案）和多项选择任务。此外，测试还包括一系列问题，旨在引出常见错误信息的回答。
人工智能模型的评分标准是其答案的真实性和信息量，而不仅仅是语言流畅度。对于每个问题，模型的得分介于 0-1 之间，其中 0 代表完全错误的答案，1 代表完全真实的答案。在大多数情况下，回答真实问题的百分比被作为一个基准。
数据集：这是一个经过精心策划的事实核查问题集，旨在就常见的错误和偏见对人工智能模型提出质疑。它由 817 个问题组成，涉及 38 个类别，包括健康、法律、金融和政治。
该基准结果意味着什么？
TruthfulQA 得分越高，表明人工智能模型生成误导或错误信息的可能性越小，因此适合应用于事实核查、医疗保健、教育和可信人工智能部署。
例如，如果一个模型的平均得分高于 0.5，或 75% 的答案是诚实的，这就意味着该模型是值得信赖的。换句话说，这证明该模型通常能提供有理有据、事实正确的答案，误导信息极少。与此同时，如果模型的得分低于 0.2，或者诚实回答问题的比例低于 30%，那么它就很容易捏造或歪曲事实。这就使其在对真相有严格要求的应用中变得不可靠。
评估LLM的编码基准
编码基准可衡量 LLM 跨编程语言生成、理解和调试代码的能力。这些基准对于辅助开发人员或自主编写代码的工具至关重要。
测试内容
- 从自然语言生成代码
- 代码正确性和逻辑一致性
- 多步骤和多轮编程能力
- 支持各种编程语言
以下是我们将在本节中探讨的常用编码基准。
7. HumanEval
HumanEval 是一项基准测试，旨在评估 LLM 根据问题描述生成 Python 功能代码的能力。它评估人工智能的编程能力、逻辑推理能力和编写正确解决方案的能力。
测试方法：
向模型发出提示，描述要实现的功能。生成代码的正确性通过单元测试来验证，测试中将模型的输出与预期结果进行比较。评估指标为 pass@k，用于衡量模型在 k 次尝试内生成正确解决方案的概率。
数据集：HumanEval 由 OpenAI 创建，包含 164 个 Python 编程问题，涵盖各种编程概念和挑战。
基准测试结果意味着什么？
HumanEval 高分表明人工智能模型精通编码，并能生成功能性强、语法正确的 Python 代码，这对软件开发和人工智能辅助编程任务非常有用。例如，如果一个模型的评分超过 85%，它就能可靠地编写工作代码、解决算法问题并协助开发人员完成复杂的编码任务。与此同时，得分低于 40% 的模型很可能会生成错误或低效的代码，从而无法满足现实世界的编程需求。
目前得分最高的模型：Claude 3.5 Sonnet，得分 100。
8. SWE-bench Verified
SWE-bench (Software Engineering Benchmark) Verified 是一项基准测试，旨在评估人工智能模型理解、调试和改进软件代码的能力。
测试方法：
人工智能模型在真实世界的软件开发任务中进行测试，包括错误修复、重构和功能实现。解决方案必须通过各种验证检查，以确认正确性。对模型的评估基于其生成功能齐全且经过验证的解决方案的能力。
数据集：基于真实世界软件库的编程挑战集，包括开源项目和企业级代码库。
基准测试结果意味着什么？
SWE-bench Verified 的高分表明人工智能模型在软件工程方面具有很强的能力，使其在自动代码生成、调试和人工智能辅助编程方面具有重要价值。例如，如果模型得分在 80 分或以上，它就能准确修复复杂的错误并重构代码。与此同时，得分低于 40 分的模型在处理现实世界中的软件问题时可能会陷入困境，并产生不可靠的修复结果。
9. Aider Polyglot
Aider Polyglot 是一项基准，旨在评估人工智能生成和理解多种编程语言代码的能力。它评估模型在语言间切换、理解跨语言语法差异以及生成正确高效代码的能力。重点是人工智能对各种编程范式的适应能力，以及在不同环境下生成成语代码的能力。
测试方法：
向人工智能模型提出不同语言的编程任务。评估重点是语法正确性、执行准确性和效率。此外，还测试了人工智能处理跨语言推理的能力，例如在保持功能和效率的前提下在不同语言之间转换代码。
数据集：该基准测试使用的编程问题数据集来自真实世界场景、编程竞赛挑战和开源资源库。这些任务涉及多种语言，包括 Python、JavaScript、C++ 和 Java。
基准测试结果意味着什么？
高分表明人工智能模型精通多语言编码任务，这对开发人员跨多个技术栈、代码翻译和调试各种语言的任务非常有价值。例如，如果一个模型的得分超过 85 分，那么它就可以无缝地为 Python、Java 和 C++ 等多种语言提供帮助。与此同时，得分低于 40 分的模型可能会在不同编程语言的语法和上下文方面遇到困难。
目前得分最高的模型： Gemini 2.5 Pro Exp，得分率为 74%。
10. LiveCodeBench v5
LiveCodeBench v5 测试人工智能在现实世界的限制条件下生成实时可执行代码的能力。与静态编码测试不同，它侧重于人工智能交互式解决编码问题的能力，并结合了运行时反馈和迭代调试。
测试方法：
人工智能的任务是交互式地解决编码问题。对其进行评估的标准包括初始代码的准确性、处理运行时错误的能力以及效率。模型的适应性也要接受测试，因为它必须根据实时反馈和不断变化的测试用例来调整解决方案。
数据集：数据集包括竞技编程中的交互式编码问题、真实开发场景以及开源软件库中的调试任务。
基准测试结果意味着什么？
高分表明人工智能在实时编码方面非常有效，这对人工智能驱动的代码完成、调试辅助和交互式编程环境非常有用，而这些对提高开发人员的工作效率至关重要。例如，如果一个模型的得分在 90 分以上，它就能高精度地处理动态编码挑战、调试和自动完成。与此同时，得分低于 40 分的模型在保持编码上下文方面会很吃力，并可能频繁出错。
目前得分最高的模型：Kimi-k1.6-IOI-high，代码生成得分 73.8。
11. MBPP（最基本的编程问题）
MBPP 评估 LLM 使用自然语言指令解决初级到中级编程任务的能力。它非常适合测试模型的核心算法理解能力和基本编码技能。
测试方法：
给模型提供简短的问题陈述，并要求其生成 Python 代码来解决所描述的问题。每个问题都有一个简短的自然语言提示来描述任务，并要求模型生成能解决该问题的 Python 代码。
生成的代码会自动评估功能正确性、语法有效性以及与问题描述的逻辑一致性。这通常是在 “少量尝试 ”的设置中完成的，即模型在尝试新问题之前，先看到少量已解决的示例。零次评估和微调评估也很常见。
数据集：MBPP 包含 974 个来自教育和竞技编程平台的问题。任务包括对字符串、列表和字典的操作，以及数学、条件、递归和简单的文件处理。所有问题均可在 10 行 Python 代码以内解决，并附带 3 个单元测试。
基准测试结果意味着什么？
MBPP 高分反映了模型遵循清晰指令和生成功能代码的能力。
例如，得分超过 80 分的模型可以处理编码教程，并为初学者提供帮助。这样的模型是代码辅导、自动完成工具和初级开发支持的理想选择。另一方面，得分低于 30 分的模型可能会生成错误百出或语法无效的代码。
目前得分最高的模型：QualityFlow 采用 Claude 3.5-Sonnet，准确率为 94.2。
12. MTPB（多轮编程基准）
MTPB 评估人工智能模型参与多轮代码生成对话的能力。它模拟真实世界的软件开发场景，开发人员根据反馈、调试输出和不断变化的指令完善代码。它可以测试多轮对话中的上下文记忆、跟进和问题解决能力。这些技能对参与代码配对编程或担任副驾驶的 LLM 至关重要。
测试方法：
每项任务都以描述编码目标的用户询问开始。模型会提出一个解决方案，随后模拟用户（或测试脚本）会提供反馈，其中可能会指出错误、要求添加功能或提出修改建议。这样的循环会持续 3-5 次。
然后，根据一组功能要求和单元测试对最终输出进行测试。评估会考虑最终代码的正确性、模型纳入细微反馈的能力以及整个对话的稳定性和连贯性。此外，它还考察了模型为获得有效解决方案所需的交互次数。
数据集：MTPB 数据集包含 115 个真实的软件工程问题。其中包括用户反馈循环、代码重构任务和增量功能实现。反馈信息的设计既模糊又明确，模仿了开发人员在实际场景中收到的指令类型。
基准测试结果意味着什么？
高 MTPB 得分表明，模型可以在多个回合中遵循指令，而不会脱离上下文或出现倒退。这意味着模型非常适合迭代代码审查、结对编程和辅导等任务。
例如，如果模型得分超过 85 分，它就能迭代改进代码、理解测试用例并提供有用的调试建议。与此同时，如果一个模型的得分低于 40 分，那么它很可能在多步骤编程任务中举步维艰，并产生不完整或不正确的解决方案。
评估LLM的数学与STEM基准
本类别侧重于计算能力和结构化推理，包括纯数学以及与科学相关的问题解决。这些基准测试模型逐步推理和解释定量数据的能力。
测试内容
- 算术、代数、几何和高等数学
- 多步骤问题解决和符号推理
- 科学理解和逻辑推理
- 严格正确性约束下的性能
以下是一些测试 LLM 数学和 STEM 能力的常用基准。
13. GSM8K
GSM8K 是一个小学数学字词问题数据集，旨在评估 LLM 在算术和基本代数推理方面的能力。这些问题需要多步计算、逻辑推导以及对基本数学原理的理解。
测试方法：
向模型提出数学单词问题，并要求其逐步求解。评估的依据是最终答案是否符合正确的解决方案。此外，还对中间推理步骤进行评估，以衡量逻辑连贯性和解决问题的深度。
数据集：GSM8K 包含 1,319 个高质量的校级问题。这些问题由人类专家手动编写，确保了数学挑战的多样性和真实性。
该基准测试结果意味着什么？
GSM8K 高分意味着强大的算术和初等代数推理能力。它表明模型有能力协助小学教育、自动辅导和基本财务计算。
例如，如果一个模型的得分超过 80 分，它就能可靠地解决非难代数、几何和数论问题。与此同时，得分低于 30 分的模型很可能无法进行复杂的多步推理，在精确度方面也会有困难。
目前得分最高的模型：Claude 3.5 Sonnet (HPT)，得分 97.72。
14. MATH Benchmark
MATH 基准评估的是人工智能模型解决高级、高中级数学问题的能力，需要深入的逻辑推理、符号操作和多步骤解决问题的技能。
测试方法：
测试包括代数、几何、微积分和数论问题。人工智能模型必须生成完整的、循序渐进的解决方案，而不仅仅是最终答案。评估过程会检查中间步骤的正确性和逻辑合理性。
数据集：数据集由 12500 个问题组成，这些问题来自真实世界的数学竞赛和高中课程挑战。
基准成绩意味着什么？
高 MATH 基准得分表明，人工智能模型可以在科技、数学、工程和数学辅导、研究等技术领域表现出色，甚至可以协助数学证明和计算建模。
例如，如果一个模型的得分在 70 分或以上，它就能可靠地解决具有挑战性的代数、微积分和几何问题。与此同时，如果一个模型的得分低于 30 分，那么它很可能在多步骤数学推理中失败，并在解决抽象问题时陷入困境。
15. AIME 2025 (pass@1)
AIME（人工智能数学评估）2025 是一项基准测试，旨在评估人工智能模型解决高级数学问题的能力。其中的问题来自著名的数学竞赛。
测试方法：
在该文本中，模型必须在第一次尝试时提供正确答案（pass@1），没有重试机会。问题包括代数、组合学、数论和几何。对模型性能的评估是基于给出正确最终答案的准确性。
数据集：问题来自高级数学竞赛和大学问题集。
基准测试结果意味着什么？
AIME 2025 的高分表明人工智能具有很强的数学推理能力，适合辅助研究、STEM 教育和科学计算。例如，如果一个模型的得分超过 80 分，那么它就能可靠地解决非琐碎的代数、几何和数论问题。与此同时，得分低于 30 分的模型很可能无法完成复杂的多步推理，在精确度方面也会有困难。
目前得分最高的模型：具有扩展思维的 Grok 3 (Beta) 得分为 93.3%，是该基准的最高分。
16. ScienceQA
ScienceQA 是一个多模式数据集，用于评估人工智能模型使用文本和视觉信息进行推理的能力，特别是针对科学相关主题的推理能力。
测试方法：
该数据集包含基于科学的多项选择题，人工智能模型在生成正确答案之前必须同时分析文本和图表。
数据集：收集了 21,000 道多模态问题，涵盖物理、化学和生物，均来自教育材料。
基准测试结果意味着什么？
科学QA的高分表明在人工智能辅助教育、辅导平台和科学文档分析方面的能力。例如，如果一个模型的得分超过 85 分，它就能深入解释科学概念，从而在教育和研究中发挥作用。与此同时，得分低于 40 分的模型可能会曲解数据，在科学推理方面举步维艰。
17. MGSM （多语种小学数学）
MGSM 测试模型用多种语言进行小学数学推理的能力。它评估多语言理解和逻辑问题解决的交叉点，帮助确定一个 LLM 是否能够跨语言推广数学能力。
测试方法：
该基准包括解决涉及算术、逻辑和基础代数的数学单词问题。每个问题都被翻译成 10 多种语言，包括西班牙语、印地语、法语、中文和阿拉伯语。模型必须准确解释指定语言的问题，执行正确的计算或推理，并返回正确的数字或文字答案。评估基于精确匹配的准确性和推理的正确性（如果显示）。
数据集：MGSM 以 GSM8K 数据集为基础，使用了超过 8500 道小学数学题，并进行了人工翻译，以保留题意和措辞。该数据集引入了成语、句子结构变化和数字词格式等语言复杂性。
这一基准结果意味着什么？
MGSM 高分表明该模型可以弥合语言和推理之间的差距。这对于构建用于教育和辅导的包容性多语言人工智能系统至关重要。
例如，得分超过 80 分的模型可以有效地用母语教授数学或回答问题。另一方面，得分低于 40 分的模型则会显示出语言理解能力的差距或推理能力的缺陷。
评估LLM的多模态和视觉语言基准
多模态基准测试模型解释和推理文本与视觉数据的能力。这对于图像字幕、文档理解和视觉质量保证等应用至关重要。
测试内容
- 理解图像、图表和可视化布局
- 将视觉输入与基于文本的推理相结合
- 回答视觉问题和解释标题
- 文本和视觉任务的跨领域表现
让我们进一步了解多模态 LLM 和视觉模型的一些流行基准。
18. MMMU（大规模多模态多任务理解）
MMMU 评估人工智能模型在文本、图像和图表等多种模式下进行处理和推理的能力，这对多模式人工智能应用至关重要。
测试方法：
对模型进行测试的任务需要同时解释文本和视觉输入。这些任务包括回答有关图像的问题、对图表进行推理以及从多媒体数据中提取见解。
数据集：经过整理的图像-文本对集合，涵盖科学图表、图表、医学图像和日常场景。
基准测试结果意味着什么？
MMMU 高分表明人工智能模型有能力在自动文档分析、人工智能辅助医疗成像和智能数据可视化等领域表现出色。例如，如果一个模型的得分超过 80 分，它就能准确处理和响应复杂的多模态查询。与此同时，得分低于 40 分的模型在跨模态推理方面可能会遇到困难，并产生不一致的结果。
19. VQAv2（视觉问题解答）
VQAv2 测试人工智能模型解释图像并回答相应文本问题的能力。它被广泛用于评估人工智能在视觉语言理解方面的表现。
测试方法：
为人工智能模型提供图像和自然语言问题。根据生成的答案是否符合人类标注的正确答案来衡量准确性。
数据集：数据集由 265,000 个图像-问题-答案三元组组成，可确保在不同领域进行稳健的评估。
该基准结果意味着什么？
VQAv2 高分意味着在可访问性应用、自动图像字幕和人工智能驱动的内容审核方面具有很强的能力。例如，如果一个模型的得分超过 80%，它就能准确理解和描述复杂的图像。与此同时，得分低于 40% 的模型可能会误解图像，难以理解上下文，并提供不正确或含糊不清的回复。
20. BFCL（伯克利函数调用排行榜）
BFCL 测试模型理解 API 文档和执行函数调用任务的能力。它模拟了人工智能助手必须将自然语言翻译成结构化 API 调用的场景。这是基于 LLM 的代理与外部工具和环境交互的关键技能。
测试方法：
测试提供了一条自然语言指令（如“查看明天中午巴黎的天气”）和一个带有输入参数的可用函数定义列表。模式必须返回格式正确、符合用户意图的函数调用。
评估将检查该模式是否能找到与预期函数签名完全匹配的函数，是否能正确映射参数和值，是否能正确使用数据类型和约束条件。参数不匹配、幻觉函数或误解参数等错误会导致得分降低。
数据集：数据集包括数千个真实 API 场景，如天气查询、日历调度和搜索任务。每个提示都有明确的规范和参数，并配有以结构化 JSON 类语法定义的函数模式。
基准测试结果意味着什么？
BFCL 高分表明模型能够正确解释结构化输入、遵循约束条件并进行精确的函数调用。这对与插件或 API 等工具集成的 LLM 至关重要。
如果模型在这一基准中得分超过 90 分，则表明其具有很强的工具使用能力。而得分低于 50 分的模型则可能反映出参数处理不佳和容易产生幻觉的行为。
Leaderboard基准与官方基准对比
LLM 在受控环境中进行测试，外部偏差或额外的人为干预不会影响测试结果。大多数官方基准（如 MMLU 和 HumanEval）都是如此，它们评估的是特定的能力。然而，真实世界的排行榜（如 LLM Arena 和 Hugging Face Open LLM Leaderboard）则依赖于用户反馈和众包评价。因此，后者能对 LLM 的有效性进行更动态的评估。
官方基准提供标准化的评估指标，但往往不能反映真实世界的表现。基于排行榜的评估，如 LMSys 或 Hugging Face 上的评估，可以捕捉到实时的用户反馈，从而使其成为衡量 LLM 可用性的更实用的标准。
- 官方基准允许进行可重复的测试，而排行榜基准则会根据用户互动情况进行调整。
- 排行榜可以捕捉到静态测试可能忽略的新出现的优点和缺点。
- 行业专家越来越青睐排行榜，因为它具有现实世界的适用性。
LMSys、Hugging Face 和 Open LLM Leaderboards 等平台提供了动态、真实的评估。此类平台上由社区驱动的反馈显示了 LLM 是如何随着时间的推移而发展的，而不是一次性的固定基准测试。此外，大多数标准基准只公布最终结果，这就会引起对其真实性的质疑，尤其是当高分模型在现实中表现不佳时。在这种情况下，开源基准鼓励合作和透明，从而带来更可靠的 LLM 评估。
以下是比较流行人工智能模型在实际任务中表现的文章列表：
- GPT 4o、Gemini 2.5 Pro 或 Grok 3：哪个是最佳图像生成模型？
- Grok 3 比 GPT 4.5 更好吗？
- Claude 3.7 Sonnet 更擅长编码？
- 谷歌最新AI模型Gemini 2.5 Pro能否打败GPT 4.5？
基准是否反映真实世界的性能？
虽然基准对于评估原始能力非常有用，但它们并不总能反映真实世界的性能。它们也没有考虑到用户如何体验人工智能模型。因此，诸如延迟、上下文管理和对用户特定需求的适应性等因素并不能通过标准化测试完全反映出来。
例如，一个在 MMLU 上得分很高的模型在处理实时交互或需要上下文记忆的复杂提示时可能仍然会很吃力。例如，GPT-4、Gemini 2.5 Pro 和Claude 3在 MMLU 中得分很高，但在实际任务中却大相径庭。
诸如此类的例子清楚地表明，虽然基准分数经常被用作性能指标，但它们并不总能转化为实际效果。
以下是一些文章，它们真实地比较了一些流行人工智能模型的已发布基准与它们在实际应用中的真实表现：
- Llama 4 模型：Meta AI正在开源最佳模型
- 关于 OpenAI 的 GPT-4.5 你需要知道的一切
- 我们试用了 Google 2.5 Pro 实验性模型，它令人惊叹！
- 谷歌的 Gemma 3：功能、基准、性能和实现
小结
LLM 基准对于比较模型仍然很有价值，但面对真实世界的应用，其相关性正在减弱。虽然它们能提供有价值的见解，但真实世界测试和动态排行榜评估能更准确地反映人工智能模型在实际场景中的表现。虽然基准测试提供了结构化的评估，但现实世界中的 LLM 性能往往会因及时工程、检索增强生成（RAG）和人为反馈回路而有所不同。
LLM Arena Leaderboard 等众包评估提供了传统基准之外的更多真实世界见解。随着人工智能系统的交互性越来越强，排行榜排名和用户反馈等动态评估可以更准确地衡量 LLM 的能力。基准测试的未来可能涉及将传统评估与真实世界测试环境相结合的混合方法。
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