MMBench
MMBench是多模态基准测试，由上海人工智能实验室、南洋理工大学、香港中文大学、新加坡国立大学和浙江大学的研究人员联合推出。MMBench推出一个综合评估流程，从感知到认知能力逐级细分评估，覆盖20项细粒度能力，从互联网与权威基准数据集采集约3000道单项选择题。
LMArena是加州大学伯克利分校推出的创新AI模型评估平台，基于让用户对不同AI模型的回答进行匿名投票，衡量模型的表现。用户输入问题后，平台提供两个模型的回答，用户根据偏好选择更优答案，投票结果直接塑造公共排行榜。
数据统计
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PubMedQA
PubMedQA是专门用在生物医学研究问题回答的数据集。PubMedQA通过文献摘要回答“是/否/可能”形式的研究问题，例如“某种药物是否有效”。数据集包含1000个专家标注的问答实例、61200个未标注实例和211300个人工生成的问答对。
CMMLU
CMMLU是综合性的中文评估基准，专门用在评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力，涵盖从基础学科到高级专业水平的67个主题。包括需要计算和推理的自然科学，需要知识的人文科学和社会科学，及需要生活常识的中国驾驶规则等。
MMLU
MMLU 全称 Massive Multitask Language Understanding，是一种针对大模型的语言理解能力的测评，是目前最著名的大模型语义理解测评之一，由UC Berkeley大学的研究人员在2020年9月推出。
H2O EvalGPT
H2O EvalGPT 是 H2O.ai 用于评估和比较 LLM 大模型的开放工具，它提供了一个平台来了解模型在大量任务和基准测试中的性能。无论你是想使用大模型自动化工作流程或任务，H2O EvalGPT 都可以提供流行、开源、高性能大模型的详细排行榜，帮助你为项目选择最有效的模型完成具体任务。
MagicArena
MagicArena 是字节跳动推出的国内首个视觉生成大模型对战平台。用户输入文字，能调用不同模型（如 如 Midjourney、FLUX、可灵、海螺、即梦等）生成图片或视频，进行比较、投票。
HELM
HELM是由斯坦福大学推出的大模型评测体系，该评测方法主要包括场景、适配、指标三个模块，每次评测的运行都需要指定一个场景，一个适配模型的提示，以及一个或多个指标。
LLMEval3
LLMEval是由复旦大学NLP实验室推出的大模型评测基准，最新的LLMEval-3聚焦于专业知识能力评测，涵盖哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、军事学、管理学、艺术学等教育部划定的13个学科门类、50余个二级学科，共计约20W道标准生成式问答题目。
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