SuperCLUE
SuperCLUE由CLUE中文语言理解测评基准发展而来（2019年发起），是专注于中文通用大模型评估的独立第三方机构。
产品介绍
MMBench是由OpenCompass团队推出的开源评测基准，旨在解决传统AI模型评估中存在的“能力盲区”问题。作为首个覆盖感知、推理、时序理解等20项细分维度的工具，它通过结构化数据设计和创新评测方法，成为多模态模型优化的“北极星”工具。
适用人群
- AI研究人员：验证模型在复杂场景下的综合表现。
- 开发者：快速定位模型短板，针对性优化性能。
- 企业技术团队：横向对比不同模型能力，支持选型决策。
核心功能与技术实现
| 功能模块 | 技术原理说明 | 应用场景示例 |
|---|---|---|
| 细粒度能力评估 | 基于三级能力维度（L1-L3）构建数据集，覆盖20项任务，如OCR识别、空间关系推理等 | 测试模型在医疗图像中的病理定位能力 |
| 多模态支持 | 支持图文交错输入，通过投影层对齐视觉-语言特征 | 分析视频中球员动作的时空关联 |
| 动态评测稳定性 | CircularEval方法循环重排选项，消除随机性误差 | 验证模型答案的逻辑一致性 |
| 跨模态答案匹配 | 结合ChatGPT语义分析，精准映射自由文本到选择题选项 | 处理开放式问答的自动评分 |
| 高效评测流程 | 集成VLMEvalKit工具包，支持一键启动70+基准测试 | 批量测试模型在多个榜单的表现 |
工具使用技巧
时序任务优化：
对长视频理解任务，建议输入时添加时间戳标记（如[00:12-00:15]），帮助模型聚焦关键帧。多镜头处理：
当视频包含50+镜头时，启用分块推理模式，避免显存溢出（需6*A40显卡支持）。答案校准策略：
使用GPT-4裁判模型替代传统评分规则，减少人工标注偏差。
访问地址
👉 立即体验：MMBench官网
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HELM
斯坦福大学基础模型研究中心（CRFM）于2022年发布，是首个覆盖语言模型能力、风险与效率的系统性评测框架。
OpenCompass
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C-EVAL由上海交通大学、清华大学与爱丁堡大学联合研发，是首个专注于中文大语言模型（LLM）的综合性评测套件
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