MMLU Benchmark （Massive Multitask Language Understanding）是一个用于评估多任务语言理解模型性能的基准测试。它通过提供多个语言理解任务和模型对比，适用于各种需要进行多任务语言理解的场景。该基准测试覆盖了57个主题，包括STEM、人文学科、社会科学等领域。MMLU Benchmark旨在衡量模型在零样本（zero-shot）和少样本（few-shot）设置下的多任务能力，并通过统一的评估框架来全面评估语言模型的整体性能。 此外，MMLU Benchmark包含一个包含15908个问题的数据集，分为几组开发集、验证集和测试集，以测量文本模型在不同任务中的多任务准确率。这个基准测试不仅用于评估模型的知识水平，还强调模型在理解和生成语言方面的能力，涵盖机器翻译、文本摘要和情感分析等多种任务。

CMMLU 是一个综合性的中文评估基准，专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力。CMMLU涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题。它包括：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,以及需要生活常识的中国驾驶规则等。此外，CMMLU中的许多任务具有中国特定的答案，可能在其他地区或语言中并不普遍适用。因此是一个完全中国化的中文测试基准。

SuperCLUE：通用中文模型的综合基准测试

PubMedQA 是一个生物医学研究问答（QA）数据集，旨在通过相应的摘要以是/否/可能的方式回答研究问题。该数据集从PubMed摘要中收集而来，包含了1K个专家标注的问题、61.2K个未标注的问题和211.3K个人工生成的QA实例。PubMedQA的任务是使用这些摘要来回答研究问题，例如术前他汀类药物是否能减少冠状动脉旁路移植术后的心房颤动。 此外，PubMedQA是第一个需要对生物医学研究文本进行推理，特别是其定量内容的问答数据集。该数据集由匹兹堡大学和卡内基梅隆大学等机构提出，并在2019年的会议论文集中发表。

Artificial Analysis 是一个专注于AI语言模型和API提供商的独立分析平台。它提供详细的性能评估，帮助用户理解AI领域的格局，并为他们的具体用例选择最佳的模型和API提供商。该平台通过质量指数、吞吐量和价格等多个维度对不同的AI模型进行比较，使用户能够做出更明智的选择。

MMBench 是一个多模态基准测试平台，旨在评估和比较不同多模态模型在语言理解、视觉理解和联合理解任务上的性能。它由上海人工智能实验室、南洋理工大学、中国香港中文大学、新加坡国立大学和浙江大学的研究人员共同开发，提供了一个综合评估流程，从感知到认知能力逐级细分评估，覆盖了20项细粒度能力。 MMBench的评测数据集包含约3000道单项选择题，这些题目从互联网公开信息与权威基准数据集中精心挑选而来，涵盖了目标检测、文字识别、动作识别、图像理解、关系推理等多个维度。此外，MMBench还引入了一种新颖的CircularEval策略，并结合了多种评估指标和基准数据集，帮助用户全面了解和比较不同模型的性能。 MMBench不仅适用于多模态模型的研究和开发领域，还为研究人员提供了丰富的评估工具和数据资源，以促进多模态大模型的发展。