中文大模型能力评测榜单：目前已囊括115个大模型，覆盖chatgpt、gpt4o、百度文心一言、阿里通义千问、讯飞星火、商汤senseChat、minimax等商用模型， 以及百川、qwen2、glm4、yi、书生internLM2、llama3等开源大模型，多维度能力评测。不仅提供能力评分排行榜，也提供所有模型的原始输出结果！

OpenCompass 是一个由上海人工智能实验室发布的开源大模型评测平台，旨在提供公平、公开和可复现的大模型评测方案。它构建了一个包含学科、语言、知识、理解、推理五大维度的通用能力评测体系，能够全面评估大模型的能力。此外，OpenCompass还支持多模态模型的评测，并定期公布评测结果。 OpenCompass不仅支持多种先进的自然语言处理模型，如InternLM2、GPT-4、LLaMa2、Qwen以及GLM和Claude等，还整合了丰富的数据集和问题库，提供了70多个数据集和约40万个问题的模型评估方案。它的评测系统设计灵活，用户可以根据需要增加新模型或数据集，甚至自定义更高级的任务分割策略。 OpenCompass已经成为目前权威的大型模型评估平台，广泛应用于大语言模型和多模态模型的评测中。

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。

SuperGLUE 是一个用于评估自然语言处理（NLP）模型性能的基准任务集合。它包含了多个任务，每个任务都有不同的输入和输出要求。SuperGLUE的目标是提供一个更全面和挑战性的测试集，以便更好地评估NLP模型的能力。该基准数据集旨在对语言理解进行比GLUE更严格的测试，提供一个简单的、难以玩游戏的方法来衡量英语通用语言理解技术的进步。

SuperCLUE：通用中文模型的综合基准测试

Holistic Evaluation of Language Models (HELM) 是由斯坦福大学推出的一个综合评估语言模型的平台，旨在提高语言模型的透明度和全面性。HELM 通过多维度的评估方法，涵盖多个不同的自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别和关系抽取等。该评测体系包括场景、适配和指标三个模块，能够为大型语言模型提供全面的质量评估。 HELM 的主要目标是通过标准化评估方法和广泛的覆盖范围，帮助用户了解和选择适合自己需求的语言模型。它采用多指标测量方法，并实现标准化，从而对众多语言模型进行评估。此外，HELM 还提供了一个统一的 API，使得研究人员可以方便地访问和测试不同的语言模型。 总之，HELM 是一个先进的语言模型评估框架，通过多维度的评估方法和广泛的覆盖范围，全面了解和提升语言模型的性能和透明度。