内容详情

产品定位

由清华大学团队主导研发，聚焦中文大模型能力评估需求，旨在构建系统化、标准化的评测体系。

上线初衷是解决中文语境下大模型评估缺乏统一基准的问题，推动中文AI模型在学术研究与产业落地中的可比性与可信度。

核心服务方向覆盖教育、科研、企业选型等多个场景，提供权威、可复现的模型性能对比数据。

产品核心价值在于其全面性、严谨性与开放性：涵盖12个学科领域、超过30,000道高质量题目，支持对模型在理解、推理、知识掌握等维度的精细化评估，为开发者与研究者提供可靠参考依据。

全平台使用渠道

网页端：通过官方 GitHub 仓库（[github.com/haonan-li/CMMLU](，支持在线浏览与本地部署。

手机端：可通过移动端浏览器访问官网资源，配合本地运行环境进行测试分析。

电脑客户端：支持在主流操作系统（Windows/macOS/Linux）上安装 Python 环境，通过命令行或 Jupyter Notebook 调用评测工具完成自动化评估。

生态内嵌：已集成至多个开源AI评测平台及高校实验教学系统，实现跨项目调用与结果共享。

跨端同步：所有评测任务均可通过版本控制（Git）实现跨设备同步，确保实验过程可追溯、可复现。

核心功能

对话问答：支持基于多轮对话场景的模型响应质量评估，涵盖意图识别、上下文一致性、逻辑连贯性等关键维度。

内容创作：提供中文文本生成任务，如摘要撰写、故事续写、公文写作等，衡量模型的语言表达与风格适配能力。

办公提效：包含结构化信息提取、表格理解、邮件草拟等实用任务，适用于职场场景下的效率验证。

图像多模态：虽以文本为主，但部分子任务涉及图文关联理解，支持对视觉-语言联合建模能力的初步考察。

编程开发：设置基础代码补全、函数解释、错误修复等任务，评估模型在中文编程环境中的实际应用潜力。

学习教育：覆盖数学、物理、历史、法律等12个学科，题型包括单选题、多选题、填空题，支持自动评分与错因分析。

生活服务：包含常识判断、时间计算、路线规划等日常推理任务，检验模型在真实生活场景中的泛化能力。

特色功能

多层级难度划分：每类题目按难度分为初级、中级、高级三档，支持对模型在不同认知层次上的表现进行精准定位。

细粒度能力标签体系：引入18项能力标签（如‘因果推理’‘事实记忆’‘数值计算’），实现对模型短板的可视化诊断。

动态评分机制：采用基于规则+人工校验的双轨评分策略，确保评分结果兼具客观性与准确性，避免单一算法偏差。

可扩展评测框架：支持用户自定义新任务并接入现有评测流程，具备良好的社区协作与持续演进能力。

零样本迁移兼容性测试：特别设计部分任务用于评估模型在未见过数据上的泛化能力，提升评测结果的前瞻性价值。

产品优势+适用人群

本土化适配：完全基于中文语料构建，涵盖中国教育体系、文化背景与政策语境，相较通用英文基准更具现实参考意义。

使用体验：提供详尽的文档说明、示例代码与一键运行脚本，降低技术门槛，适合初学者快速上手。

资费模式：完全开源免费，无任何订阅或使用限制，支持个人研究、高校教学与企业内部评测。

生态能力：已与多个主流中文大模型（如 Qwen、ChatGLM、Baichuan 等）完成兼容性验证，形成广泛生态共识。

功能体验：评测流程高度模块化，支持批量运行、结果导出为 CSV/JSON 格式，便于后续分析与报告生成。

安全合规：所有数据均来自公开可查来源，不涉及敏感信息，符合国内数据使用规范。

适用人群：

AI研究人员：用于对比不同模型在中文任务中的性能差异，支撑论文实验与模型优化。

高校师生：作为课程实验、毕业设计、竞赛训练的核心评测工具。

企业研发团队：用于内部模型选型、迭代评估与上线前验证。

教育科技从业者：用于构建智能测评系统，辅助个性化学习路径推荐。

开源社区贡献者：参与数据标注、任务扩展与评测框架改进，共建中文AI评估标准。