2025年中文大模型基准测评

2025年中文大模型基准测评

今天分享的是:2024年中文大模型基准测评

报告共计:89页

《中文大模型基准测评2024年度报告》由SuperCLUE团队发布,对2024年中文大模型进行了全面测评与分析。

1. 大模型进展与格局:自ChatGPT发布,大模型历经多阶段发展。2024年,海外OpenAI发布Sora、o1等,国内多模态和通用模型也不断进步。目前,国内外大模型在中文通用能力上差距扩大,o1以80.4分领跑,国内顶尖模型如DeepSeek-V3和SenseChat 5.5-latest得68.3分,接近ChatGPT-4o-latest。

2. 测评体系与方法:SuperCLUE是独立第三方测评基准,具有“Live”更新、测评方式贴近用户、完全独立等特征。其测评体系涵盖多领域多层次,本次通用能力测评由理科、文科和Hard三大维度构成,通过多种方式评价模型表现。

3. 测评结果

- 综合表现:国内头部大模型在中文场景下优于Claude 3.5 Sonnet,接近ChatGPT-4o-latest,但与o1仍有差距。在文科任务上,国内大模型有一定领先性;理科和Hard任务中,与海外头部模型差距较大。

- 单项能力:在Agent、深度推理等九大任务中,不同模型各有优势。如Step-2-16k在Agent任务表现出色,Baichuan4在深度推理任务表现突出。

- 效能与性价比:部分国产模型如DeepSeek-V3和Qwen2.5-32B-Instruct在综合效能和性价比上有竞争力,在保持高水平能力的同时,推理速度快且成本低。

4. 模型成熟度与开源进展:国内大模型在语言理解和生成创作方面成熟度较高,Agent能力成熟度低。开源模型中,国内DeepSeek系列和Qwen系列表现优异,在10B级别及端侧5B级别小模型中,国内模型也展现出优势和潜力。

5. 其他测评基准:在多模态、AI产品、行业等测评基准中,各模型表现不同。如在多模态测评中,不同模型在视觉推理、文生视频等任务各有优劣;在行业测评中,中文大模型在部分行业场景有良好表现,但也存在发展不均衡的情况。

总体而言,2024年中文大模型发展迅速,虽与国际顶尖模型有差距,但在部分领域已展现出竞争力,未来发展值得期待。

以下为报告节选内容

报告共计: 89页

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