大模型评测

OpenAI近期发布了GPT-5.1新版本，主打更自然的对话体验和情感共鸣能力。值得注意的是，官方此次并未公布传统基准测试结果，而是强调“优秀的人工智能不仅应该是聪明的，而且应该提供令人愉快的交谈”。我们对GPT-5.1（默认非思考模式）与此前的GPT-5进行了全面对比评测，测试其在准确率、响应时间、token消耗和成本等关键指标上的表现差异。 GPT-5.…

昨晚，谷歌发布了Gemini 3 Pro，并称其为“全球最强多模态推理模型”。尽管其拥有奥特曼点赞、马斯克服软、LMArena榜单登顶1501 Elo等光环，但对于一线用户而言，核心问题在于：它是否真正能提升生产力？ 我们设计了一系列体验场景，这些测试的共同点是：不追求理论分数，而是要求模型生成可直接运行的代码或可交付的成果。 以下是具体的体验情况。 场景1…

月之暗面近期发布了Kimi-K2-Thinking模型，这是基于“模型即Agent”理念训练的新一代Thinking Agent，原生掌握“边思考，边使用工具”的能力。作为一款MoE架构模型（每次激活32B参数），我们对其与基础版本kimi-k2-0711-preview进行了全面的对比评测，测试其在准确率、响应时间、token消耗和成本等关键指标上的表现差…

在大模型技术快速迭代的今天，我们面临一个共同的挑战：如何客观、全面地评测一个模型的真实能力？ 这不仅关乎技术指标的高低，更涉及模型在实际应用中能否真正解决问题。 大模型评测框架正是为了回应这一需求而生。目前主流框架已形成开源平台、商业工具和学术研究框架三大阵营，各自在评测深度、应用场景和技术侧重上展现出明显差异。值得关注的是，评测正从单一维度的“跑分”走向多…

在大模型应用开发中，我们常面临这样的困境：系统上线后，实际表现却未达预期。问题根源何在？如何有效改进？答案往往隐藏在一个至关重要却容易被忽视的环节——评测。 市面上大模型评测工具众多，宣传语诸如“自信交付你的LLM”、“告别猜测游戏”令人眼花缭乱。但究竟什么样的工具才能真正解决问题？ 设想一个真实场景：你开发了一个用于自动化处理工作流的大模型应用，投入使用后…

当我们投入大量资源对多模态AI模型进行复杂评测时，是否想过其中有多少环节其实是在“原地打转”？ 最近，上海人工智能实验室联合上海交通大学、浙江大学的一项研究揭示了一个值得警惕的现象：当前主流的多模态大模型基准评测中，普遍存在着大量冗余。研究团队对超过20个主流多模态基准和100多个模型进行了系统性扫描，发现了一些颇具启发性的规律。 这意味着什么？简单来说，我…

在人工智能快速迭代的今天，大型语言模型（LLM）的能力边界不断拓展。从最初的文本生成，到如今的复杂推理、多模态理解、智能体协作，模型能力的跃升令人瞩目。然而，一个更为关键的问题浮出水面：我们真的知道如何准确衡量这些模型的能力吗？ 评测基准的发展轨迹，恰恰映射着整个行业对“智能”理解的演进。本文将系统梳理当前大模型评测的全景图谱，分享在实践中的洞察，并探讨未来…

大型语言模型的进化速度令人惊叹。我们见证了它们从简单的文本生成工具，逐步演变为能够感知、推理、规划并调用外部工具的智能体（Agent）。这种质的飞跃让LLM开始真正走向复杂任务的解决——无论是自动化办公流程、辅助数据分析，还是多轮对话中的智能决策。 然而，一个关键问题随之浮现：如何科学、系统地评测这些Agent的真实能力？ 这并非简单的准确率计算。Agent…

近年来，大型语言模型正在重塑医疗领域的技术版图。从辅助临床决策到患者健康教育，从医学影像分析到复杂病例推理，这些技术展现出令人瞩目的应用前景。然而，我们也注意到一个关键问题：如何科学、全面地评测这些模型在医疗场景中的真实表现？ 这个问题远比表面看起来复杂。医疗领域的特殊性——高风险、强专业性、数据敏感性——使得传统的模型评测方法面临前所未有的挑战。我们需要更…

当我们探讨AI的边界时，一个颇具挑战性的问题浮现出来：AI能否像人类研究者一样，独立阅读一篇前沿论文，理解其核心思想，从零编写代码，并成功复现实验结果？ OpenAI最新发布的PaperBench基准测试，正是为回答这个问题而设计的。这项研究不仅展现了当前AI Agent的真实能力边界，更为我们理解“AI辅助科研”这一命题提供了量化的参照系。 为什么需要Pa…