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人工智能模型基准测试平台

人工智能模型基准测试评估申请

指引学术研究

作为起点驱动模型开发，构建以能力提升为目标的评估策略，建立“开发-部署-应用-测试”的闭环流程将缩短产品迭代周期。
指导产品选型

综合考虑业务需求、花费成本、系统架构、安全要求等因素进行大模型的产品选型测试，利用客观数据集对模型能力进行全面、客观的验证，指导了大模型行业和应用落地。
支撑行业应用

用户在进行大模型行业应用时，无论通过外部采购或自主研发的方式构建大模型能力，都需要利用基准测试对备选大模型进行量化评估，才能保障大模型的行业应用效果。
辅助监管治理

大模型基准测试对保障模型内容安全和能力监控发挥重要作用，可以引导其朝着更健康、更安全的方向发展，让大模型的成果惠及全人类。

模型基准测试平台优势

具有面向具体场景和实际落地效果的模型评测能力
重点面向产业应用效果进行评估，保证评测结果的公正性和科学性
基于指标体系、测试方法、测试数据集和测试工具四大要素迭代“方升”大模型基准测试体系

模型基准测试四大要素

指标体系
测试数据集
测试方法
测试工具

行业能力测试（lOT）

金融政务电信教育工业能源交通科研
应用能力测试（AOT）

智能对话数据分析内容生成办公助手代码知识管理任务规划智能体
通用能力测试（GOT）
语言大模型
- 理解
- 生成
- 推理
- 多语言
- 长文本
- ...
多模态大模型（视觉）
- 理解
- 生成
- 推理
- OQA
- 多语言
- ...
多模态大模型（语音）
- 语音识别
- 语音合成
- 语音理解
- 情绪识别
- 语音增强
- ...

270+数据集

650万+测试题目

自建数据200W+

覆盖语言、多模态、代码等多场景
测试数据进行标签化管理

测试数据自动化抽取

难度持续提升
多渠道获取测试数据确保科学、全面

生成数据采买数据共建数据开源数据

全量筛选

测试标签匹配化

对全量测试数据进行“标签化”处理

完成测试数据精准“画像”

充分提升测试数据的利用效率

降低大模型基准测试的“门槛”
动态更新

测试题库实时化

防止大模型测试的“刷榜”问题

底层测试数据库采用动态方式构建

保证每次参与测试题目都不相同

解决存在题目封闭、考题过时、模型作弊等问题
灵活抽样

测试方案定制化

使用智能算法完成高质量测试数据集抽取，

测试成本低、效率高、综合性强

标准管理

标准编制流程介绍、分类管理、标准解读等，助力用户理解评测标准，深入学习相关资料
模型对战

提供多样化的对战模式，自动根据模型能力和类型匹配对手
评测榜单

按标准、数据集和模型类型分类展示并定期更新榜单
评测数据

支持数据集的预览、上传、审核和管理，确保数据安全与合规，同时提供公共数据集，全面提升用户的数据使用体验

大模型基准测试案例

持续迭代完善”方升“大模型基准测试体系，目前测试体系已经全面覆盖大语言模型、多模态模型，场景模型（代码等），知识、对话等典型大模型应用场景，金融、电力、矿山、政务等典型行业模型。

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