AI 模型评估体系 | AI Model Evaluation Framework

1. 模型架构信息 | Model Architecture Information

英文缩写	英文全称	专业中文译名	通俗解释
Architecture	Model Architecture	模型架构	AI系统的基础结构设计
MoE	Mixture of Experts	混合专家系统	多个专业子模型协同工作的系统架构
Dense	Dense Neural Network	全连接神经网络	传统密集连接的神经网络结构
Params	Parameters	参数规模	模型可训练参数总量（十亿级）

2. 英语能力评估 | English Language Proficiency

英文缩写	英文全称	专业中文译名	能力测评重点
MMLU	Massive Multitask Language Understanding	多任务语言理解评测	跨领域知识综合理解能力
DROP	Discrete Reasoning Over Paragraphs	段落离散推理测评	文本分析与数值推理能力
FRAMES	Framework-based Reasoning And Modeling Evaluation System	框架化推理建模评估系统	系统化逻辑推理能力
LongBench	Long Text Processing Benchmark	长文本处理基准测试	大规模文本处理能力

3. 编程能力评估 | Programming Capability Metrics

英文缩写	英文全称	专业中文译名	评估重点
HumanEval	Human Evaluation	人工评测基准	实际编程问题解决能力
LiveCodeBench	Live Coding Benchmark	实时编程基准测试	动态编程实现能力
Codeforces	Competitive Programming Platform	程序竞赛评测平台	算法竞赛级编程能力
Aider-Edit	AI Development Environment and Runtime - Edit	AI开发环境运行时编辑系统	代码编辑与重构能力

4. 数学能力评估 | Mathematical Capability Assessment

英文缩写	英文全称	专业中文译名	评估级别
AIME	American Invitational Mathematics Examination	美国数学邀请赛测评	高等数学竞赛水平
MATH-500	Mathematics Assessment for Testing Higher-order thinking - 500	高阶数学思维评估-500	高等数学综合能力
CNMO	Chinese National Mathematical Olympiad	中国数学奥林匹克测评	奥林匹克数学水平

5. 中文处理能力 | Chinese Language Processing

英文缩写	英文全称	专业中文译名	测评范围
CLUEWSC	Chinese Language Understanding Evaluation - Winograd Schema Challenge	中文语言理解评估-维诺格拉德模式挑战	上下文逻辑理解能力
C-Eval	Chinese Evaluation	中文综合评估体系	通用中文处理能力
C-SimpleQA	Chinese Simple Question Answering	中文基础问答评测	智能问答交互能力

指标分数表 | Index schedule

Category	Benchmark	Metric	DeepSeek-V3	Qwen2.5	Llama3.1	Claude-3.5	GPT-4	Benchmark Description
Model Info	Architecture	-	MoE	Dense	Dense	-	-	模型架构设计|Model Architecture Design
Model Info	# Activated Params	B	37	72	405	-	-	激活参数量（十亿）|Activated Parameters (Billion)
Model Info	# Total Params	B	671	72	405	-	-	总参数量（十亿）|Total Parameters (Billion)
English	MMLU	EM% (Exact Match)	88.5	85.3	88.6	88.3	87.2	多任务语言理解测评|Multi-task Language Understanding
English	MMLU-Redux	EM% (Exact Match)	89.1	85.6	86.2	88.9	88.0	MMLU更新版|Updated MMLU Version
English	MMLU-Pro	EM% (Exact Match)	75.9	71.6	73.3	78.0	72.6	专业领域知识评估|Professional Knowledge Assessment
English	DROP	F1% (First Pass)	91.6	76.7	88.7	88.3	83.7	段落推理与数值运算|Paragraph Reasoning & Numerical Computation
English	IF-Eval	Strict%	86.1	84.1	86.0	86.5	84.3	指令遵循评估|Instruction Following Evaluation
English	GPQA-Diamond	Pass@1% (First Pass)	59.1	49.0	51.1	65.0	49.9	物理问题解决|Physics Problem Solving
English	SimpleQA	Correct%	24.9	9.1	17.1	28.4	38.2	基础问答能力|Basic Q&A Capability
English	FRAMES	Acc%	73.3	69.8	70.0	72.5	80.5	框架推理理解|Framework Reasoning
English	LongBench v2	Acc%	48.7	39.4	36.1	41.0	48.1	长文本处理能力|Long Text Processing
Code	HumanEval-Mul	Pass@1% (First Pass)	82.6	77.3	77.2	81.7	80.5	多样化编程评估|Multiple Programming Evaluation
Code	LiveCodeBench-COT	Pass@1% (First Pass)	40.5	31.1	28.4	36.3	33.4	实时编程思维链|Real-time Coding with Chain of Thought
Code	LiveCodeBench	Pass@1% (First Pass)	37.6	28.7	30.1	32.8	34.2	实时编程基准|Real-time Coding Benchmark
Code	Codeforces	Percentile (Relative ranking position)	51.6	24.8	25.3	20.3	23.6	竞赛编程评测|Competitive Programming Assessment
Code	SWE Verified	Resolved%	42.0	23.8	24.5	50.8	38.8	软件工程验证|Software Engineering Verification
Code	Aider-Edit	Acc%	79.7	65.4	63.9	84.2	72.9	代码编辑能力|Code Editing Capability
Code	Aider-Polyglot	Acc%	49.6	7.6	5.8	45.3	16.0	多语言编程能力|Multi-language Programming
Math	AIME 2024	Pass@1% (First Pass)	39.2	23.3	23.3	16.0	9.3	美国数学邀请赛|American Invitational Mathematics Exam
Math	MATH-500	EM%	90.2	80.0	73.8	78.3	74.6	综合数学测评|Comprehensive Math Assessment
Math	CNMO 2024	Pass@1% (First Pass)	43.2	15.9	6.8	13.1	10.8	中国数学奥赛|Chinese Math Olympiad
Chinese	CLUEWSC	EM%	90.9	91.4	84.7	85.4	87.9	中文指代消歧|Chinese Coreference Resolution
Chinese	C-Eval	EM%	86.5	86.1	61.5	76.7	76.0	中文综合评估|Chinese Comprehensive Evaluation
Chinese	C-SimpleQA	Correct%	64.1	48.4	50.4	51.3	59.3	中文基础问答|Chinese Basic Q&A

指标说明 (Metrics):

Metric	Full Name	Description
EM%	完全匹配率|Exact Match	完全正确的答案比例|Percentage of exactly correct answers
Pass@1%	首次通过率|First Pass	第一次尝试成功率|Success rate on first attempt
F1%	F1分数|F1 Score	精确率和召回率的平衡指标|Balance of precision and recall
Acc%	准确率|Accuracy	答案正确的比例|Percentage of correct answers
Strict%	严格匹配率|Strict Match	严格标准下的正确率|Accuracy under strict criteria
Correct%	正确率|Correctness	回答正确的百分比|Percentage of correct responses
Resolved%	解决率|Resolution Rate	成功解决问题的比例|Rate of successfully resolved problems
Percentile	百分位数|Percentile	相对排名位置|Relative ranking position

AI 模型使用推荐 | AI Model Detailed Recommendations

学术研究人员 | Academic Researchers

推荐模型 | Recommended: Claude-3.5 或 DeepSeek-V3
专业评估指标 | Professional Metrics:

• 专业知识理解能力 (Massive Multitask Language Understanding Professional/MMLU-Pro: Claude-3.5 78.0%)

  • 测试范围：医学、法律、工程等专业领域
  • 评分标准：专业术语理解、概念应用准确性

• 逻辑推理能力 (Framework-based Reasoning And Modeling Evaluation System/FRAMES: Claude-3.5 72.5%)

  • 评估内容：复杂逻辑分析、推理链完整性
  • 应用场景：学术论文分析、研究方法论证

• 长文本处理能力 (Long Text Benchmark Version 2/LongBench v2: DeepSeek-V3 48.7%)

  • 测试重点：长文档理解、上下文连贯性
  • 适用场景：学术论文撰写、文献综述

软件开发者 | Software Developers

推荐模型 | Recommended: DeepSeek-V3 或 Claude-3.5
技术评估指标 | Technical Metrics:

• 多语言编程能力 (Programming Language Assistant-Polyglot/Aider-Polyglot: DeepSeek-V3 49.6%)

  • 支持语言：Python, Java, C++, JavaScript等
  • 评估维度：语法准确性、代码效率、最佳实践

• 代码编辑能力 (Code Editing Assistant/Aider-Edit: Claude-3.5 84.2%)

  • 功能范围：代码重构、bug修复、性能优化
  • 评估标准：编辑准确度、代码质量改进

• 实时编程能力 (Live Coding Benchmark/LiveCodeBench: DeepSeek-V3 37.6%)

  • 测试项目：实时代码生成、调试能力
  • 应用场景：即时编程辅助、代码审查

数学工作者 | Mathematicians

推荐模型 | Recommended: DeepSeek-V3
能力评估 | Capability Assessment:

• 竞赛级数学能力 (American Invitational Mathematics Examination/AIME 2024: 39.2%)

  • 试题类型：高级代数、几何、组合数学
  • 难度级别：美国数学竞赛水平

• 综合数学处理 (Mathematics Assessment Test-500/MATH-500: 90.2%)

  • 覆盖领域：微积分、线性代数、概率统计
  • 应用范围：大学数学课程内容

• 高等数学推理 (Chinese National Mathematical Olympiad/CNMO 2024: 43.2%)

  • 测试重点：数学证明、问题求解策略
  • 评估标准：推理严谨性、解法创新性

中文内容创作者 | Chinese Content Creators

推荐模型 | Recommended: DeepSeek-V3 或 Qwen2.5
语言能力指标 | Language Capability Metrics:

• 中文语义理解 (Chinese Language Understanding Evaluation-Winograd Schema Challenge/CLUEWSC: Qwen2.5 91.4%)

  • 测试范围：上下文理解、指代消解
  • 应用场景：文本校对、内容优化

• 中文综合能力 (Chinese Evaluation Suite/C-Eval: DeepSeek-V3 86.5%)

  • 评估维度：语法准确性、表达流畅度
  • 使用场景：文案创作、内容编辑

• 中文问答能力 (Chinese Simple Question Answering/C-SimpleQA: DeepSeek-V3 64.1%)

  • 测试内容：问答准确性、回复相关性
  • 适用范围：内容咨询、知识解答