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This project forked from jeinlee1991/chinese-llm-benchmark

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中文大模型能力评测榜单：覆盖百度文心一言、chatgpt、阿里通义千问、讯飞星火、belle / chatglm6b 等开源大模型，多维度能力评测。不仅提供能力评分排行榜，也提供所有模型的原始输出结果！

chinese-llm-benchmark's Introduction

CLiB中文大模型能力评测榜单（持续更新）

  • 目前已囊括66个大模型，覆盖chatgpt、gpt4、谷歌bard、百度文心一言、阿里通义千问、讯飞星火、360智脑、商汤senseChat、微软new-bing、minimax等商用模型， 以及百川、qwen、belle、chatglm6b、tigerbot、ziya、openbuddy、Phoenix、linly、MOSS、AquilaChat、vicuna、wizardLM、书生internLM、llama2-chat等开源大模型。
  • 模型来源涉及国内外大厂、大模型创业公司、高校研究机构。
  • 支持多维度能力评测，包括分类能力、信息抽取能力、阅读理解能力、表格问答能力。
  • 不仅提供能力评分排行榜，也提供所有模型的原始输出结果！有兴趣的朋友可以自己打分、自己排行！

目录

最近更新

  • [2024/2/28] 发布v1.14版本评测榜单
    • 新增11个大模型：deepseek-llm-67b-chat、baichuan3、internlm2-chat-20b、internlm2-chat-7b、openbuddy-mixtral-7bx8-v17.1以及qwen1.5系列的6个模型
    • 排行榜删除陈旧的模型（比如chatglm2-6b、AquilaChat-7B等）
  • [2024/1/29] 发布v1.13版本评测榜单
    • 模型更新：微软new-bing、文心4.0更新至24年1月版本
    • 新增6个大模型：qwen-max、GLM4、BlueLM-7B-Chat、openbuddy-zephyr-7b-v14.1、openbuddy-deepseek-67b-v15.2、XVERSE-65B-Chat
    • 排行榜删除陈旧的模型（比如phoenix-inst-chat-7b、BELLE-on-Open-Datasets等）
  • [2023/12/10] 发布v1.12版本评测榜单
    • 新增7个大模型：Yi-34B-Chat、tigerbot-13b-chat-v4、openbuddy-openllama-3b-v10、Qwen-1_8B-Chat、Yi-6B-Chat、Qwen-72B-Chat、chatglm-turbo
    • 新增开源模型细分排行榜：10B以下模型排行榜、10B~20B模型排行榜、20B以上模型排行榜
  • [2023/11/22] 发布v1.11版本评测榜单
    • 新增4个大模型：openbuddy-mistral-7b-v13.1、Qwen-7B-Chat、Baichuan2-7B-Chat、tigerbot-70b-chat-v3
    • 将数据分析能力计入综合得分
  • [2023/11/5] 发布v1.10版本评测榜单
    • 新增6个大模型：
      • 3个商用模型：文心4.0、谷歌bard、讯飞星火v3
      • 3个开源模型：aquilachat2-34b、ziya2-13b-chat、chatglm3-6b
    • 排行榜删除陈旧的模型（比如第一代chatglm-6b、MOSS等）
  • [2023/10/11] 发布v1.9版本评测榜单
    • 新增7个大模型：
      • 3个商用模型：阿里通义千问v1.0.7、豆包、Baichuan2-53B
      • 4个开源模型：Baichuan2-13B-Chat、internlm-chat-20b、qwen-14b-chat、tigerbot-70b-chat-v2
  • [2023/9/13] 发布v1.8版本评测榜单
    • 新增7个大模型：
      • 2个商用模型：chatglm-std、chatglm-pro
      • 5个开源模型：openbuddy-llama-30b-v7.1、openbuddy-llama-65b-v8、openbuddy-llama2-70b-v10.1、xverse-13b-chat、Baichuan-13B-Chat-v2
  • [2023/8/29] 发布v1.7版本评测榜单
    • 新增2个商用大模型：讯飞星火v2.0、Baichuan-53B
    • 表格问答（数据分析）能力排行榜：新增21个模型参与排行。
  • [2023/8/13] 发布v1.6版本评测榜单，link
    • 新增4个大模型：
      • 2个商用模型：商汤senseChat、微软new-bing
      • 2个基于LLaMA2的开源中文模型：BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M、Linly-Chinese-LLaMA2-13B
  • [2023/7/26] 发布v1.5版本评测榜单，link
    • 新增7个大模型：gpt4、文心一言v2.2、vicuna-33b、wizardlm-13b、Ziya-LLaMA-13B-v1.1、InternLM-Chat-7B、Llama-2-70b-chat
  • [2023/7/18] 发布v1.4版本评测榜单，link
    • 新增3个大模型：tulu-30b、chatglm2-6b、Baichuan-13B-Chat
  • [2023/7/2] 发布v1.3版本评测榜单，link
    • 新增3个大模型：360智脑、MOSS-003-SFT、AquilaChat-7B
    • 讯飞星火更新为最新的v1.5模型
  • [2023/6/17] 发布v1.2版本评测榜单，link
    • 新增2个大模型：tigetbot-7b官网、linly-chatflow-13b
    • 说明做评测榜单的初衷
  • [2023/6/10] 发布v1.1版本评测榜单，link
    • 新增3个大模型：minimax、guanaco、Phoenix-7b
    • 新增表格问答评测维度，作为阅读理解能力的细分项
  • [2023/6/4] 发布v1版本评测榜单，link

TODO

  • 将更多大模型加入评测：Claude、falcon等等
  • 增加开源大模型的授权协议，注明能否商用
  • 引入更多维度的评测：数学能力、代码能力、开放域问答、多轮对话、头脑风暴、翻译……
  • 评测维度更细分，比如信息抽取可以细分时间实体抽取能力、地址实体抽取能力……
  • 海纳百川，整合各类评测榜单，扩充细分领域榜单（比如教育领域、医疗领域）
  • 加入更多评测数据，使得评测得分越来越有说服力

大模型基本信息

详见 中文大模型资源汇总（商用及开源）

📊 排行榜

1、综合能力排行榜

综合能力得分为分类能力、信息抽取能力、阅读理解能力、数据分析能力四者得分的平均值。 lin

类别 大模型 总分 排名
商用 gpt4 96.08 1
商用 chatgpt-3.5 93.58 2
商用 微软new-bing 93.00 3
商用 GLM4 92.33 4
商用 文心4.0 91.43 5
商用 阿里qwen-max 88.65 6
开源 Qwen1.5-14B-Chat(new) 87.33 7
开源 Qwen-72B-Chat 87.25 8
开源 Qwen1.5-72B-Chat(new) 87.08 9
开源 internlm2-chat-20b(new) 86.75 10
开源 deepseek-llm-67b-chat(new) 86.67 11
开源 tigerbot-70b-chat-v2 86.50 12
商用 文心一言v2.2 86.50 13
开源 openbuddy-deepseek-67b 86.18 14
商用 baichuan3(new) 86.08 15
商用 讯飞星火v3 85.75 16
开源 XVERSE-65B-Chat 85.00 17
商用 谷歌bard 84.08 18
开源 tigerbot-70b-chat-v3 83.50 19
开源 openbuddy-llama2-70b-v10.1 83.18 20
开源 tigerbot-13b-chat-v4 83.00 21
商用 chatglm-turbo 83.00 22
开源 Yi-34B-Chat 82.93 23
开源 aquilachat2-34b 82.50 24
商用 商汤senseChat 81.93 25
开源 openbuddy-mixtral-7bx8-v17.1(new) 81.75 26
商用 Baichuan2-53B 81.75 27
开源 internlm2-chat-7b(new) 80.58 28
开源 BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M 79.75 29
商用 字节跳动豆包 79.50 30
开源 qwen-14b-chat 79.43 31
开源 Baichuan2-13B-Chat 79.43 32
开源 Baichuan2-7B-Chat 79.08 33
商用 阿里通义千问 79.00 34
开源 belle-llama-13b-2m 78.67 35
开源 openbuddy-zephyr-7b 77.75 36
开源 BlueLM-7B-Chat 77.75 37
开源 openbuddy-llama-65b-v8 76.83 38
开源 xverse-13b-chat 76.58 39
商用 chatglm-std 76.00 40
商用 chatglm-pro 75.75 41
开源 Qwen1.5-7B-Chat(new) 75.67 42
商用 讯飞星火v1.5 75.50 43
开源 openbuddy-mistral-7b-v13.1 75.08 44
商用 chatglm-130b-v1 74.67 45
开源 openbuddy-llama-30b-v7.1 74.33 46
商用 360智脑 74.25 47
开源 Llama-2-70b-chat 73.58 48
开源 Qwen-7B-Chat 73.50 49
商用 讯飞星火v2.0 72.83 50
开源 Baichuan-13B-Chat-v2 72.68 51
开源 chatglm3-6b 72.18 52
开源 tulu-30b 72.08 53
开源 belle-llama-13b-ext 71.17 54
开源 Qwen1.5-4B-Chat(new) 70.58 55
开源 internlm-chat-20b 69.83 56
开源 Yi-6B-Chat 68.67 57
开源 ziya2-13b-chat 67.33 58
开源 Linly-Chinese-LLaMA2-13B 67.33 59
开源 Qwen-1_8B-Chat 66.42 60
商用 minimax 66.33 61
开源 vicuna-33b 66.08 62
开源 InternLM-Chat-7B 59.00 63
开源 openbuddy-openllama-3b-v10 56.50 64
开源 Qwen1.5-1.8B-Chat(new) 53.92 65
开源 Qwen1.5-0.5B-Chat(new) 44.67 66



(1) 10B以下大模型排行榜

类别 大模型 分类能力 信息抽取能力 阅读理解能力 表格问答 总分 排名
开源 Baichuan2-7B-Chat 88 76 83.3 69 79.1 1
开源 openbuddy-zephyr-7b(new) 82 83 74.0 72 77.8 2
开源 BlueLM-7B-Chat(new) 82 83 74.0 72 77.8 3
开源 openbuddy-mistral-7b-v13.1 79 72 73.3 76 75.1 4
开源 Qwen-7B-Chat 89 72 74.0 59 73.5 5
开源 chatglm3-6b 82 68 78.7 60 72.2 6
开源 Yi-6B-Chat 73 71 66.0 64.7 68.7 7
开源 chatglm2-6b 70 68 72.0 57 66.8 8
开源 Qwen-1_8B-Chat 73 66 75.3 51.3 66.4 9
开源 InternLM-Chat-7B 62 55 66.0 53 59.0 10
开源 AquilaChat-7B 70 51 56.0 55 58.0 11
开源 openbuddy-openllama-3b-v10 64 60 61.3 40.7 56.5 12



(2) 10B~20B大模型排行榜

类别 大模型 分类能力 信息抽取能力 阅读理解能力 表格问答 总分 排名
开源 tigerbot-13b-chat-v4 85 82 80.0 85 83.0 1
开源 BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M 90 74 76.0 79 79.8 2
开源 Baichuan2-13B-Chat 83 83 74.7 77 79.4 3
开源 qwen-14b-chat 84 72 84.7 77 79.4 4
开源 belle-llama-13b-2m 82 75 80.7 77 78.7 5
开源 xverse-13b-chat 86 72 81.3 67 76.6 6
开源 Baichuan-13B-Chat-v2 82 69 72.7 67 72.7 7
开源 belle-llama-13b-ext 74 65 76.7 69 71.2 8
开源 internlm-chat-20b 74 64 77.3 64 69.8 9
开源 Ziya-LLaMA-13B-v1.1 72 69 80.0 58 69.8 10
开源 ziya2-13b-chat 76 54 71.3 68 67.3 11
开源 Linly-Chinese-LLaMA2-13B 78 67 67.3 57 67.3 12
开源 linly-chatflow-13b 72 63 74.7 59 67.2 13
开源 wizardlm-13b 68 52 72.0 48 60.0 14



(3) 20B以上大模型排行榜

类别 大模型 分类能力 信息抽取能力 阅读理解能力 表格问答 总分 排名
开源 Qwen-72B-Chat 89 80 92.7 87.3 87.3 1
开源 tigerbot-70b-chat-v2 97 84 80.0 85 86.5 2
开源 openbuddy-deepseek-67b(new) 86 89 84.7 85 86.2 3
开源 XVERSE-65B-Chat(new) 83 84 84.0 89 85.0 4
开源 tigerbot-70b-chat-v3 94 85 84.0 71 83.5 5
开源 openbuddy-llama2-70b-v10.1 86 84 86.7 76 83.2 6
开源 Yi-34B-Chat 88 82 84.7 77 82.9 7
开源 aquilachat2-34b 77 82 88.0 83 82.5 8
开源 openbuddy-llama-65b-v8 68 84 79.3 76 76.8 9
开源 openbuddy-llama-30b-v7.1 82 74 81.3 60 74.3 10
开源 Llama-2-70b-chat 86 66 73.3 69 73.6 11
开源 tulu-30b 76 76 75.3 61 72.1 12
开源 vicuna-33b 82 65 63.3 54 66.1 13



2、分类能力排行榜

lin

类别 大模型 分类能力 排名
商用 chatgpt-3.5 98 1
开源 tigerbot-70b-chat-v2 97 2
商用 微软new-bing 95 3
商用 gpt4 94 4
开源 tigerbot-70b-chat-v3 94 5
开源 internlm2-chat-20b(new) 93 6
商用 文心一言v2.2 90 7
开源 BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M 90 8
开源 Qwen1.5-14B-Chat(new) 89 9
开源 Qwen-72B-Chat 89 10
开源 Qwen1.5-72B-Chat(new) 89 11
开源 Qwen-7B-Chat 89 12
商用 文心4.0 88 13
开源 Yi-34B-Chat 88 14
开源 Baichuan2-7B-Chat 88 15
开源 deepseek-llm-67b-chat(new) 87 16
商用 讯飞星火v3 87 17
商用 GLM4 86 18
商用 阿里qwen-max 86 19
开源 openbuddy-deepseek-67b 86 20
商用 baichuan3(new) 86 21
商用 谷歌bard 86 22
开源 openbuddy-llama2-70b-v10.1 86 23
商用 chatglm-turbo 86 24
开源 openbuddy-mixtral-7bx8-v17.1(new) 86 25
开源 internlm2-chat-7b(new) 86 26
开源 xverse-13b-chat 86 27
商用 360智脑 86 28
开源 Llama-2-70b-chat 86 29
开源 tigerbot-13b-chat-v4 85 30
开源 qwen-14b-chat 84 31
商用 chatglm-std 84 32
商用 chatglm-pro 84 33
开源 XVERSE-65B-Chat 83 34
开源 Baichuan2-13B-Chat 83 35
商用 商汤senseChat 82 36
开源 belle-llama-13b-2m 82 37
开源 openbuddy-zephyr-7b 82 38
开源 BlueLM-7B-Chat 82 39
商用 chatglm-130b-v1 82 40
开源 openbuddy-llama-30b-v7.1 82 41
开源 Baichuan-13B-Chat-v2 82 42
开源 chatglm3-6b 82 43
开源 vicuna-33b 82 44
商用 阿里通义千问 81 45
开源 Qwen1.5-7B-Chat(new) 80 46
商用 字节跳动豆包 79 47
开源 openbuddy-mistral-7b-v13.1 79 48
开源 Linly-Chinese-LLaMA2-13B 78 49
开源 aquilachat2-34b 77 50
商用 Baichuan2-53B 76 51
商用 讯飞星火v1.5 76 52
开源 tulu-30b 76 53
开源 ziya2-13b-chat 76 54
开源 Qwen1.5-4B-Chat(new) 75 55
开源 belle-llama-13b-ext 74 56
开源 internlm-chat-20b 74 57
开源 Yi-6B-Chat 73 58
开源 Qwen-1_8B-Chat 73 59
商用 讯飞星火v2.0 72 60
开源 openbuddy-llama-65b-v8 68 61
商用 minimax 68 62
开源 openbuddy-openllama-3b-v10 64 63
开源 InternLM-Chat-7B 62 64
开源 Qwen1.5-1.8B-Chat(new) 57 65
开源 Qwen1.5-0.5B-Chat(new) 44 66



3、信息抽取能力排行榜

lin

类别 大模型 信息抽取能力 排名
商用 gpt4 94 1
商用 GLM4 90 2
商用 文心4.0 89 3
开源 openbuddy-deepseek-67b 89 4
商用 chatgpt-3.5 88 5
商用 谷歌bard 88 6
商用 文心一言v2.2 87 7
开源 tigerbot-70b-chat-v3 85 8
商用 商汤senseChat 85 9
开源 tigerbot-70b-chat-v2 84 10
开源 Qwen1.5-72B-Chat(new) 84 11
开源 openbuddy-llama2-70b-v10.1 84 12
开源 XVERSE-65B-Chat 84 13
商用 Baichuan2-53B 84 14
开源 openbuddy-llama-65b-v8 84 15
商用 微软new-bing 83 16
商用 baichuan3(new) 83 17
开源 Baichuan2-13B-Chat 83 18
开源 openbuddy-zephyr-7b 83 19
开源 BlueLM-7B-Chat 83 20
开源 Yi-34B-Chat 82 21
商用 讯飞星火v3 82 22
商用 阿里qwen-max 82 23
开源 tigerbot-13b-chat-v4 82 24
开源 aquilachat2-34b 82 25
开源 deepseek-llm-67b-chat(new) 81 26
开源 internlm2-chat-7b(new) 81 27
商用 阿里通义千问 81 28
商用 讯飞星火v1.5 81 29
开源 internlm2-chat-20b(new) 80 30
开源 Qwen-72B-Chat 80 31
开源 Qwen1.5-14B-Chat(new) 79 32
商用 字节跳动豆包 77 33
开源 Baichuan2-7B-Chat 76 34
商用 chatglm-130b-v1 76 35
开源 Qwen1.5-7B-Chat(new) 76 36
开源 tulu-30b 76 37
商用 chatglm-turbo 75 38
开源 belle-llama-13b-2m 75 39
商用 讯飞星火v2.0 75 40
开源 BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M 74 41
开源 openbuddy-llama-30b-v7.1 74 42
开源 openbuddy-mixtral-7bx8-v17.1(new) 73 43
开源 Qwen-7B-Chat 72 44
开源 xverse-13b-chat 72 45
开源 qwen-14b-chat 72 46
开源 openbuddy-mistral-7b-v13.1 72 47
商用 360智脑 71 48
商用 chatglm-std 71 49
开源 Yi-6B-Chat 71 50
商用 chatglm-pro 70 51
开源 Baichuan-13B-Chat-v2 69 52
开源 chatglm3-6b 68 53
开源 Linly-Chinese-LLaMA2-13B 67 54
开源 Llama-2-70b-chat 66 55
开源 Qwen-1_8B-Chat 66 56
开源 vicuna-33b 65 57
开源 Qwen1.5-4B-Chat(new) 65 58
开源 belle-llama-13b-ext 65 59
开源 internlm-chat-20b 64 60
商用 minimax 61 61
开源 openbuddy-openllama-3b-v10 60 62
开源 Qwen1.5-1.8B-Chat(new) 58 63
开源 InternLM-Chat-7B 55 64
开源 ziya2-13b-chat 54 65
开源 Qwen1.5-0.5B-Chat(new) 40 66



4、阅读理解能力排行榜

阅读理解能力是一种符合能力，考查针对给定信息的理解能力。 依据给定信息的种类，可以细分为：文章问答、表格问答、对话问答…… lin

类别 大模型 阅读理解能力 排名
商用 gpt4 99.3
商用 GLM4 97.3
商用 阿里qwen-max 95.3
商用 chatgpt-3.5 95.3
商用 文心4.0 94.7
商用 微软new-bing 94.0
开源 Qwen-72B-Chat 92.7
开源 Qwen1.5-14B-Chat(new) 90.7
商用 baichuan3(new) 90.7
商用 chatglm-turbo 90.0
商用 Baichuan2-53B 88.0
商用 讯飞星火v3 88.0
开源 aquilachat2-34b 88.0
开源 Qwen1.5-72B-Chat(new) 88.0
商用 文心一言v2.2 88.0
开源 deepseek-llm-67b-chat(new) 86.7
开源 openbuddy-llama2-70b-v10.1 86.7
开源 openbuddy-mixtral-7bx8-v17.1(new) 86.0
开源 internlm2-chat-20b(new) 86.0
商用 谷歌bard 85.3
开源 qwen-14b-chat 84.7
开源 Yi-34B-Chat 84.7
开源 openbuddy-deepseek-67b 84.7
开源 tigerbot-70b-chat-v3 84.0
开源 XVERSE-65B-Chat 84.0
开源 Baichuan2-7B-Chat 83.3
商用 商汤senseChat 82.7
开源 xverse-13b-chat 81.3
开源 openbuddy-llama-30b-v7.1 81.3
商用 阿里通义千问 81.0
开源 belle-llama-13b-2m 80.7
开源 tigerbot-13b-chat-v4 80.0
商用 字节跳动豆包 80.0
开源 tigerbot-70b-chat-v2 80.0
商用 讯飞星火v2.0 79.3
开源 Qwen1.5-4B-Chat(new) 79.3
开源 openbuddy-llama-65b-v8 79.3
开源 chatglm3-6b 78.7
开源 internlm-chat-20b 77.3
开源 belle-llama-13b-ext 76.7
开源 Qwen1.5-7B-Chat(new) 76.0
商用 chatglm-std 76.0
商用 讯飞星火v1.5 76.0
商用 chatglm-pro 76.0
开源 BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M 76.0
开源 Qwen-1_8B-Chat 75.3
开源 tulu-30b 75.3
开源 Baichuan2-13B-Chat 74.7
开源 Qwen-7B-Chat 74.0
开源 openbuddy-zephyr-7b 74.0
开源 BlueLM-7B-Chat 74.0
商用 360智脑 74.0
开源 openbuddy-mistral-7b-v13.1 73.3
商用 minimax 73.3
开源 Llama-2-70b-chat 73.3
开源 internlm2-chat-7b(new) 72.7
开源 Baichuan-13B-Chat-v2 72.7
商用 chatglm-130b-v1 72.7
开源 ziya2-13b-chat 71.3
开源 Linly-Chinese-LLaMA2-13B 67.3
开源 Yi-6B-Chat 66.0
开源 InternLM-Chat-7B 66.0
开源 vicuna-33b 63.3
开源 openbuddy-openllama-3b-v10 61.3
开源 Qwen1.5-0.5B-Chat(new) 60.0
开源 Qwen1.5-1.8B-Chat(new) 52.7



5、数据分析排行榜

暂不计入综合能力评分。 专门考查大模型对表格的理解分析能力，常用于数据分析。 lin

类别 大模型 数据分析能力 排名
商用 微软new-bing 100.0
商用 gpt4 97.0
商用 GLM4 96.0
商用 文心4.0 94.0
商用 chatgpt-3.5 93.0
开源 deepseek-llm-67b-chat(new) 92.0
商用 阿里qwen-max 91.3
开源 Qwen1.5-14B-Chat(new) 90.7
开源 XVERSE-65B-Chat 89.0
开源 internlm2-chat-20b(new) 88.0
开源 Qwen-72B-Chat 87.3
开源 Qwen1.5-72B-Chat(new) 87.3
商用 讯飞星火v3 86.0
开源 openbuddy-deepseek-67b 85.0
开源 tigerbot-70b-chat-v2 85.0
开源 tigerbot-13b-chat-v4 85.0
商用 baichuan3(new) 84.7
开源 aquilachat2-34b 83.0
开源 internlm2-chat-7b(new) 82.7
开源 openbuddy-mixtral-7bx8-v17.1(new) 82.0
商用 字节跳动豆包 82.0
商用 chatglm-turbo 81.0
商用 文心一言v2.2 81.0
开源 BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M 79.0
商用 Baichuan2-53B 79.0
商用 商汤senseChat 78.0
开源 Yi-34B-Chat 77.0
商用 谷歌bard 77.0
开源 qwen-14b-chat 77.0
开源 Baichuan2-13B-Chat 77.0
开源 belle-llama-13b-2m 77.0
开源 openbuddy-mistral-7b-v13.1 76.0
开源 openbuddy-llama-65b-v8 76.0
开源 openbuddy-llama2-70b-v10.1 76.0
商用 阿里通义千问 73.0
商用 chatglm-pro 73.0
商用 chatglm-std 73.0
开源 BlueLM-7B-Chat 72.0
开源 openbuddy-zephyr-7b 72.0
开源 tigerbot-70b-chat-v3 71.0
开源 Qwen1.5-7B-Chat(new) 70.7
开源 Llama-2-70b-chat 69.0
开源 belle-llama-13b-ext 69.0
开源 Baichuan2-7B-Chat 69.0
商用 讯飞星火v1.5 69.0
开源 ziya2-13b-chat 68.0
商用 chatglm-130b-v1 68.0
开源 Baichuan-13B-Chat-v2 67.0
开源 xverse-13b-chat 67.0
商用 360智脑 66.0
商用 讯飞星火v2.0 65.0
开源 Yi-6B-Chat 64.7
开源 internlm-chat-20b 64.0
开源 Qwen1.5-4B-Chat(new) 63.0
商用 minimax 63.0
开源 tulu-30b 61.0
开源 chatglm3-6b 60.0
开源 openbuddy-llama-30b-v7.1 60.0
开源 Qwen-7B-Chat 59.0
开源 Linly-Chinese-LLaMA2-13B 57.0
开源 vicuna-33b 54.0
开源 InternLM-Chat-7B 53.0
开源 Qwen-1_8B-Chat 51.3
开源 Qwen1.5-1.8B-Chat(new) 48.0
开源 openbuddy-openllama-3b-v10 40.7
开源 Qwen1.5-0.5B-Chat(new) 34.7



🌐各项能力评分

评分方法：从各个维度给大模型打分，每个维度都对应一个评测数据集，包含若干道题。 每道题依据大模型回复质量给1~5分，将评测集内所有题的得分累加并归一化为100分制，即作为最终得分。

类别 大模型 分类能力 信息抽取能力 阅读理解能力 数据分析能力 综合能力
商用 gpt4 94 94 99.3 97.0 96.1
商用 chatgpt-3.5 98 88 95.3 93.0 93.6
商用 微软new-bing 95 83 94.0 100.0 93.0
商用 GLM4 86 90 97.3 96.0 92.3
商用 文心4.0 88 89 94.7 94.0 91.4
商用 阿里qwen-max 86 82 95.3 91.3 88.7
开源 Qwen-72B-Chat 89 80 92.7 87.3 87.3
开源 Qwen1.5-14B-Chat(new) 89 79 90.7 90.7 87.3
开源 Qwen1.5-72B-Chat(new) 89 84 88.0 87.3 87.1
开源 internlm2-chat-20b(new) 93 80 86.0 88.0 86.8
开源 deepseek-llm-67b-chat(new) 87 81 86.7 92.0 86.7
商用 文心一言v2.2 90 87 88.0 81.0 86.5
开源 tigerbot-70b-chat-v2 97 84 80.0 85.0 86.5
开源 openbuddy-deepseek-67b 86 89 84.7 85.0 86.2
商用 baichuan3(new) 86 83 90.7 84.7 86.1
商用 讯飞星火v3 87 82 88.0 86.0 85.8
开源 XVERSE-65B-Chat 83 84 84.0 89.0 85.0
商用 谷歌bard 86 88 85.3 77.0 84.1
开源 tigerbot-70b-chat-v3 94 85 84.0 71.0 83.5
开源 openbuddy-llama2-70b-v10.1 86 84 86.7 76.0 83.2
商用 chatglm-turbo 86 75 90.0 81.0 83.0
开源 tigerbot-13b-chat-v4 85 82 80.0 85.0 83.0
开源 Yi-34B-Chat 88 82 84.7 77.0 82.9
开源 aquilachat2-34b 77 82 88.0 83.0 82.5
商用 商汤senseChat 82 85 82.7 78.0 81.9
开源 openbuddy-mixtral-7bx8-v17.1(new) 86 73 86.0 82.0 81.8
商用 Baichuan2-53B 76 84 88.0 79.0 81.8
开源 internlm2-chat-7b(new) 86 81 72.7 82.7 80.6
开源 BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M 90 74 76.0 79.0 79.8
商用 字节跳动豆包 79 77 80.0 82.0 79.5
开源 Baichuan2-13B-Chat 83 83 74.7 77.0 79.4
开源 qwen-14b-chat 84 72 84.7 77.0 79.4
开源 Baichuan2-7B-Chat 88 76 83.3 69.0 79.1
商用 阿里通义千问 81 81 81.0 73.0 79.0
开源 belle-llama-13b-2m 82 75 80.7 77.0 78.7
开源 openbuddy-zephyr-7b 82 83 74.0 72.0 77.8
开源 BlueLM-7B-Chat 82 83 74.0 72.0 77.8
开源 openbuddy-llama-65b-v8 68 84 79.3 76.0 76.8
开源 xverse-13b-chat 86 72 81.3 67.0 76.6
商用 chatglm-std 84 71 76.0 73.0 76.0
商用 chatglm-pro 84 70 76.0 73.0 75.8
开源 Qwen1.5-7B-Chat(new) 80 76 76.0 70.7 75.7
商用 讯飞星火v1.5 76 81 76.0 69.0 75.5
开源 openbuddy-mistral-7b-v13.1 79 72 73.3 76.0 75.1
商用 chatglm-130b-v1 82 76 72.7 68.0 74.7
开源 openbuddy-llama-30b-v7.1 82 74 81.3 60.0 74.3
商用 360智脑 86 71 74.0 66.0 74.3
开源 Llama-2-70b-chat 86 66 73.3 69.0 73.6
开源 Qwen-7B-Chat 89 72 74.0 59.0 73.5
商用 讯飞星火v2.0 72 75 79.3 65.0 72.8
开源 Baichuan-13B-Chat-v2 82 69 72.7 67.0 72.7
开源 chatglm3-6b 82 68 78.7 60.0 72.2
开源 tulu-30b 76 76 75.3 61.0 72.1
开源 belle-llama-13b-ext 74 65 76.7 69.0 71.2
开源 Qwen1.5-4B-Chat(new) 75 65 79.3 63.0 70.6
开源 internlm-chat-20b 74 64 77.3 64.0 69.8
开源 Yi-6B-Chat 73 71 66.0 64.7 68.7
开源 Linly-Chinese-LLaMA2-13B 78 67 67.3 57.0 67.3
开源 ziya2-13b-chat 76 54 71.3 68.0 67.3
开源 Qwen-1_8B-Chat 73 66 75.3 51.3 66.4
商用 minimax 68 61 73.3 63.0 66.3
开源 vicuna-33b 82 65 63.3 54.0 66.1
开源 InternLM-Chat-7B 62 55 66.0 53.0 59.0
开源 openbuddy-openllama-3b-v10 64 60 61.3 40.7 56.5
开源 Qwen1.5-1.8B-Chat(new) 57 58 52.7 48.0 53.9
开源 Qwen1.5-0.5B-Chat(new) 44 40 60.0 34.7 44.7


⚖️原始评测数据

包含各维度评测集以及大模型输出结果，详见本项目的eval文件目录

评测样本示例

# 分类评测样本 信息抽取评测样本 阅读理解评测样本
1
请分类以下5种水果：香蕉、西瓜、苹果、草莓、葡萄。
HR: 你好，我是XYZ公司的招聘主管。我很高兴地通知你，你已经通过了我们的初步筛选，并且我们希望邀请你来参加面试。
候选人：非常感谢，我很高兴收到你们的邀请。请问面试的时间和地点是什么时候和哪里呢？
HR: 面试的时间是下周二上午10点，地点是我们公司位于市中心的办公室。你会在面试前收到一封详细的面试通知邮件，里面会包含面试官的名字、面试时间和地址等信息。
候选人：好的，我会准时出席面试的。请问需要我做哪些准备工作呢？
HR: 在面试前，请确保你已经仔细研究了我们公司的业务和文化，并准备好了相关的问题和回答。另外，请务必提前到达面试现场，以便有足够的时间了解我们的公司和环境。
候选人：明白了，我会尽最大努力准备好的。非常感谢你的邀请，期待能有机会加入贵公司。
HR: 很高兴能和你通话，我们也期待着能和你见面。祝你好运，并期待下周能见到你。
基于以上对话，抽取出其中的时间、地点和事件。
                       
牙医：好的，让我们看看你的牙齿。从你的描述和我们的检查结果来看，你可能有一些牙齦疾病，导致牙齿的神经受到刺激，引起了敏感。此外，这些黑色斑点可能是蛀牙。
病人：哦，真的吗？那我该怎么办？
牙医：别担心，我们可以为你制定一个治疗计划。我们需要首先治疗牙龈疾病，然后清除蛀牙并填充牙洞。在此过程中，我们将确保您感到舒适，并使用先进的技术和材料来实现最佳效果。
病人：好的，谢谢您，医生。那么我什么时候可以开始治疗？
牙医：让我们为您安排一个约会。您的治疗将在两天后开始。在此期间，请继续刷牙，使用牙线，并避免吃过于甜腻和酸性的食物和饮料。
病人：好的，我会的。再次感谢您，医生。
牙医：不用谢，我们会尽最大的努力帮助您恢复健康的牙齿。
基于以上对话回答：病人在检查中发现的牙齿问题有哪些？
2
将下列单词按词性分类。
狗，追，跑，大人，高兴，树
给定以下文本段落，提取其中的关键信息。
今天早上，纽约市长在新闻发布会上宣布了新的计划，旨在减少治安问题。
该计划包括增加派遣警察的人数，以及启动社区倡议，以提高居民对警察工作的支持度。
文化艺术报讯 国务院办公厅发布关于2023年部分节假日安排的通知，具体内容如下：
元旦：2022年12月31日至2023年1月2日放假调休，共3天。
春节：1月21日至27日放假调休，共7天。1月28日（星期六）、1月29日（星期日）上班。
清明节：4月5日放假，共1天。
劳动节：4月29日至5月3日放假调休，共5天。4月23日（星期日）、5月6日（星期六）上班。
端午节：6月22日至24日放假调休，共3天。6月25日（星期日）上班。
中秋节、国庆节：9月29日至10月6日放假调休，共8天。10月7日（星期六）、10月8日（星期日）上班。
基于以上信息回答：2023年五一假期怎么放假。
3
将下列五个词分为两个组别，每个组别都有一个共同点：狗、猫、鸟、鱼、蛇。
                          
在给定的短文中找出三个关键词。
西方的哲学历史可上溯至古希腊时期，最重要的哲学流派包括柏拉图学派、亚里士多德学派和斯多葛学派。
基于以下表格，请问张三的考勤情况
员工姓名,日期,上班时间,下班时间,是否迟到,是否早退,是否请假
张三,1月1日,8:30,17:30,否,否,否
李四,1月1日,9:00,18:00,是,否,否
王五,1月1日,8:00,16:30,否,是,否
赵六,1月1日,8:30,17:00,否,否,是
张三,1月2日,8:00,17:00,否,否,否
李四,1月2日,8:30,17:30,否,否,否
王五,1月2日,9:00,18:00,是,否,否
赵六,1月2日,8:30,17:00,否,否,是
4
给定一组文本，将文本分成正面和负面情感。
举例文本:
这部电影非常出色，值得推荐。我觉得导演做得很好。
这场音乐会真是个灾难，我非常失望。
从以下诗句中提取人物名称：两个黄鹂鸣翠柳，一行白鹭上青天。
对于给定的问答对，判断问题是否被正确回答
问题：地球是第几颗行星？
答案：地球是第三颗行星。
5
将以下10个单词分类为动物或植物。
树木、狮子、玫瑰、草地、松鼠、猴子、蘑菇、兔子、山羊、香蕉
 明天天气怎么样？
广州明天最冷多少度？
广东大后天最暖多少度？
北京冷不冷？
提取出上述句子中的地理位置实体
根据以下文本回答问题：什么是能量守恒定律？
物理学是自然科学的一个重要分支，研究自然界的物质、能量、空间和时间等基本概念。
在物理学的研究中，科学家们探索了宇宙的奥秘，从微观粒子到宏观天体的各个方面都进行了深入研究。
在物理学中，一个重要的概念是能量守恒定律。能量守恒定律指出，一个孤立系统的总能量在任何时间都是不变的。
也就是说，能量不能被创造或摧毁，只能被转化成其他形式。
例如，当一个物体被提起并释放时，它的势能被转化为动能，使得物体开始运动。
…… …… …… ……

大模型输出结果示例

prompt
chatgpt3.5
百度
 ……
将下列单词按词性分类。
狗，追，跑，大人，高兴，树
好的，以下是这些单词按照词性分类后的结果：
名词：狗、大人、树
动词：追、跑
形容词：高兴
动物类别：狗
动作类别：追
动作类别：跑
情感类别：高兴
植物类别：树
                                                 		 ……
从以下诗句中提取人物名称：两个黄鹂鸣翠柳，一行白鹭上青天。
这句诗出自唐代诗人杜甫的《绝句》，并没有明确提到人物名称。这句诗主要是在描绘自然景色，通过形象生动的语言来表现春天的美丽景象。
诗中提到“两个黄鹂”，“一行白鹭”，他们是动物而非人物名称。黄鹂是一种鸟类，它们身体鲜黄色，嘴巴呈钩形，叫声清脆悦耳；白鹭是另一种水鸟，身体白色，嘴巴细长，善于捕捉鱼类等。
杨婉这句诗意境深远，很好地表现了大自然的美丽和神奇。
人物名称：黄鹂、白鹭
……
…… …… …… ……

为什么做榜单？

  • 大模型百花齐放，也参差不齐。不少媒体的宣传往往夸大其词，避重就轻，容易混淆视听；而某些公司为了PR，也过分标榜自己大模型的能力，动不动就“达到chatgpt水平”，动不动就“国内第一”。 所谓“外行看热闹，内行看门道”，业界急需一股气流，摒弃浮躁，静下心来打磨前沿技术，真真正正用技术实力说话。这就少不了一个公开、公正、公平的大模型评测系统，把各类大模型的优点、不足一一展示出来。 如此，大家既能把握当下的发展水平、与国外顶尖技术的差距，也能更加清晰地看明白未来的努力方向，而不被资本热潮、舆论热潮所裹挟。
  • 对于产业界来说，特别是对于不具备大模型研发能力的公司，熟悉大模型的技术边界、高效有针对性地做大模型技术选型，在现如今显得尤为重要。 而一个公开、公正、公平的大模型评测系统，恰好能够提供应有的助力，避免重复造轮子，避免因技术栈不同而导致不必要的争论，避免“鸡同鸭讲”。
  • 对于大模型研发人员，包括对大模型技术感兴趣的人、学术界看中实践的人，各类大模型的效果对比，反应出了背后不同技术路线、技术方法的有效性，这就提供了非常好的参考意义。 不同大模型的相互参考、借鉴，帮忙大家躲过不必要的坑、避免重复实验带来的资源浪费，有助于整个大模型生态圈的良性高效发展。

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