SuperGLUE 是一个用于评估自然语言处理（NLP）模型性能的基准任务集合。它包含了多个任务，每个任务都有不同的输入和输出要求。SuperGLUE的目标是提供一个更全面和挑战性的测试集，以便更好地评估NLP模型的能力。该基准数据集旨在对语言理解进行比GLUE更严格的测试，提供一个简单的、难以玩游戏的方法来衡量英语通用语言理解技术的进步。

Chatbot Arena是由伯克利大学主导团队LMSYS Org发布的一个基准平台，用于大型语言模型（LLM）的对抗评测。该平台采用匿名和随机的方式，让不同的大型模型进行对抗评测，并通过众包方式收集用户反馈和评分。Chatbot Arena使用Elo评分系统，这是一种在国际象棋等竞技游戏中广泛使用的评分方法，以确保评测的客观性和公正性。 Chatbot Arena不仅是一个评测平台，还提供了一个开放的社区驱动的环境，用户可以通过投票来评估不同模型的表现。此外，该平台还支持多模态评测，允许用户与视觉-语言模型进行交互并进行比较。总的来说，Chatbot Arena已成为全球业界公认的基准标杆，广泛应用于大型语言模型的开发和评估。

FlagEval（天秤）大模型评测体系及开放平台，旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能，同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助，大幅提升评测的效率和客观性。FlagEval（天秤）创新构建了“能力 - 任务 - 指标”三维评测框架，细粒度刻画基础模型的认知能力边界，可视化呈现评测结果。目前已推出语言大模型评测、多语言文图大模型评测及文图生成评测等工具，并对广泛的语言基础模型、跨模态基础模型实现了评测。后续将全面覆盖基础模型、预训练算法、微调 / 压缩算法等三大评测对象，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、音频须（Audio）及多模态（Multimodal）等四大评测场景和丰富的下游任务。 FlagEval 是智源 FlagOpen 大模型开源技术体系的重要组成部分。FlagOpen 旨在打造全面支撑大模型技术发展的开源算法体系和一站式基础软件平台，支持协同创新和开放竞争，共建共享大模型时代的“Linux”开源开放生态。

Open LLM Leaderboard 是由Hugging Face推出的一个平台，用于追踪和排名开源大型语言模型（LLMs）和聊天机器人。该排行榜基于多个基准测试，包括ARC、HellaSwag和MMLU等，并允许用户根据模型类型、精度、架构等选项进行过滤。此外，Open LLM Leaderboard还引入了开放式问题评估方法，以消除传统选择题中的固有偏见和随机猜测。 该排行榜不仅提供了一个清晰、客观的模型性能评估标准，还通过严格的基准测试和公平的评分系统，反映了不同LLMs的真实能力。用户可以在Hugging Face平台上访问和使用这个排行榜，以便更好地了解当前大模型的发展状况并进行优化。

SuperCLUE：通用中文模型的综合基准测试

C-Eval 是一个全面的中文基础模型评估套件，由上海交通大学、清华大学和爱丁堡大学的研究人员在2023年5月份联合推出。它旨在评估大规模语言模型（LLM）的知识和推理能力，包含13948个多项选择题，涵盖了52个不同的学科和四个难度级别：初中、高中、大学和专业。 C-Eval的核心特点在于其多层次多学科的设计，能够全面评估大模型的语言理解、生成能力和逻辑推理等多维度性能。此外，C-Eval不仅用于评测模型的性能，还旨在辅助模型开发，帮助开发者科学地使用该评测工具进行模型迭代。 C-Eval是一个权威的中文AI大模型评测数据集，适用于考察大模型的知识和推理能力，并且在全球范围内具有较高的影响力。