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。

SuperCLUE（中文通用大模型综合性测评基准），是针对中文可用的通用大模型的一个测评基准。 它主要要回答的问题是：在当前通用大模型大力发展的情况下，中文大模型的效果情况。包括但不限于：这些模型哪些相对效果情况、相较于国际上的代表性模型做到了什么程度、 这些模型与人类的效果对比如何？它尝试在一系列国内外代表性的模型上使用多个维度能力进行测试。SuperCLUE，是中文语言理解测评基准（CLUE）在通用人工智能时代的进一步发展。 目前包括三大基准：OPEN多轮开放式基准、OPT三大能力客观题基准、琅琊榜匿名对战基准。

PubMedQA 是一个生物医学研究问答（QA）数据集，旨在通过相应的摘要以是/否/可能的方式回答研究问题。该数据集从PubMed摘要中收集而来，包含了1K个专家标注的问题、61.2K个未标注的问题和211.3K个人工生成的QA实例。PubMedQA的任务是使用这些摘要来回答研究问题，例如术前他汀类药物是否能减少冠状动脉旁路移植术后的心房颤动。 此外，PubMedQA是第一个需要对生物医学研究文本进行推理，特别是其定量内容的问答数据集。该数据集由匹兹堡大学和卡内基梅隆大学等机构提出，并在2019年的会议论文集中发表。

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。

OpenCompass 是一个由上海人工智能实验室发布的开源大模型评测平台，旨在提供公平、公开和可复现的大模型评测方案。它构建了一个包含学科、语言、知识、理解、推理五大维度的通用能力评测体系，能够全面评估大模型的能力。此外，OpenCompass还支持多模态模型的评测，并定期公布评测结果。 OpenCompass不仅支持多种先进的自然语言处理模型，如InternLM2、GPT-4、LLaMa2、Qwen以及GLM和Claude等，还整合了丰富的数据集和问题库，提供了70多个数据集和约40万个问题的模型评估方案。它的评测系统设计灵活，用户可以根据需要增加新模型或数据集，甚至自定义更高级的任务分割策略。 OpenCompass已经成为目前权威的大型模型评估平台，广泛应用于大语言模型和多模态模型的评测中。

CMMLU 是一个综合性的中文评估基准，专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力。CMMLU涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题。它包括：需要计算和推理的自然科学，需要知识的人文科学和社会科学,以及需要生活常识的中国驾驶规则等。此外，CMMLU中的许多任务具有中国特定的答案，可能在其他地区或语言中并不普遍适用。因此是一个完全中国化的中文测试基准。