AI公司常用Benchmark测试集
全面了解主流AI公司的模型评测标准与测试集选择策略
20+
核心测试集
4
主流AI公司
6
评测维度
100%
开源透明
DS
DeepSeek
MMLU-Pro
多任务语言理解的增强版本，比标准MMLU更具挑战性，包含更复杂的推理题目
多任务理解
知识评估
AIME
美国数学邀请赛，测试高水平数学竞赛能力，要求深度数学推理
数学竞赛
高难度推理
MATH-500
精选的500道高难度数学问题，涵盖代数、几何、数论等多个领域
数学解题
综合能力
LiveCodeBench
实时代码生成评测，定期更新避免训练数据泄露，确保评测公平性
代码生成
实时更新
Codeforces
算法竞赛平台题目，测试算法设计和编程实现能力
算法竞赛
编程能力
核心策略：
强调开源模型在数学和编码上的竞争力，V3/R1系列在数学推理和代码生成方面表现突出
AI
OpenAI (GPT)
MMLU
多任务语言理解，涵盖57个学科的综合知识评估，业界标准测试集
综合知识
多学科
AIME
美国数学邀请赛，与DeepSeek同样重视的高水平数学评测
数学竞赛
推理能力
SWE-bench Verified
软件工程任务评测，测试真实软件开发场景中的问题解决能力
软件工程
实际应用
Aider Polyglot
多语言编码能力测试，支持多种编程语言的代码生成和修改
多语言编程
代码修改
GSM8K
小学数学应用题，测试基础数学推理和逻辑思维能力
数学推理
应用题
GPQA
研究生级别的推理问题，测试高阶认知和专业知识应用能力
研究生级
专业推理
核心策略：
覆盖从学术到实际应用的全方位任务，如GDPval经济价值评估，GPT-5等模型在编码基准中保持领先地位
C
Anthropic (Claude)
MMLU
与OpenAI同样重视的多任务语言理解评测，作为基础能力指标
基础能力
知识广度
GPQA
研究生级推理问题，Claude系列在此类高认知任务中表现优异
高级认知
专业推理
SWE-bench Verified
软件工程任务验证集，测试实际开发环境中的问题解决能力
软件工程
实用性
MMMLU
多语言多模态理解评测，结合视觉和语言的综合理解能力
多模态
多语言
视觉基准
图表理解、图像分析等视觉任务，Claude在多模态理解方面的优势
视觉理解
图表分析
核心策略：
重点关注认知能力和软件工程，Claude 4/3.5 Sonnet在研究生级任务上创造行业新标准
X
xAI (Grok)
MMLU
标准多任务语言理解评测，作为基础能力衡量标准
标准评测
基础能力
GSM8K
数学推理能力测试，验证逻辑思维和计算能力
数学推理
逻辑思维
AI Intelligence Index
综合智能评估指数，多维度衡量AI系统的整体表现
综合评估
多维度
LMSYS Arena
用户偏好排名系统，基于真实用户交互的模型能力评估
用户偏好
实际应用
学术考试 & 业务模拟
结合学术测试和商业场景模拟，全面评估实用性
学术测试
商业应用
核心策略：
Grok 4系列强调效率和多代理性能，常与Claude/DeepSeek进行基准对比，在综合排行榜中占据领先地位