AGI-Eval

AGI-Eval是什么？

AGI-Eval是由上海交通大学、同济大学、华东师范大学及DataWhale等顶尖高校与机构联合发起的大模型评测社区。基于通用评测方案，该平台致力于构建公正、可信、科学的评测生态，通过多维度能力评估揭示AI模型的真实性能边界，助力用户精准把握技术发展趋势。

大模型榜单系统
- 综合能力排名：提供涵盖语言理解、逻辑推理、知识运用、创新思维等维度的综合榜单及单项能力榜单，动态更新主流模型（如GPT-4o、Claude 4、DeepSeek系列）的权威得分。
- 数据透明性：所有评测数据及方法论公开可溯，用户可深度解析各模型优劣势（如Claude 4在代码生成的结构完整性优于视觉设计，DeepSeek多模态模型在图像文本一致性上存在短板）。
人机协同评测平台
- 支持用户与AI模型协作完成任务，通过真实交互反馈模型性能，众包机制保障数据多样性。
- 配备机审+人审双重质量管控，确保评测结果客观性。
评测集生态
- 学术评测集：集成20+公开数据集（如AIME2024、GPQA），适配多领域评测需求。
- 用户共建机制：支持个人上传私有数据集，高校团队可托管专业数据，推动社区开源协作。
Data Studio数据工场
- 拥有超3万名高活跃用户，支持单条数据、扩写数据、Arena对战数据等多元收集模式。
- 中英文双语任务覆盖，全面评估模型跨语言能力。

注册访问：用户通过AGI-Eval官网注册账号，免费使用基础功能。
任务配置：按需选择评测类型（如Agent任务、多模态生成），或上传自定义数据集适配评测框架。
模型提交与评测
- 支持单机调试或多进程并行计算，灵活调配算力资源。
- 集成唯一答案评分模型AGI-Eval-OA-Judge，确保客观题打分一致性。
结果深度分析：生成可视化报告，支持模型对比、错误案例溯源及指标统计（如Agent产品在四大场景的可用性评分）。

学术权威性：背靠顶尖学术机构，评测体系获行业广泛认可（如2025年发布10份深度报告，覆盖GPT-4o、Qwen3等模型）。
评测体系全面性
- 覆盖传统NLP任务与新兴场景（如Agent工作流、实时语音交互）。
- 首创插件化架构，支持快速扩展数据集与评测流程。
技术开放性
- 开源评测框架（GitHub仓库开放），提供SDK及文档，降低开发者使用门槛。
- 未来将支持“一键托管数据集”与“评测结果社区同步”，强化生态协同。
社区生态活力：年度活跃用户超3万，形成产学研联动闭环，持续产出高质量评测洞见（如揭示行业“刷榜现象”）。