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3小时前发布 1 0 0

面向中文专业知识问答的大模型动态评测平台,用随机抽样与自动评分输出榜单与报告。

所在地:
中国
语言:
英文
收录时间:
2026-09-01
LLMEval3LLMEval3
价格完全免费会员订阅制
平台网页版

LLMEval3详细介绍

LLMEval3 是复旦大学 NLP 实验室推出的大模型评测基准与学术评测平台,专门考察大模型在中文专业知识问答上的能力。LLMEval3 不卖模型,只负责把模型放到一套严谨的考题里打分排名。

LLMEval3 包含 13 个学科门类、50 多个二级学科,题库约 20 万到 22 万道生成式问答,题目来自本科作业、期中期末与考研题等非公开来源。LLMEval3 用这种非公开题防止答案被提前背进训练数据。

为防止刷榜,LLMEval3 每轮从题库随机抽 1000 题、串行发给待测模型,并保证同一机构不被重复抽中。LLMEval3 由自动评分程序按 0 到 3 分给答案打分,同时给相对分位和绝对分两项指标,与人工判断一致性约九成。

研究者注册登录后,准备好待测模型的接口,一键提交就能拿到评测报告并登上实时榜单。LLMEval3 用动态抽样加防污染的方法,让排名更经得起推敲,被多篇顶会论文引用。

LLMEval3的核心功能

  • 多学科知识评测:包含 13 个学科门类与 50 多个二级学科,考察模型专业知识广度。
  • 大规模防污染题库:约 20 万到 22 万道非公开生成式问答,含简答、计算、判断、辨析与写作。
  • 动态随机抽样:每轮随机抽 1000 题串行发送,同机构不重复,遏制刷榜与数据泄漏。
  • 自动评分:由评分程序按 0 到 3 分判定答案,相对分位加绝对分双指标,与人工一致性约九成。
  • 评测报告与榜单:提交后输出分项报告并进入实时 Leaderboard,方便横向比较模型。
  • 一键提交流程:注册登录,准备好待测模型接口,点提交即可生成报告,操作链路短。
  • 开源可复现:平台代码与题库方法论在 GitHub 公开,研究者能自行复现评测。

LLMEval3的价格详情

免费权益:

完全免费,注册即可使用全部评测功能,无付费档位。价格可能随官方调整。

收费模式:

LLMEval3 是学术公益评测平台,对所有注册用户完全免费,不提供任何付费套餐或会员档位,也无按量计费

LLMEval3的应用场景

  • 模型选型:团队在接入新模型前,先用 LLMEval3 跑一轮中文专业问答,看分位再决定。
  • 论文验证:研究者提交自研模型到 LLMEval3,拿第三方榜单分数支撑论文结论。
  • 迭代追踪:厂商每月把新版模型提交 LLMEval3,观察在学科维度上的涨跌。
  • 教学演示:老师用 LLMEval3 的榜单给学生讲大模型能力边界与评测方法。
  • 竞品对比:产品方把自家与对手模型都送评 LLMEval3,生成可引用的对比材料。
  • 防污染研究:评测方法研究者参考 LLMEval3 的动态抽样设计自己的基准。

LLMEval3的适用人群

  • 大模型研究者:用 LLMEval3 拿到第三方评测分数,作为论文与发布的依据。
  • 算法工程师:把自研模型提交 LLMEval3,定位在学科维度上的薄弱环节。
  • 高校教师:借助 LLMEval3 榜单讲解评测原理,设计课程实验。
  • 模型厂商:定期提交新版模型到 LLMEval3,对外展示能力进步。
  • 技术决策者:参考 LLMEval3 排名做内部模型的选型与采购。

同类工具对比

对比维度 LLMEval3(本工具) C-Eval SuperCLUE OpenCompass MMLU
定位 专注中文专业知识问答的动态评测基准,用防污染题库与随机抽样防刷榜 中文知识与学科评测基准 中文通用大模型评测 开源评测框架 英文多学科评测
核心优势 多学科内容广,动态抽样与自动评分方法论被顶会论文采纳,纵向追踪近 50 个模型 学科面广、被广泛引用 贴近真实中文任务 可本地跑多模型 国际通用、题量大
主要短板 评分依赖外部裁判模型有争议,非学术用户接入门槛高,需自己准备模型接口 静态题库易污染 抽样固定、可刷榜 需自配算力 偏英文、静态
价格 完全免费,注册即用,无任何付费档 免费开源 免费 免费开源 免费
适合谁 需要严谨中文专业评测的科研与模型研发团队 学术对比 综合能力 工程评测 英文能力

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