SuperCLUE

工具简介

SuperCLUE（中文通用大模型综合性测评基准）是由CLUE（中文语言理解测评基准）团队推出的权威评测项目，旨在为中文可用的通用大模型提供一个科学、全面、可量化的能力评估框架。随着通用人工智能时代的到来，大语言模型的能力日新月异，如何客观衡量这些模型在中文语境下的真实表现，成为学术界、产业界和广大用户共同关注的核心问题。SuperCLUE正是为解决这一问题而生，它尝试在一系列国内外具有代表性的模型上，使用多个维度的能力进行系统性测试，从而回答几个关键问题：当前中文大模型的效果究竟如何？哪些模型相对表现更优？这些模型相较于国际上的代表性模型做到了什么程度？它们与人类的效果对比又如何？

作为CLUE在通用人工智能时代的进一步发展，SuperCLUE继承了CLUE在中文自然语言理解评测领域积累的丰富经验与权威性，同时针对大模型的特点进行了全面升级。目前，SuperCLUE包括三大核心基准：OPEN多轮开放式基准、OPT三大能力客观题基准以及琅琊榜匿名对战基准。这三大基准从不同角度、不同方式对大模型进行考察，形成了立体化的评测体系。OPEN基准侧重于多轮对话中的开放式生成能力，考察模型在真实交互场景下的语言理解、逻辑推理和内容生成水平；OPT基准则通过客观选择题的形式，对模型的三大核心能力进行标准化测试；琅琊榜匿名对战基准采用类似竞技排位的方式，让模型在匿名条件下两两对战，由用户或评审进行盲评，从而得出更贴近人类主观感受的排名。SuperCLUE按照月度进行更新，确保榜单能够及时反映大模型技术的最新进展。

主要功能

多维度能力评测体系

SuperCLUE构建了一套覆盖多个维度的能力评测体系，不仅关注模型的基础语言理解能力，还深入考察其在中文特性、专业知识、推理能力、安全对抗等方面的表现。具体而言，评测维度包括但不限于：基础能力（如分类、阅读理解、语义匹配、自然语言推理、命名实体识别等）、中文特性（如成语理解、诗词生成、中文语法辨析等）、三大能力客观题（涵盖知识问答、逻辑推理、数学计算等）、多轮开放式对话能力以及安全对抗能力。这种多维度的设计使得评测结果更加全面，能够真实反映模型在不同应用场景下的综合表现。

月度更新与动态榜单

SuperCLUE按照月度进行更新，定期发布最新榜单。这意味着用户可以及时了解到各大模型在最近一个月内的能力变化和排名升降。随着新模型的不断涌现和已有模型的持续迭代，月度更新机制保证了榜单的时效性和参考价值。最新榜单可通过SuperCLUEAI.com访问，同时官网也提供了历史榜单的查询入口，方便用户进行纵向对比分析。

OPEN多轮开放式基准

OPEN多轮开放式基准是SuperCLUE的重要组成部分，专门用于评估大模型在多轮对话场景下的开放式生成能力。与传统的单轮问答评测不同，多轮开放式基准模拟真实的人机交互过程，要求模型在多轮对话中保持上下文连贯性、准确理解用户意图，并生成高质量、有深度的回复。该基准还特别关注模型在中文环境下的表现，包括对中文文化背景、语言习惯和表达方式的理解与运用。通过OPEN基准，用户可以了解模型在实际对话场景中的表现，而不仅仅是简单的问答准确率。

OPT三大能力客观题基准

OPT三大能力客观题基准采用标准化的客观题形式，对大模型的三项核心能力进行测试。这三项能力通常涵盖知识储备、逻辑推理和数学计算等方面。客观题基准的优势在于评分标准明确、可重复性强，能够最大程度减少主观因素对评测结果的影响。通过OPT基准，研究者可以精确地比较不同模型在特定能力维度上的差异，为模型改进和选型提供量化依据。该基准的题目设计经过严格筛选和验证，确保能够有效区分不同能力水平的模型。

琅琊榜匿名对战基准

琅琊榜匿名对战基准采用了一种创新的评测方式：让两个模型在匿名条件下针对同一问题分别生成回答，然后由评审或用户进行盲评，判断哪个回答更好。这种方式类似于竞技游戏中的排位赛，通过大量的两两对战积累数据，最终计算出每个模型的相对排名。匿名对战的优势在于能够减少模型知名度、品牌效应等非能力因素对评价的干扰，更纯粹地反映模型的实际输出质量。琅琊榜的排名结果往往与用户的直观感受高度一致，具有很高的参考价值。

安全对抗评测

随着大模型应用的普及，安全性问题日益受到关注。SuperCLUE专门设立了Safety安全对抗评测，用于检验模型在面对恶意诱导、有害指令、偏见歧视等内容时的安全防护能力。安全对抗评测通过设计各种具有挑战性的对抗样本，测试模型是否能够识别并拒绝不当请求，以及是否会在压力下输出有害内容。这一评测对于推动大模型的安全对齐、促进负责任的人工智能发展具有重要意义。

Agent中文场景评测

SuperCLUE还推出了Agent中文场景评测，针对大模型作为智能体（Agent）在中文环境下的任务执行能力进行评估。Agent评测通常涉及多步骤任务规划、工具调用、环境交互等复杂场景，要求模型不仅具备语言理解和生成能力，还需要具备一定的自主决策和问题解决能力。Agent中文场景评测的推出，顺应了大模型从对话助手向自主智能体演进的技术趋势，为评估模型在更复杂应用中的潜力提供了标准。

开源模型与Llama2中文版基准

SuperCLUE关注开源生态的发展，专门设立了开源榜单以及Llama2中文版基准。开源榜单对各类开源大模型进行评测和排名，帮助开发者和研究者了解不同开源模型的中文能力表现。Llama2中文版基准则针对Meta发布的Llama2模型及其中文微调版本进行专项评测，考察其在中文任务上的适应性和表现。这些评测为开源社区提供了宝贵的参考信息，促进了中文开源大模型的发展。

使用方法

使用SuperCLUE非常简单，用户无需注册即可访问官网查看公开的榜单和评测报告。具体操作步骤如下：

1. 访问官网：打开浏览器，输入SuperCLUE官网地址（https://www.cluebenchmarks.com/static/superclue.html），进入SuperCLUE主页。
2. 浏览榜单：在主页上可以看到最新榜单的入口，点击进入即可查看当前各大模型在各项基准上的得分和排名。榜单通常以表格形式呈现，包含模型名称、各项能力得分、总得分和排名等信息。
3. 查看详细报告：SuperCLUE定期发布详细的大模型评测报告，用户可以下载或在线查看报告全文，了解评测方法、数据分析和结论建议。
4. 历史榜单对比：官网提供了历史榜单的查询功能，用户可以选择不同月份的榜单进行对比，观察模型能力的动态变化。
5. 注册与登录：如需使用数据集管理、个人得分情况查询等高级功能，用户可以进行注册和登录。登录后还可以访问个人中心，管理自己的评测数据。
6. 获取API与Demo：对于开发者，SuperCLUE还提供了部分基准的API和Demo，如KgCLUE的Demo和项目地址，方便进行技术集成和二次开发。

产品优势

应用场景

• 模型选型：企业在选择大模型服务时，可参考SuperCLUE榜单，根据自身业务需求选择在特定能力维度上表现优异的模型。
• 学术研究：研究者可以利用SuperCLUE的评测数据和报告，分析大模型的能力边界、发展趋势和存在问题，推动技术创新。
• 产品开发：开发者在构建基于大模型的应用时，可通过SuperCLUE了解不同模型的优缺点，优化技术方案。
• 投资决策：投资机构可借助SuperCLUE的排名和趋势分析，评估大模型相关企业的技术实力和市场前景。
• 公众科普：普通用户可以通过榜单了解各大模型的中文能力，为日常使用提供参考。

总结

SuperCLUE作为中文通用大模型综合性测评基准，以其权威性、全面性、时效性和中立性，成为评估中文大模型能力的重要参考。它不仅为模型开发者提供了改进方向，也为用户选择模型提供了客观依据。随着大模型技术的持续演进，SuperCLUE也将不断更新和完善，为中文人工智能生态的健康发展贡献力量。