SuperCLUE 是中文语言理解测评基准 CLUE 在通用人工智能时代的延伸，目标是回答中文大模型到底做到了什么程度、与国际代表性模型和人类相比差距如何。它由 OPEN 多轮开放式基准、OPT 三大能力客观题基准和琅琊榜匿名对战基准组成，基础能力框架细分为语言理解与抽取、闲聊、上下文对话、生成与创作、知识与百科、代码、逻辑与推理、计算、角色扮演和安全共十项，并按月发布最新榜单与测评报告。它适合大模型研发与选型团队，用统一口径横向比较各家中文大模型的真实水平，也适合研究者分析模型在中文特性、专业能力上的短板。关注国产大模型进展的产品经理和普通读者，则可以通过它的月度榜单与报告，快速了解主流模型的排名变化。

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AGI-Eval

AGI-Eval是一个AI大模型评测社区，围绕大语言模型的能力评测展开，汇集模型评测与对比参考，帮助用户横向了解不同模型的综合表现，适合关注大模型能力排名与选型的研究者、开发者和行业观察者。

Open LLM Leaderboard

Open LLM Leaderboard 是 Hugging Face 社区维护的开源大模型排行榜，基于多项公开基准对开源模型统一评测排名，可按规模、类型筛选对比，也支持提交模型参评。适合大模型开发者、研究者与做开源模型选型的团队。

MMLU

MMLU 是衡量大语言模型综合知识的经典英文基准，包含约一万六千道多项选择题，覆盖 57 个学科，从基础数学、历史到专业法律、医学都有涉及。它在零样本和少样本设置下测试模型在预训练阶段学到的知识，成绩被各大模型发布时广泛引用，是观察模型通用能力的重要参照。

PubMedQA

PubMedQA 是面向生物医学研究问答的数据集与评测基准，要求模型依据论文摘要对研究问题给出是、否或不确定的判断，包含专家标注与大规模自动生成的问答样本，并设有公开模型排行榜，适合医疗 AI 研究者评测与比较模型能力。

FlagEval

FlagEval（天秤）是智源研究院推出的大模型评测平台，为语言、多模态等各类模型提供统一的评测体系与公开排行榜，用户可以查看不同模型在多项能力上的成绩对比，也能提交模型参与评测，适合关注大模型能力进展的研究人员、企业选型团队和开发者。

LLMEval3

LLMEval3是复旦大学自然语言处理实验室推出的大语言模型评测基准，对大模型开展系统化能力评估并汇总展示参评模型的评测结果，帮助研究者横向对比不同模型的表现差异。适合从事大模型研发、选型与学术研究的人员查阅，作为判断模型能力的参考之一。

C-Eval

C-Eval 是面向大语言模型的多层次、多学科中文评估套件，以中文考试题为核心组织测试，覆盖 STEM、社会科学、人文科学等门类，并设有高难度子集。它提供公开排行榜，分别列出公开访问与受限访问模型在零样本、少样本设置下的成绩，适合研究者横向比较中文大模型能力。

OpenCompass

OpenCompass（司南）是上海人工智能实验室推出的大模型开源评测体系，提供覆盖学科知识、语言、推理等多维度能力的评测基准与公开排行榜。它支持主流开源与商用模型的统一评测，适合模型研发团队做能力对比与选型参考，也方便研究者跟踪大模型进展。

CMMLU

CMMLU 是综合性的中文大模型评估基准，专门衡量语言模型在中文语境下的知识与推理能力。它涵盖从基础学科到高级专业水平的 67 个主题，包括自然科学、人文社科和中国驾驶规则等本土化内容，并提供公开排行榜，适合模型研发与评测研究人员使用。