BFCL（Berkeley Function Calling Leaderboard）是加州大学伯克利分校 Gorilla 团队维护的函数调用/工具使用评测榜单。V4 于 2025 年 7 月发布并在 ICML 2025 上介绍，在前几代（V1 单轮 AST 评分、V2 企业与线上真实数据、V3 多轮多步）的基础上引入了更完整的智能体评测维度：联网搜索（Web Search）、记忆（Memory）与格式敏感性（Format Sensitivity）。评分主要基于抽象语法树（AST）匹配与状态转移校验，保证判定确定性、结果波动小。
查看 BFCL-V4 的最新得分、模型模式、发布时间与参数规模，快速了解当前完整榜单表现。
数据优先来自官方发布（GitHub、Hugging Face、论文），其次为评测基准官方结果，最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
| 排名 | 模型 | 开源情况 | |||
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