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研究生级别的 **Google 防查找问答基准测试**(即Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark,简称 GPQA)是大型语言模型(LLM)面临的最具挑战性的评估之一。GPQA 旨在推动人工智能能力的极限,提供一个严格的测试平台,不仅评估模型的事实记忆能力,还考察其在专业科学领域的深度推理和理解能力。本篇博文将客观介绍 GPQA,涵盖它的起源、目的、组成部分,以及领先的大型语言模型在这个高要求基准测试中的表现。
一个可以防止使用谷歌作弊的研究生级别难度的大模型评测基准
数据来源:DataLearnerAI
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 | |||
|---|---|---|---|---|
| 1 | 68.4 | 2025-03-24 | 6710 | |
| 2 | 68 | 2025-06-30 | 70 | |
| 3 | 62 | 2025-04-28 | 80 | |
| 4 | 59.1 | 2024-12-26 | 6810 | |
| 5 | 58.5 | 2024-06-05 | 90 | |
| 6 | 49.12 | 2025-06-27 | 800 | |
| 7 | 44.42 | 2025-03-17 | 240 | |
| 8 | 44.22 | 2025-06-20 | 240 | |
| 9 | 43.43 | 2025-09-11 | 800 | |
| 10 | 40.2 | 2024-07-18 | 未知 | |
| 11 | 37.5 | 2024-10-22 | 未知 | |
| 12 | 36.83 | 2025-03-12 | 270 | |
| 13 | 34.38 | 2025-03-04 | 320 |