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大模型已经对很多行业产生了巨大的影响,如何准确评测大模型的能力和效果,已经成为业界亟待解决的关键问题。生成式AI模型,如大型语言模型(LLMs),能够生成高质量的文本、代码、图像等内容,但其评测却相对很困难。而此前很多较早的评测也很难区分当前最优模型的能力。 以MMLU评测为例,2023年3月份,GPT-4在MMLU获得了86.4分之后,将近2年后的2024年年底,业界最好的大模型在MMLU上得分也就90.5,提升十分有限。 为此,滑铁卢大学、多伦多大学和卡耐基梅隆大学的研究人员一起提出了MMLU P
MMLU 的专业级别版本,包含更具挑战性的问题,旨在评估模型在专业领域的理解和推理能力。
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 | 91.04 | 2024-12-05 | 未知 | |
| 2 | Gemini 3.0 Pro (Preview 11-2025)thinking | 90 | 2025-11-18 | 未知 |
| 3 | Claude Opus 4.5thinking | 90 | 2025-11-25 | 未知 |
| 4 | Claude Opus 4.1thinking | 88 | 2025-08-06 | 未知 |
| 5 | Claude Sonnet 4.5thinking | 88 | 2025-09-30 | 未知 |
| 6 | M2.1thinking | 88 | 2025-12-23 | 2300 |
| 7 | 87.2 | 2025-03-21 | 未知 | |
| 8 | Grok 4thinking | 87 | 2025-07-10 | 未知 |
| 9 | 86.1 | 2025-02-28 | 未知 | |
| 10 | 86 | 2025-06-05 | 未知 | |
| 11 | Qwen3-Max-Thinkingthinking | 85.7 | 2026-01-26 | 10000 |
| 12 | 85.6 | 2025-04-16 | 未知 | |
| 13 | 85 | 2025-05-23 | 未知 | |
| 14 | DeepSeek-R1-0528thinking | 85 | 2025-05-28 | 6710 |
| 15 | DeepSeek-V3.1thinking | 85 | 2025-08-20 | 6710 |
| 16 | DeepSeek-V3.1 Terminusthinking | 85 | 2025-09-22 | 6710 |
| 17 | 85 | 2025-09-22 | 6710 | |
| 18 | DeepSeek V3.2-Expthinking | 85 | 2025-09-29 | 6710 |
| 19 | Grok 4.1 Fastthinking | 85 | 2025-11-19 | 未知 |
| 20 | GLM-4.5thinking | 84.6 | 2025-07-28 | 3550 |
| 21 | Kimi K2 Thinkingthinking | 84.6 | 2025-11-06 | 10400 |
| 22 | Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507thinking | 84.4 | 2025-07-25 | 2350 |
| 23 | Qwen3-235B-A22B-Thinkingthinking | 84.4 | 2025-07-30 | 305 |
| 24 | GLM-4.7thinking | 84.3 | 2025-12-22 | 3580 |
| 25 | 84 | 2025-01-20 | 6710 | |
| 26 | Claude Sonnet 4thinking | 84 | 2025-05-23 | 未知 |
| 27 | 84 | 2025-09-05 | 未知 | |
| 28 | 84 | 2025-09-29 | 6710 | |
| 29 | 83.7 | 2025-08-20 | 6710 | |
| 30 | 83.5 | 2025-07-27 | 2410 |