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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

随着各种AI模型的快速发展，选择合适的模型成为了研究和开发的一大挑战。最近一段时间，国产模型不断涌现，让人应接不暇。尽管开源的繁荣提供了更多的选择，实际上也造成了选型的困难，尽管业界提供了很多评测基准，但是，**很多模型在公布的评测结果中对比的模型基准和选择的测试基准都很少，甚至只选择对自己有利的结果**。为了更加方便大家对比相关的结果，DataLearner上线了大模型评测综合排行对比表，给大家提供一个更加清晰的对比结果。我们主要关注的是国内开源大模型和一些全球主流模型的对比结果。