Open LLM Leaderboard - AI工具导航

Open LLM Leaderboard 是评估开源大语言模型（LLM）性能的核心平台，主要由 Hugging Face 和学术团队维护。

Hugging Face 官方榜单
- 链接：Open LLM Leaderboard
- 特点：
  - 评估模型在ARC（科学推理）、Hellaswag（常识推理）、MMLU（多任务理解）、TruthfulQA（真实性）等六大基准上的表现。
  - 支持按模型类型、架构、精度等筛选。
  - 2025 年领先模型：
    - Llama 3-70B-instruct（Meta）
    - Solar-10.7B-v1.0（Upstage）
    - Falcon-3-10B（TensoPolis）
VILA-Lab 的开放式问题评测
- GitHub 项目：Open-LLM-Leaderboard
- 特点：
  - 摒弃传统多选题（MCQ），改用开放式问题（OSQ），避免选项偏差和随机猜测问题。
  - 使用GPT-4 作为自动评估器，对比模型回答与标准答案的匹配度。
  - 2025 年排名（大规模模型）：
    - GPT-4o（综合得分 70.15）
    - Claude 3 Opus（62.53）
    - Mistral Large（60.84）

从多选题转向开放式问题
学术论文（arXiv:2406.07545）指出，传统 MCQ 存在 “选项偏差” 和 “随机猜测” 问题，开放式评测能更真实反映模型能力。
自动化评估流程
- 模型需在统一 GPU 集群上测试，确保公平性。
- 结果涵盖自然语言理解、生成、代码和逻辑推理等多维度。

趋势：
- 更强调真实性（TruthfulQA）和开放式生成能力，减少对结构化测试的依赖。
- 小模型（如 Gemma-2B、Qwen-1.8B）在特定领域（如代码生成）表现突出。
实用工具：
- LLM-Stats：实时对比模型性能、价格及上下文长度。
- Fusion Chat：提供模型速度与量化策略对性能的影响分析。