通用大模型基准测评常见问题解答

欢迎阅读！本文为您深度解析SuperCLUE 2025年7月大模型测评的常见问题与核心要点，内容涵盖评分细则、防过拟合策略、题目更新机制等关键信息。

针对模型开发团队与AI用户近期高频咨询的SuperCLUE 7月通用大模型测评相关问题，我们特此整理并统一解答如下，希望对您有所帮助。

1. 不同任务的评价标准是什么？

这个问题确实被频繁提及。具体的评分细则已详细载明于《中文大模型基准测评2025年上半年报告》，但在此，我们挑选几个最受关注的重点，先为大家梳理一番。

代码生成的单元测试评分

代码生成类任务（含网络编程）的评分方式直接明确：每道题目均预设了对应的测试用例。模型输出的答案最终以通过测试用例的数量来评定。通过率直接换算为分数，即构成模型在代码生成方面的表现。

智能体Agent的可执行环境评分

对于Agent类任务，我们会在题目中预先搭建好“运行环境”——例如配置API接口、定义可调用的函数等，并清晰阐述这些工具的使用方法与注意事项（如参数设置、调用序列）。因此，评分标准较为严格：一方面考察模型是否严格遵循环境设定的规则（即调用准确性），另一方面评估最终结果的正确性。

数学推理、科学推理类题目的评分

此类题目均提供参考答案，评分时仅以最终结果的正确性为准，暂不针对解题过程进行分步评价。

2. 如何确保模型不过拟合测评数据？

这是一个核心关切。为避免模型“死记硬背”测评数据，SuperCLUE采取100%题目更新的核心策略。这意味着每一次公开测评，所有题目都会进行全面更换。此外，每期测评还会对30%-40%的子任务进行动态调整：例如调整题目的难度系数，或改变二级子任务的类型。总之，旨在确保模型无法通过“刷题”来提升成绩。

3. 测评任务类别是否会改变？题目更新频率、难度增长策略是怎样的？

• 任务类别的动态调整：测评体系（包括任务类别）将持续紧跟AI领域的技术前沿与热点话题——例如当前的重点研发方向、关键攻关领域，以及业界高度关注的话题。我们的目标是全面呈现最新的AI发展动态，真实反映大模型的实际性能水平。
• 更新频率：每两个月进行一次全面更新，这意味着每次发布的月度榜单都将采用全新的题目。
• 难度增长策略：题目难度随AI整体能力水平同步提升。我们通常设定略高于当前主流模型总体性能水平的题目。以半年为周期进行难度提升是较为常规的节奏，当然，后续也会根据AI发展的实际态势进行灵活调整。

4. 题目或数据的难度水平如何设定？

为匹配当前大模型的性能水平，月度榜单题目的整体难度设得较高。以数学推理、科学推理（涵盖物理、化学、生物）为例，我们通常选取本科及以上水平的竞赛题作为原始素材，经改编后形成全新的月度榜单题目。

5. 评价模型的选择依据是什么？

我们选择当前测评阶段综合能力最强的模型作为裁判模型，并在正式使用前通过小批量实验验证其评价能力，以确保评判的公正性与准确性。

6. 开源模型的调用方式是什么？参数设置采用官方默认还是推荐设置？

对于开源模型，我们优先使用官方API。若无官方API，则采用本地部署或调用第三方API的方式。参数设置通常采用官方的默认版本，但也会根据实际需求进行适配性调整，以确保测评体系的一致性与公平性，并保障所有模型在参数设置上的公正对待。

7. 模型回复错误具体是由什么因素导致的？

不同能力区间的模型，其错误成因差异显著。按高、中、低三个层级来看：

• 高水准模型：主要出错点集中在模型记忆层面，例如在引用某个参数或计算复杂数值时出现偏差。但此类模型的知识储备非常扎实，各类学科的逻辑框架与思维方式均相当完善。
• 中水准模型：除记忆偏差外，其知识储备也相对不足，通常表现为特定领域的数据与信息匮乏。此外，逻辑框架与思维方式较为完善，但缺少学科特有的解题风格与答题思路。
• 低水准模型：问题较为突出——模型记忆严重不足，知识储备明显欠缺，逻辑框架也相对混乱。总体而言，它们更倾向于拼凑答案，而非真正进行深入分析与思考。

8. 测评所用数据的具体构造方法是什么？

SuperCLUE团队会参考公开的测试集标准与真实的题目素材，在此基础上融入我们特有的新特性，形成题目的原始资料。随后，通过自动化出题流程与人工多重复审机制，完成题目的精细加工与质量把控。

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