Open LLM Leaderboard官网 - HuggingFace推出的AI大模型综合排名与评估平台

Open LLM Leaderboard是什么

OpenLLMLeaderboard是HuggingFace推出的AI大模型综合排名与评估平台。整合多个权威学术基准（如ARC、HellaSwag、MMLU、TruthfulQA等），对公开可访问的大语言模型进行统一评测并排名，能直观呈现模型的综合得分及细分任务表现。支持社区提交符合要求的模型参与评测，所有结果公开可查；采用动态更新机制，可持续纳入新模型与数据，避免时效性不足问题；还提供模型得分breakdown、任务示例等详细数据，助力用户深入分析模型优势与短板。为用户提供对比不同开源大模型的性能，为模型选型、优化、研究提供可靠参考，同时缓解评测碎片化问题。

Open LLM Leaderboard的主要功能

自动评测主流英文基准：集成7个核心数据集，包括：ARC（科学常识）HellaSwag（情境推理）MMLU（多任务知识）TruthfulQA（事实准确性）Winogrande（指代消解）GSM8K（数学推理）BBH（Big-Bench Hard，复杂推理）
统一评估协议：所有模型使用相同提示模板、采样参数（temperature=0.1, max_new_tokens=1024）和评估脚本，确保公平性。
实时更新排行榜：新模型上传至Hugging Face Hub后，若符合格式要求，系统自动触发评测并更新排名。
开放提交机制：任何用户均可上传兼容模型（支持AutoModelForCausalLM），无需审核即可参与评测。
详细分数拆解：展示各子任务得分及总体平均分（Average Score），便于分析模型强弱项。
仅限英文评估：当前所有测试均为英文，不包含中文或其他语言任务。

Open LLM Leaderboard官网地址：

官网：huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard

Open LLM Leaderboard的应用场景

开源模型选型：开发者快速比较Llama、Qwen、Mistral、Gemma等系列模型的综合能力。
研究论文基线参考：学术团队将新模型在此榜单上测试，作为性能对比依据。
社区贡献激励：鼓励开发者优化模型并提交，通过公开排名获得技术认可。
教学与科普：用于讲解大模型能力差异、评测方法及开源生态发展。
企业技术预研：AI团队初步筛选适合微调或部署的底座模型。

Open LLM Leaderboard常见问题有哪些

能测中文模型吗？
不能。所有评测任务均为英文，中文模型（如Qwen、ChatGLM）在此表现通常偏低，不代表其中文能力。
结果可信吗？
在英文通用能力范围内可信；但因仅用零样本（zero-shot）设置，未反映微调或指令优化后的实际效果。
为什么有些知名模型没上榜？
可能因模型未发布到Hugging Face Hub，或不符合自动评测的架构要求（如非causal LM）。
支持多模态或代码模型吗？
不支持。仅评测纯文本生成式语言模型（decoder-only架构）。
和OpenCompass、HELM比有什么区别？
Open LLM Leaderboard全自动、轻量级；OpenCompass/HELM覆盖更广（含中文、多模态、主观评测），但更新频率较低。
有API或数据下载吗？
排行榜数据可通过Hugging Face Spaces公开访问，完整结果CSV可在GitHub仓库（huggingface/open-llm-leaderboard）获取。