C-Eval

CMMLU是一个综合性的中文评估基准，专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力，涵盖了从基础学科到高级专业水平的67个主题。

Chatbot Arena是一个大型语言模型 (LLM) 的基准平台，以众包方式进行匿名随机对战，该项目方LMSYS Org是由加州大学伯克利分校、加州大学圣地亚哥分校和卡内基梅隆大学合作创立的研究组织。

OpenCompass是由上海人工智能实验室（上海AI实验室）于2023年8月正式推出的大模型开放评测体系，通过完整开源可复现的评测框架，支持大语言模型、多模态模型各类模型的一站式评测，并定期公布评测结果榜单。

PubMedQA是一个生物医学研究问答数据集，包含了1K专家标注，61.2K 个未标注和 211.3K 个人工生成的QA实例，该排行榜目前已收录18个模型的医学测试得分。

LLMEval是由复旦大学NLP实验室推出的大模型评测基准，最新的LLMEval-3聚焦于专业知识能力评测，涵盖哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、军事学、管理学、艺术学等教育部划定的13个学科门类、50余个二级学科，共计约20W道标准生成式问答题目。

MMBench是一个多模态基准测试，该体系开发了一个综合评估流程，从感知到认知能力逐级细分评估，覆盖20项细粒度能力，从互联网与权威基准数据集采集约3000道单项选择题。打破常规一问一答基于规则匹配提取选项进行评测，循环打乱选项验证输出结果的一致性，基于ChatGPT精准匹配模型回复至选项。