1 引言
當前企業(yè)面對百花齊放的大模型生態(tài)，普遍缺乏科學的選型依據(jù)。特別是在DeepSeek等開源大模型掀起技術變革浪潮的背景下，如何科學評估不同模型的真實能力，并基于評測結果指導大模型后續(xù)開發(fā)優(yōu)化，已成為AI落地的關鍵挑戰(zhàn)。正如孫子所言“知己知彼，百戰(zhàn)不殆”——只有深度了解現(xiàn)有模型的能力邊界，才能明確自身的技術需求與發(fā)展方向。基于這一理念，我司深耕AI核心技術開發(fā)，在深度學習理論與架構優(yōu)化、分布式計算與訓練優(yōu)化和大模型業(yè)務場景定制化優(yōu)化等核心技術領域積累深厚底蘊，研發(fā)推出大模型評測系統(tǒng)：一款面向大語言模型全生命周期評估的智能化平臺。
模型評測系統(tǒng)采用主觀評測和客觀評測雙引擎評測架構，主觀評測通過"自提問模式"與"問卷模式"結合，基于真實用戶交互與標準化任務測試，精準評估大模型在對話生成、文本創(chuàng)作、代碼編寫等多種場景下的實際表現(xiàn)；客觀評測基于多個權威公開數(shù)據(jù)集，采用標準化指標進行量化分析。通過科學的評測方法論，為企業(yè)提供可靠的選型依據(jù)和開發(fā)指導，實現(xiàn)"融通致遠"的技術愿景。
模型評測系統(tǒng)構建了五大核心功能模塊，全面覆蓋模型評測需求。
1) 主觀 交互式評測功能通過“自提問模式”和“問卷模式”，允許用戶與模型進行實時互動，在對話、代碼生成等多種任務場景中進行自由測試，基于語言流暢性、邏輯推理能力、準確性等維度進行多輪動態(tài)評分，自提問模式和問卷模式分別為圖1、圖2所示。
圖1 自提問模式
圖2問卷模式
2) 自動化客觀評測功能基于MMLU、Math和C-Eval等權威公開數(shù)據(jù)集，一鍵執(zhí)行自動化評測，快速生成多維度、可量化的性能對比，部分評測結果如圖3示。
圖3不同模型在MMLU、MATH上的評測結果
3) 綜合指標分析功能內(nèi)置10余項核心評測維度，包括用戶滿意度、指令遵循能力、安全性檢測等，結合ROUGE、BLEU等客觀指標與主觀評分，確保評估結果的全面性和準確性。
4) 多源數(shù)據(jù)管理功能不僅集成權威公開數(shù)據(jù)集，更支持企業(yè)私有數(shù)據(jù)的加密接入，滿足不同行業(yè)的定制化評測需求。
5) 可視化分析與報告功能通過雷達圖、熱力圖等圖形化方式直觀展示模型能力分布，支持多模型性能對比分析，并提供自動化報告生成功能，一鍵導出包含得分詳情、短板分析與改進建議的完整評測報告，如圖4示。
圖4模型評測結果可視化展示
模型評測系統(tǒng)的突出優(yōu)勢體現(xiàn)在創(chuàng)新的評測方法論和全面的技術保障上。在評測方法方面，系統(tǒng)的雙引擎驅動模式將靜態(tài)數(shù)據(jù)集評測與動態(tài)用戶交互評測相結合，真實反映模型在實際應用中的表現(xiàn)。極致評測效率體現(xiàn)在平臺支持百萬級數(shù)據(jù)并行評測，通過分布式計算架構實現(xiàn)處理速度提升3倍以上。在技術架構方面，系統(tǒng)兼容HuggingFace全系列、GPT-4/3.5、文心一言、通義千問等50+ 主流開源/API模型，具備強大的模型適配能力。在安全保障方面，系統(tǒng)支持私有化部署，確保數(shù)據(jù)隔離與合規(guī)性要求，數(shù)據(jù)采用AES-256加密存儲，符合ISO 27001、等保三級等國際安全標準。同時，系統(tǒng)提供公有云SaaS服務和私有化部署兩種靈活的部署方式，無縫適應不同企業(yè)的安全和技術要求。
模型評測系統(tǒng)是模型研發(fā)、選型與優(yōu)化的有效工具，可廣泛應用于大模型研發(fā)優(yōu)化、企業(yè)模型選型決策場景、行業(yè)解決方案適配場景、學術研究與權威競賽等場景。
在AI技術加速演進的時代背景下，科學的模型評測已成為企業(yè)數(shù)字化轉型的核心驅動力。我司大模型評測系統(tǒng)以"知彼之能，明己之需"為設計理念，通過雙引擎評測架構與全方位技術保障，為企業(yè)構建從選型決策到優(yōu)化部署的完整AI治理體系。面向未來，我們將持續(xù)深化評測技術創(chuàng)新，緊跟行業(yè)前沿趨勢，讓每一次模型選擇都有據(jù)可依，每一項AI投入都物有所值，助力企業(yè)真正實現(xiàn)"融通致遠"的智能化發(fā)展愿景。
