2024-11-14-SuperCLUE-中文大模型基准测评2024年10月报告-2024年度中文大模型阶段性进展评估_80页_6mb

中文大模型基准测评2024年10月报告总结

核心内容

本次报告由SuperCLUE团队发布，旨在评估2023-2024年间中文大模型的发展进展及趋势，同时对国内外大模型在通用能力、产品能力、多模态能力及专项与行业基准等方面进行系统性测评。报告指出，尽管国内大模型在通用能力上持续进步，与海外领先模型仍存在一定差距，但部分模型在特定任务上表现突出，尤其是端侧小模型和部分开源模型。

主要观点

1. 全球大模型竞争加剧：OpenAI发布o1后，全球大模型竞争进一步加剧，o1-preview在中文难任务（Hard任务）上表现卓越，领先于其他模型，与国内大模型在中文通用能力上差距约为8%。

2. 国内大模型竞争激烈：国内大模型在通用能力上持续接近Claude 3.5 Sonnet和ChatGPT-4o-latest，但在Hard任务上仍存在差距。Qwen2.5-72B-Instruct、DeepSeek V2.5和TeleChat2-35B等模型在通用和多模态任务上表现出色。

3. 任务表现各有优势：国内外大模型在不同任务上各有优势，o1-preview在Hard任务上表现突出，而国内模型在理科和文科任务上更具优势。

4. 端侧小模型进展迅速：部分端侧小模型表现优于上一代稍大尺寸模型，如Qwen2.5-1.5B-Instruct和MiniCPM3-4B，显示出良好的性价比和落地可行性。

关键信息

国内大模型关键进展及趋势

• 2023-2024年关键进展：国内大模型经历了准备期、成长期、爆发期和繁荣期，技术能力显著提升。
• 2024年值得关注的模型：包括Qwen2.5-72B-Instruct、DeepSeek V2.5、TeleChat2-35B等，这些模型在通用、多模态和行业任务中表现突出。
• 技术发展趋势：国内外第一梯队大模型在中文通用能力上的差距持续缩小，但随着o1的发布，差距再次拉大。

SuperCLUE通用能力测评

• 测评体系：SuperCLUE基于多年经验，构建了多维度、多层次的测评体系，涵盖理科、文科和Hard任务。
• 测评方法：采用高级AI模型进行评估，设定评分标准，包括符合基本要求、推理准确性、结论合理性等。
• 测评结果：o1-preview在通用能力上取得75.85分，领跑全球；国内模型GLM-4-Plus、SenseChat 5.5、AndesGPT-2.0和Qwen2.5-72B-Instruct表现优异，接近70分。

SuperCLUE-AI产品能力测评

• 产品测评：包括SuperCLUE-Coder、SuperCLUE-ALSearch和SuperCLUE-Voice，评估模型在代码、搜索和语音等实际应用场景中的表现。

SuperCLUE多模态能力测评

• 多模态理解：SuperCLUE-V测评模型在多模态理解方面的能力。
• 视频生成：AIGVBench测评模型在视频生成任务中的表现。
• 文生图：SuperCLUE-Image测评模型在文生图任务中的表现。

SuperCLUE专项与行业基准测评

• 专项测评：涵盖多个行业和专项任务，评估模型在特定领域的表现。
• 未来计划：未来两个月将发布更多行业和专项基准测评。

优秀模型案例介绍

• 典型案例：报告中介绍了多个优秀模型案例，包括Qwen2.5-72B-Instruct、DeepSeek V2.5等，这些模型在不同任务上表现突出。

AGI进展与路线图

• AGI进展：报告强调精准量化通用人工智能（AGI）进展，定义了人类迈向AGI的路线图。

测评分析

1. 国内大模型进展：国内大模型在通用能力上较8月有一定进展，但在Hard任务上与海外头部模型仍有差距。
2. 国内外对比：国内闭源模型在SuperCLUE10月通用能力测评平均得分65.92分，海外闭源模型平均得分69.48分，差距为3.56分。
3. 模型象限：根据SuperCLUE模型象限，模型被分为潜力探索者、技术领跑者、实用主义者和卓越领导者四类。

模型榜单

• 开源模型榜单：Qwen2.5-72B-Instruct、DeepSeek V2.5、TeleChat2-35B等模型在开源榜单中表现优异。
• 端侧小模型榜单：部分端侧小模型如Qwen2.5-1.5B-Instruct和MiniCPM3-4B在小尺寸模型中表现突出。

总结

综上所述，2024年10月的中文大模型测评报告展示了国内外大模型在通用能力、产品能力、多模态能力和专项任务上的表现。尽管国内模型在某些方面表现不俗，但在Hard任务和部分闭源模型上仍存在差距。报告还强调了端侧小模型和开源模型的进步，为未来模型发展提供了参考和方向。