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AI大模型
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C-Eval 图文介绍：
C-Eval 是一个面向中文基础模型的综合性评测套件，旨在通过标准化、多维度、多学科的测试，客观衡量模型在知识理解、推理能力、学科覆盖等方面的表现。评测数据涵盖人文社科、自然科学、工程技术等52个学科，难度分为初级、中级、高级和专家级，是目前中文领域最全面的模型评测基准之一。
主要功能
- 多层级评测：按难度分级（初级至专家级），精准定位模型能力边界。
- 多学科覆盖：52个学科（如数学、历史、医学、法律等），全面检验模型知识广度。
- 标准化数据集：13948道高质量多选题，支持一键评测与结果复现。
- 开源可扩展：提供评测代码与数据集，支持社区共建与持续迭代。
应用场景
- 模型研发：帮助开发者快速定位模型短板，优化训练策略。
- 学术研究：为中文大模型研究提供统一评测标准，推动领域发展。
- 行业选型：企业可依据评测结果选择适配场景的模型，降低试错成本。
是否收费
- 完全免费，数据集、评测工具及结果均开源。
平台兼容性
- 支持主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow等），兼容Linux/Windows/macOS系统，适配云端与本地部署。
C-Eval 以科学、开放、权威为核心，填补了中文大模型评测领域的空白，成为学术界与产业界评估模型能力的“标尺”。其多层级、多学科的设计不仅助力模型迭代，也为中文AI生态的标准化奠定了基础。 （注：用户可通过官网cevalbenchmark.com获取完整数据集与评测工具。）
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