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工具简介

OpenCompass 是一个面向大模型（Large Language Models）的综合性能力评测开源平台。该平台由上海人工智能实验室发布，提供客观、系统、可复现的模型性能评估服务。其主要产出为“大模型评测榜单”，通过标准化的测试集和评测方法，量化比较不同大模型在多种任务上的表现，为用户提供模型能力参考。

核心功能

1. 全景式能力榜单 🌐：提供涵盖语言、知识、推理、创作、长文本、智能体、安全等数十个维度的评测维度，形成全面的模型能力雷达图与总分排名。

2. 标准化评估体系：采用公开、透明的评测框架，支持对主流开源与API模型进行统一评估，确保结果的可比性与公正性。

3. 开源工具链：平台代码开源，提供完整的模型评测工具包，支持研究者与开发者自定义评测任务，进行私有化评估。

4. 详尽评估报告：每个上榜模型均提供详细的分项得分、对比分析及能力边界说明，数据呈现清晰直观。

使用场景

• 模型选型与对比：在技术选型阶段，快速了解不同大模型在特定任务（如代码生成、逻辑推理、中文理解）上的强弱项。

• 学术研究与技术追踪：研究者可基于其开源框架复现实验，或持续关注领域内最新模型的性能演进。

• 学习与参考：AI学习者可通过榜单了解当前大模型的技术发展前沿与各厂商的技术实力对比。

• 应用开发基准测试：开发者可参考评测结果，为特定应用场景（如客服、内容创作、数据分析）选择最适配的底层模型。

工具费用

OpenCompass 评测平台本身及其发布的公开榜单为免费提供。用户可随时访问网站查看最新排名与报告。平台同时提供企业级评测服务等定制化商业解决方案，具体费用需联系官方咨询。

适合人群

• AI 开发者与工程师：需要为项目选择合适大模型API或基座模型的技术决策者。

• AI 研究者与学者：关注大模型评测技术、进行模型性能分析与比较的科研人员。

• 产品经理与技术爱好者：希望系统性了解大模型能力现状与发展趋势的非技术背景人士。

• 企业技术负责人：在数智化转型中，寻求客观数据以评估和引入大模型技术的管理者。

总结

OpenCompass 作为权威的大模型评测基准平台，其核心价值在于通过量化、多维度的评估，将抽象的大模型能力转化为可视化的数据与排名。它为用户在快速迭代的大模型领域提供了一个关键的“能力标尺”，是进行模型选择、技术研究和市场洞察时高效、可靠的客观信息源。对于需要紧跟AI发展或依赖大模型进行应用构建的团队与个人而言，收藏此榜单有助于基于数据做出更明智的决策。