SuperCLUE

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SuperCLUE 作为中文通用大模型综合性测评基准，多维度评估模型效果，月度更新榜单。涵盖 OPEN、OPT、琅琊榜三大基准，助力了解中文大模型实力。

收录时间：
2025-08-06
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产品介绍

 

SuperCLUE 是针对中文可用的通用大模型的综合性测评基准。在当下通用大模型蓬勃发展的背景下，它致力于解答中文大模型效果相关问题，如各模型间的相对效果、与国际代表性模型的差距以及和人类效果的对比等。它是中文语言理解测评基准（CLUE）在通用人工智能时代的进一步发展，尝试在一系列国内外代表性模型上进行多维度能力测试。

功能与优势亮点

 

  1. 多基准评测体系：目前包含 OPEN 多轮开放式基准、OPT 三大能力客观题基准、琅琊榜匿名对战基准，从不同角度全面评估大模型。
  2. 月度更新榜单：按照月度更新评测结果，能让用户及时了解大模型的最新发展动态和性能变化。
  3. 多维度能力测试：基础十大能力结构涵盖语言理解与生成、知识理解与应用、专业能力和环境适应与安全性四个能力象限，细化为 10 项基础能力，如语言理解与抽取、闲聊、代码、逻辑与推理等，全面考察大模型的综合能力。
  4. 权威报告支持：提供《中文大模型基准测评 2025 年 03 月报告》等大模型报告以及技术报告，为用户深入了解大模型提供专业依据。
  5. 开源项目：在 Github 上有开源项目（https://github.com/CLUEbenchmarks/SuperCLUE ），方便开发者参与和研究。

应用场景

 

  1. 科研机构：科研人员可借助 SuperCLUE 评估自己研发的大模型与其他模型的差距，为模型的改进和优化提供方向，推动中文大模型技术的研究和发展。
  2. 企业：企业在选择大模型应用于业务时，通过 SuperCLUE 的评测结果，选择最适合自身业务需求的大模型，提高业务效率和质量。
  3. 开发者社区：开发者可以参考 SuperCLUE 的评测结果和开源项目，学习优秀大模型的实现方式，提升自己的开发水平。

竞品对比

 

与其他大模型评测基准相比，SuperCLUE 的优势在于专注中文大模型，且具有多基准、多维度的评测体系和月度更新机制。一些竞品可能评测维度较单一，更新不及时。不过，部分竞品可能在特定领域的评测深度或评测方法的创新性上有一定优势。SuperCLUE 可继续优化评测方法，拓展评测领域，提升竞争力。

操作体验

 

虽然文中未提及操作体验相关内容，但从其开源项目和提供报告来看，用户可以较为方便地获取评测数据和相关资料。用户可通过官网查看榜单和报告，从 Github 获取开源代码进行研究。后续平台可进一步优化操作流程，提供更详细的操作指南，提升用户体验。

常见问题

 

  1. 如何获取最新评测结果：用户可访问最新榜单页面www.SuperCLUEai.com获取最新评测结果。
  2. 能否参与开源项目贡献：可以，用户可访问 Github 项目地址（https://github.com/CLUEbenchmark/SuperCLUE ）参与项目贡献。
  3. 对评测结果有疑问如何咨询：可通过联系邮箱 CLUEbenchmark@163.com 进行咨询。

最新动态

 

目前最新的大模型报告是《中文大模型基准测评 2025 年 03 月报告》，后续可持续关注官网和 Github 项目获取 SuperCLUE 的最新功能更新、评测结果等信息。

数据统计

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