https://rank.opencompass.org.cn/leaderboard-llm 是 OpenCompass 平台的 LLM（大语言模型）排行榜页面，由 OpenCompass 社区维护。OpenCompass 是一个开源的大模型评估平台，旨在提供公平、开放、可复现的基准测试，用于评估大语言模型（LLM）和多模态模型的性能。该排行榜展示了众多模型在不同任务和数据集上的表现，是研究人员和开发者比较模型能力的重要参考工具。

网站功能与内容

1. 模型性能排行

   • 榜单展示了多种大语言模型的性能排名，包括开源模型（如 LLaMA、Qwen、InternLM）和商业 API 模型（如 GPT-4、Claude）。
   • 排名基于模型在多个基准测试中的得分，综合评估其语言理解、知识储备、推理能力、数学计算、代码生成等维度。

2. 评估数据集

   • 排行榜使用超过 100 个数据集进行评估，涵盖：
     • 知识推理：如 MMLU-Pro、GPQA Diamond。
     • 逻辑推理：如 BBH。
     • 数学推理：如 MATH-500、AIME。
     • 代码生成：如 LiveCodeBench、HumanEval。
     • 指令遵循：如 IFEval。
   • 这些数据集的选择旨在全面衡量模型在不同场景下的能力。

3. 透明与参与

   • 用户可以通过提交模型的存储库 URL 或标准 API 接口参与评测（提交至 opencompass@pjlab.org.cn）。
   • 平台提供详细的评估方法和结果，部分数据和配置可在 GitHub 上获取（如 https://github.com/open-compass/opencompass）。

4. 动态更新

   • 排行榜定期更新，反映最新模型的性能。例如，2024 年 9 月的更新显示，阿里云的 Qwen 2.5-72B-Instruct 成为首个登顶的开源模型，综合得分超越 Claude 3.5 和 GPT-4o。

5. 可视化展示

   • 网站以表格形式呈现排名，支持按综合得分或特定能力排序，便于用户直观对比模型表现。

使用场景

• 研究支持：研究人员可利用榜单数据分析模型优劣，推动算法改进。
• 模型选择：开发者可根据任务需求选择性能最佳的模型。
• 社区协作：鼓励用户贡献新模型或基准测试，丰富评估生态。

如何使用

• 访问 https://rank.opencompass.org.cn/leaderboard-llm 查看最新排名。
• 若想参与评测，可参考 OpenCompass 官网（https://opencompass.org.cn）或 GitHub 上的快速入门指南，提交模型进行测试。

意义

OpenCompass LLM 排行榜通过多维度、标准化的评估，为行业和研究社区提供了一个客观参考，推动了大语言模型的透明发展和性能优化。无论是想了解前沿模型表现，还是希望测试自研模型，这里都是一个权威且实用的平台。