# C-Eval 排行榜

页面：https://maomu.com/p/cevalbenchmark-com-static-leaderboard_zh-html

主要用于展示不同大语言模型（LLMs）在多层次、多学科中文任务中的综合能力排名。

## 产品介绍

[https://cevalbenchmark.com/static/leaderboard_zh.html](https://cevalbenchmark.com/static/leaderboard_zh.html) 是 **中文大模型评估基准 C-Eval 的官方排行榜页面**，主要用于展示不同大语言模型（LLMs）在多层次、多学科中文任务中的综合能力排名。以下是对其核心功能和特点的详细介绍：

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### 一、核心功能

1. **模型能力排名**
    提供实时更新的中文大模型性能排行榜，涵盖国内外主流模型（如 GPT-4、GLM、ChatGPT 等），通过标准化分数直观对比模型在复杂任务中的表现。
2. **多层次评估体系**
    * **学科覆盖**：包含 52 个学科，覆盖初中、高中、大学、专业四大难度级别，例如数学、物理、化学、法学、医学等。
    * **题目类型**：13,948 道选择题，题目来源包括 PDF/Word 解析和人工标注，避免训练数据污染。
    * **挑战性子集**（C-Eval Hard）：从评估集中筛选 8 个高难度科目（如高等数学、离散数学），测试模型的深度推理能力。
3. **评估模式支持**
    * **Answer-Only（AO）**：直接输出答案。
    * **Chain-of-Thought（CoT）**：要求模型生成推理过程后再回答，部分科目中 CoT 可显著提升性能（如 GPT-4 在概率统计科目上提升 8.4%）。
4. **开发者工具**
    * **测试集提交**：用户可将模型预测结果提交至网站，系统自动生成分数并更新排名，测试集标签保密以保证公平性。
    * **数据防污染设计**：采用非结构化数据格式（如 LaTeX）和人工审核，减少预训练数据泄露风险。

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### 二、典型应用场景

1. **模型研发优化**：帮助开发者识别模型在特定学科或难度级别的短板，针对性优化训练策略。
2. **技术选型参考**：企业可根据排行榜选择适合自身场景的模型（如教育、医疗、法律等领域）。
3. **学术研究支持**：为研究中文大模型能力边界、多任务学习机制等提供数据基础。

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### 三、榜单示例（截至搜索结果时间）

| 排名 | 模型 | 综合得分 | 特点 |
| --- | --- | ---- | --- |
| 1 | GLM-4 | 87.2 | 国内领先的推理能力 |
| 2 | GPT-4 | 85.0 | 多学科均衡表现 |
| 3 | Claude-3 | 78.5 | 逻辑推理优势显著 |

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### 四、访问与使用

* **官网入口**：[https://cevalbenchmark.com](https://cevalbenchmark.com/)
* **数据下载**：提供开发集和验证集标签，测试集需通过提交预测结果参与评估。

如需更详细的评估方法或学科分类，可参考 [C-Eval 论文](https://arxiv.org/pdf/2305.08322.pdf) 或访问官网文档。

## 官网入口

https://cevalbenchmark.com/static/leaderboard_zh.html