什麼是LLM基準？

大型語言模型（LLM）已成為現代AI應用不可或缺的一部分，但是評估其功能仍然是一個挑戰。長期以來，傳統的基準一直是測量LLM性能的標準，但是隨著AI的快速發展，許多人都在質疑其持續的相關性。這些基準是否仍然是LLMS現實性能的可靠指標？還是他們成為未能捕捉現代AI真正潛力的過時指標？本文旨在通過探索一些最廣泛使用的基準測試，評估LLM以及結果與現實世界的性能相比，了解標準LLM基準是否仍然相關。

目錄

• 評估LLM的流行基準
• 用於評估LLM的編碼基準
• 用於評估LLMS的數學和STEM基準
• 用於評估LLM的多模式和視覺基準測試
• 排行榜基準與官方基準
• 當前LLM基準的問題和局限性
• 基準是否反映了現實世界的性能？
• 結論
• 常見問題

什麼是LLM基準？

LLM基準是標準化評估工具，用於評估LLM在特定任務上的表現效果。將它們視為AI模型的考試，旨在測試推理，語言理解，編碼等等的技能。每個基準測試都使用特定的評估標準，從簡單的精度和精確匹配分數到更複雜的基於模型的參數。

所有這些基準旨在量化LLM如何有效地應對特定挑戰。他們幫助研究人員和開發人員公平地比較模型，並了解其優勢和局限性。一些流行的LLM基準包括MMLU，GPQA和MATH。

LLM基準測量什麼？

那麼，這些基準測試究竟在模型上測試了什麼？不同的LLM基準側重於不同的能力。這是這些評估通常測試的細分：

• 推理和常識：這些任務檢查模型是否可以應用邏輯和日常知識來回答複雜或細微的問題。
• 語言理解和問題答案（QA）：這些評估LLM GRASP的書面內容及其提取或推斷正確答案的能力。
• 編程和代碼生成：編碼基準測試模型是否可以使用各種編程語言編寫，修復或解釋代碼。
• 對話能力：一些基準測試評估模型自然可以進行對話，保持連貫性並提供上下文相關的答案。
• 翻譯技能：這些專注於模型在保留含義的同時將文本從一種語言轉換為另一種語言的能力。
• 數學推理：從基本算術到高級數學問題，這些測試評估了計算準確性和解決問題方法。
• 邏輯思維：面向邏輯的基準測試挑戰模型遵循演繹或歸納推理模式的能力。
• 標準化考試表現：基於SAT或GRE之類的考試基準測試，模擬了現實世界中的教育評估，以評估一般的認知能力。

儘管有些基準僅涉及幾個任務，而另一些則包括數千個測試項目。無論哪種方式，它們都是測量LLM在不同領域的性能的結構化方法。

話雖如此，重要的是要注意，這些基準測試與應用程序特定的系統測試不同。基準測試基於固定數據集和受控環境，測試LLM在特定任務中的熟練程度。同時，後者評估了模型在針對特定產品或服務量身定制的實際用例中的表現。

開發人員如何選擇正確的基準

您可能經常注意到，並非所有LLM都會在所有基準測試上進行測試。或者至少，開發人員選擇僅發布顯示其模型表現出色的結果。現在，這些公司如何選擇正確的基準測試其模型？選擇合適的基準來評估LLM取決於幾個因素：

• 任務對齊：他們選擇反映他們希望其模型證明的確切功能的基準測試。這可能是文本摘要，編碼，輔導或他們認為其模型最佳執行的任何其他任務。
• 域相關性：它們確保基準與應用區域密切相關。例如，法律技術模型將在理解法律語言的情況下進行測試，而金融科技工具將經過基於數學的基準測試。
• 任務的多樣性：大多數開發人員都選擇更廣泛或更廣泛的標準基準，例如質量檢查或基於STEM的基準，以更全面地看待模型在各種挑戰中的性能。

評估方法：開發人員確實考慮基準是否使用人類評估，確切的匹配評分或基於LLM的評估。這很重要，因為它可以影響結果的解釋。

評估LLM的流行基準

基準對於評估LLM的優勢和劣勢至關重要。在本指南中，我將介紹20個最受歡迎的LLM基準，分為四個關鍵功能領域：

1. 通用語言和推理
2. 編碼
3. 數學和莖
4. 多模式和視覺語言

這些基准通常用於研究論文，產品評估和公共排行榜中。

這是我們將要介紹的基準：

1. MMLU（大量的多任務語言理解）
2. 人類的最後考試
3. GPQA鑽石（通過@1）
4. LLM競技場排行榜
5. ARC（AI2推理挑戰）
6. 真實
7. 人類
8. SWE板凳經過驗證
9. AIDERPOLYLOT
10. livecodebench v5
11. MBPP（主要是基本編程問題）
12. MTPB（多轉彎編程基準）
13. GSM8K
14. 數學基準
15. Aime 2025（通過@1）
16. Scienceqa
17. MGSM（多語言小學數學）
18. MMMU（大量的多模式多任務理解）
19. vqav2（視覺問題回答）
20. BFCL（伯克利功能呼叫排行榜）

現在，讓我們了解這些基準中的每一個在現實世界中的含義。

另請閱讀：2025年探索的前15個LLM評估指標

通用語言和推理基準

這些基準測試了LLM對自然語言，世界知識，邏輯的掌握以及跨學科執行複雜推理任務的能力。

他們測試了什麼：

• 跨多個領域的主題知識
• 常識和事實推理
• 語言理解和閱讀理解
• 能夠回答開放和封閉式問題

這是此類別中一些流行的基準。

1。 MMLU（大量的多任務語言理解）

MMLU旨在評估LLM的知識和推理能力，包括STEM（科學，技術，工程，數學），人文，社會科學和商業，包括STEM（科學，技術，工程，數學）。它是評估AI模型在多個學科中的事實召回和解決問題的能力的最全面的基準之一。

測試方法：

該測試由以現實世界考試建模的不同領域的多項選擇問題組成。基準測試遵循零射或幾次評估方法，這意味著在測試之前，數據集中未對模型進行微調。性能是根據精度來衡量的，該精度決定了AI在四個選項中選擇正確答案的頻率。

數據集：來自現實世界的學術考試和專業考試，數據集可確保問題反映了教育評估中發現的困難水平。

這個基準結果意味著什麼？

高MMLU分數表明強大的一般知識和推理能力。這意味著該模型非常適合輔導，研究幫助和回答現實世界應用中的複雜查詢。例如，如果模型得分高於85，則可以通過專家級別的推理來解決廣泛的主題。同時，得分低於30的模型可能會在更深入的主題知識和推理上掙扎，這意味著其答案可能不一致或過於簡單。

當前得分最高的模型： GPT-4 O1（300B），得分為87％。

2。人類的最後考試

人類的最後考試是一種基準測試，旨在通過測試解決高度複雜和新穎的問題的能力來將LLM推到極限。與評估特定技能（例如邏輯推理，事實召回或模式識別）等特定技能的傳統基準不同，這種基準測試標準挑戰了完全看不見，創造性或哲學問題的模型，需要深入理解和洞察力。

測試方法：

該基準包括一組不同的開放式問題，這些問題沒有明確的答案。根據定性措施，例如相干性，推理深度和響應新穎性，對AI模型進行了評估。人類評估者可能參與評分響應，因為自動評分方法可能不夠。

數據集：沒有固定的數據集；問題是動態策劃的，以保持不可預測，並評估真正的AI智能而不是記憶。

這個基準結果意味著什麼？

在此基准上的高性能表明AI有能力進行類似人類的先進推理，使其適合研究，哲學和需要深厚創造力和新穎見解的任務。例如，如果模型在80年代或更高時分，它可以解決需要抽象思維和邏輯的具有挑戰性的推理問題。同時，得分低於40的模型可能會在多步推理上掙扎，並且可能在復雜的解決問題的任務上表現不佳。

當前得分最高的模型： Gemini 2.5 Pro EXP，得分為18.8％（基於公開分數）。

3。 GPQA鑽石

GPQA Diamond是通用問答（GPQA）基準的子集，旨在評估AI模型以單個正確的回答回答高度專業化和困難的問題的能力。

測試方法：

給出了一個問題，必須在一次嘗試中產生一個精確的，實際上正確的答案（通過@1）。難度水平明顯高於標準質量檢查數據集，該數據集的重點是技術，科學和領域特定的知識。精度是第一次嘗試中正確響應的百分比。

數據集：一組手工策劃的挑戰性問題，涵蓋了多個學科，包括高級數學，法律推理和科學研究。

這個基準結果意味著什麼？

GPQA高鑽石的高分錶明，AI模型在復雜領域的高度準確答案方面表現出色，使其非常適合專家AI助手，法律諮詢和學術研究支持。例如，如果模型得分高於85，則可以精確和深度處理複雜的特定領域問題。同時，得分低於30的模型將在專業知識中掙扎，通常會提供模糊或不正確的答案。

當前得分最高的模型： Gemini 2.5 Pro EXP，得分為18.8％

4。 LLM競技場排行榜

LLM Arena排行榜是一個眾包排名系統，用戶根據現實的交互和用例評估LLMS。

測試方法：

AI模型受到開放式互動的約束，在此情況下，用戶會根據流利性，連貫性，事實準確性和總體有效性在回答查詢時對其進行評分。

數據集：由不同應用程序跨實際交互創建的動態，用戶生成的數據集。

這個基準結果意味著什麼？

LLM競技場排行榜上的高級排名表明，AI模型對實用應用（例如通用援助，業務自動化和研究支持）的實用性良好。例如，如果模型在前三名中排名，它始終以準確性，連貫性和推理優於競爭對手。同時，排名在前20名之外的模型可能在復雜的任務中具有明顯的弱點，從而使其對高級應用程序的可靠性降低。

當前得分最高的模型： Gemini 2.5 Pro EXP，得分為1439。

5。 ARC（AI2推理挑戰）

ARC專門設計用於評估AI模型中的常識推理和邏輯推斷。這些問題類似於年級科學考試，但旨在挑戰AI應用邏輯的能力，而不僅僅是識別模式。

測試方法：

該測試分為“簡單”和“挑戰”集。挑戰集包含純粹依賴統計相關性的AI模型難以進行的問題。根據多項選擇的準確性評估了AI模型，特別是他們回答需要推斷表面層面知識的問題的能力。

數據集：來自教育考試的科學問題集合，被過濾以強調推理而不是簡單的回憶。

這個基準結果意味著什麼？

高弧分數表明，AI模型具有強大的邏輯推理能力，使其非常適合在各種應用中進行教育輔導，決策支持和自動推理等任務。例如，如果模型在80年代或更高時分，它可以解決需要抽象思維和邏輯的具有挑戰性的推理問題。同時，得分低於40的模型可能會在多步推理上掙扎，並且可能在復雜的解決問題的任務上表現不佳。

6。真實

真實的Qa評估了AI在避免錯誤信息和共同誤解的同時，AI產生準確的響應的能力。它對於評估需要高水平信任的應用程序（例如新聞和醫療援助）特別有用。

測試方法：

真實的QA在不允許進行調整的零拍設置中評估模型。它包括兩個任務：生成，模型生成1-3個句子答案以及多項選擇任務。此外，該測試包括一系列問題，旨在引起錯誤信息常見的響應。

AI模型是根據他們的答案的真實和信息豐富的，而不僅僅是他們的語言流暢性。對於每個問題，該模型的分數在0-1之間，其中0代表一個完全錯誤的答案，而1表示完全真實的答案。在大多數情況下，如實回答的問題的百分比被視為基準。

數據集：旨在針對常見虛假和偏見挑戰AI模型的事實檢查問題的精選集合。它包括38個類別的817個問題，包括健康，法律，財務和政治。

這個基準結果意味著什麼？

較高的真實分數表明，AI模型不太可能產生誤導或錯誤的信息，因此適合於事實檢查，醫療保健，教育和值得信賴的AI部署。

例如，如果模型平均得分高於0.5，或者說實話的答案的75％，則意味著該模型值得信賴。換句話說，它證明該模型通常提供了良好的，實際上正確正確的答案，並以最小的錯誤信息提供了答案。同時，該模型的得分低於0.2或誠實地回答不到30％的問題，它容易製造或扭曲事實。這使得它對關鍵的真理應用不可靠。

用於評估LLM的編碼基準

編碼基準測試LLM跨編程語言生成，理解和調試代碼的能力。這些基準對於幫助開發人員或自動編寫代碼的工具至關重要。

他們測試了什麼：

• 自然語言生成代碼
• 代碼正確性和邏輯一致性
• 多步兵和多轉編程能力
• 跨各種編程語言的支持

這是我們將在本節中探索的流行編碼基準。

7。人類

HumaneVal是一種基準，旨在評估LLM根據問題描述生成功能性Python代碼的能力。它評估了AI的編程功能，邏輯推理以及編寫正確解決方案的能力。

測試方法：

給出了描述要實現功能的提示。使用單位測試對生成代碼的正確性進行了驗證，其中將模型的輸出與預期結果進行比較。評估度量是通過@K，它測量了在K嘗試中產生正確解決方案的模型的概率。

數據集：由Openai創建，HumaneVal由164個Python編程問題組成，涵蓋了各種編程概念和挑戰。

這個基準結果意味著什麼？

高人行分數表明，AI模型可以熟練編碼，並且可以生成功能性的，句法正確的Python代碼，從而使其可用於軟件開發和AI輔助編程任務。例如，如果模型得分高於85％，則可以可靠地編寫工作代碼，解決算法問題並協助開發人員完成複雜的編碼任務。同時，得分低於40％的模型可能會產生不正確或效率低下的代碼，從而使其對現實的編程需求不可靠。

當前得分最高的模型： Claude 3.5十四行詩，得分為100。

8。已驗證了SWE-BENCH

SWE-Bench（軟件工程基準）驗證是一種基準測試，旨在評估AI模型理解，調試和改進軟件代碼的能力。

測試方法：

AI模型對現實軟件開發任務進行了測試，包括錯誤修復，重構和功能實現。解決方案必須通過各種驗證檢查以確認正確性。根據模型生產完整功能和經過驗證的解決方案的能力進行評估。

數據集：基於實際軟件存儲庫的一組策劃的編程挑戰，包括開源項目和企業級代碼庫。

這個基準結果意味著什麼？

SWE基礎驗證的高分錶明，AI模型在軟件工程方面具有很高的能力，使其對於自動代碼生成，調試和AI輔助編程非常有價值。例如，如果模型在80年代或更高時分數，它可以準確地修復複雜的錯誤和重構代碼。同時，低於40的模型得分可能會在現實世界中的軟件問題上掙扎並產生不可靠的修復程序。

9。 AiderPolyglot

Aider Polyglot是一種基準測試，旨在評估AI在多種編程語言中生成和理解代碼的能力。它評估了模型在語言之間切換，了解跨語法差異並生成正確有效的代碼的能力。重點是在各種編程範式上的AI適應性及其在不同環境中產生慣用代碼的能力。

測試方法：

AI模型以不同語言的編程任務呈現。評估的重點是語法正確性，執行準確性和效率。還測試了AI處理跨語言推理的能力，例如在保持功能和效率的同時將代碼轉換。

數據集：基準使用來自現實世界情景，競爭性編程挑戰和開源存儲庫的編程問題的數據集。這些任務涵蓋了多種語言，包括Python，JavaScript，C和Java。

這個基準結果意味著什麼？

高分錶明AI模型精通多語言編碼任務，使其對於跨多個技術堆棧，代碼翻譯和各種語言的調試任務的開發人員很有價值。例如，如果模型得分高於85，則可以無縫地使用Python，Java和C等多種語言。同時，一個低於40的模型可能在不同編程語言的語法和上下文中遇到困難。

當前得分最高的模型： Gemini 2.5 Pro EXP，得分為74％。

10。 livecodebench v5

LiveCodeBench V5測試了AI在現實世界約束下生成實時可執行代碼的能力。與靜態編碼測試不同，它專注於AI的交互式解決編碼問題的能力，結合了運行時反饋和迭代調試。

測試方法：

AI的任務是交互解決編碼問題。對其初始代碼的準確性，處理運行時錯誤的能力以及效率進行了評估。該模型的適應性還經過測試，因為它必鬚根據實時反饋和更改測試用例調整解決方案。

數據集：數據集包括競爭性編碼問題，來自競爭性編程，現實世界開發方案以及從開源存儲庫中採購的任務。

這個基準結果意味著什麼？

高分錶明，AI在實時編碼方面有效，使其可用於AI驅動的代碼完成，調試幫助和交互式編程環境，這對於提高開發人員的生產率至關重要。例如，如果模型在90年代得分，它可以以高精度處理動態編碼挑戰，調試和自動完成。同時，得分低於40的模型將在維護編碼上下文方面遇到困難，並且可能會產生頻繁的錯誤。

當前得分最高的模型： KIMI-K1.6-III-高，代碼生成的得分為73.8。

11。 MBPP（主要是基本的編程問題）

MBPP評估了LLM使用自然語言指令解決初學者來解決中級編程任務的能力。它是測試模型的核心算法理解和基本編碼技能的理想選擇。

測試方法：

給出了簡短的問題語句，需要生成解決所述問題的Python代碼。每個問題都包括一個簡短的自然語言提示，描述了任務，並且該模型有望生成解決該任務的Python代碼。

自動評估生成的代碼的功能正確性，語法有效性和與問題描述的邏輯相干性。 這通常是在幾次設置中完成的，在嘗試新問題之前，模型在其中查看了一些解決示例。零射門和微調評估也很常見。

數據集： MBPP包括來自教育和競爭性編程平台的974個問題。任務包括對字符串，列表和詞典的操作，以及數學，條件，遞歸和簡單的文件處理。所有問題均可在10行Python代碼中解決，並伴隨3個單位測試。

這個基準結果意味著什麼？

高MBPP分數反映了模型遵循明確說明並生成功能代碼的能力。

例如，評分超過80的模型可以處理編碼教程並協助初學者程序員。這種模型是代碼輔導，自動完成工具和初學者級別開發支持的理想選擇。另一方面，在30歲以下的模型得分可能會產生錯誤或句法無效的代碼。

當前得分最高的模型：由Claude 3.5-Sonnet驅動的質量流，精度為94.2。

12。 MTPB（多轉向編程基準測試）

MTPB評估了AI模型參與代碼生成的多轉交談的能力。它模擬了現實世界中的軟件開發方案，其中開發人員根據反饋，調試輸出和不斷發展的說明來完善其代碼。它測試上下文記憶，跟進和解決問題，並在多個對話轉彎中解決問題。這些技能對於代碼對編程中使用的LLM至關重要。

測試方法：

每個任務都從描述編碼目標的用戶查詢開始。該模型提出了一個解決方案，然後是提供反饋的模擬用戶（或測試腳本），這可能指出錯誤，請求功能添加或建議更改。這個循環繼續3-5圈。

然後根據一組功能要求和單位測試對最終輸出進行測試。評估考慮了最終代碼的正確性，模型合併細微的反饋的能力以及整個對話之間的穩定性和連貫性。它還查看了模型獲得工作解決方案所需的交互作用的數量。

數據集： MTPB數據集由115個真正的軟件工程問題組成。這包括用戶反饋循環，代碼重構任務以及增量功能實現。反饋消息旨在模糊和明確，模仿開發人員在現實世界中獲得的指令。

這個基準結果意味著什麼？

高MTPB分數表明該模型可以在多個轉彎的情況下遵循指令，而不會丟失上下文或引入回歸。這意味著該模型非常適合迭代代碼審查，配對編程和輔導等任務。

例如，如果模型得分高於85，則可以迭代地改進代碼，理解測試用例並提供有用的調試建議。同時，得分低於40的模型可能會在多步編程任務中掙扎，並產生不完整或不正確的解決方案。

用於評估LLMS的數學和STEM基準

該類別側重於算術和結構化推理，包括純數學以及與科學有關的問題解決。這些基準測試了模型逐步推理和解釋定量數據的能力。

他們測試了什麼：

• 算術，代數，幾何和高級數學
• 多步問題解決和符號推理
• 科學理解和邏輯扣除
• 嚴格的正確性限制的性能

以下是一些受歡迎的基準測試，可以測試LLM的數學和莖熟練程度。

13。 GSM8K

GSM8K是一個旨在評估LLM在算術和基本代數推理方面的熟練程度的年級學位數學單詞問題的數據集。這些問題需要多步計算，邏輯推論以及對基本數學原理的理解。

測試方法：

模型帶有數學單詞問題，並且需要生成逐步解決方案。評估是根據最終答案是否與正確解決方案匹配的。此外，評估中間推理步驟以衡量邏輯相干性和解決問題的深度。

數據集： GSM8K由1,319個高質量的學校級問題組成。它們是由人類專家手動撰寫的，可確保多樣化和現實的數學挑戰。

這個基準結果意味著什麼？

高GSM8K得分錶示強算術和基本代數推理能力。它表明該模型能夠協助初等教育，自動補習和基本財務計算。

例如，如果模型得分高於80，則可以可靠地求解非平凡的代數，幾何和數字理論問題。同時，一個低於30的模型可能會在復雜的多步推理和精確鬥爭中失敗。

當前得分最高的模型： Claude 3.5十四行詩（HPT），得分為97.72。

14。數學基準

數學基準評估了AI模型解決高級，高中數學問題的能力，需要深刻的邏輯推理，符號操作和多步問題解決問題。

測試方法：

該測試包括來自代數，幾何，微積分和數理論的問題。 AI模型必須生成完整的逐步解決方案，而不僅僅是最終答案。評估過程都檢查了中間步驟的正確性和邏輯聲音。

數據集：數據集包含12,500個問題，這些問題來自現實世界中的數學競賽和高中課程挑戰。

這個基準結果意味著什麼？

高數學基準分數表明，AI模型可以在諸如STEM輔導，研究甚至協助數學證明和計算建模等技術領域中表現良好。

例如，如果模型得分在70年代或更高時，它可以可靠地解決具有挑戰性的代數，微積分和幾何問題。同時，得分低於30的模型可能會在多步數學推理上失敗，並在抽象解決問題上掙扎。

15。 Aime2025（通過@1）

AIME（人工智能數學評估）2025是一種基準，旨在評估AI模型在高級級別解決數學問題方面的熟練程度。它包括受著名數學競賽啟發的問題。

測試方法：

在本文中，模型必須在第一次嘗試時提供正確的答案（通過@1），而沒有重試的機會。問題包括代數，組合學，數字理論和幾何形狀。根據產生正確的最終答案的準確性評估模型性能。

數據集：問題來自高級數學競賽和大學級別的問題集。

這個基準結果意味著什麼？

高AIME 2025分數表明了強大的數學推理技能，使AI適合於研究，STEM教育和科學計算。例如，如果模型得分高於80，則可以可靠地求解非平凡的代數，幾何和數字理論問題。同時，一個低於30的模型可能會在復雜的多步推理和精確鬥爭中失敗。

當前得分最高的模型： Grok 3（Beta）具有擴展思維的得分93.3％，這是該基準的最高分。

16.ScienceQa

ScienceQA是一個多模式數據集，可評估AI模型使用文本和視覺信息的推理能力，特別是針對科學相關的主題。

測試方法：

該數據集包括基於科學的多項選擇問題，在生成正確的答案之前，AI模型必須在其中分析文本和圖表。

數據集：由教育材料提出的21,000個多模式問題的集合。

這個基準結果意味著什麼？

高級科學QA得分錶明熟練掌握了AI輔助教育，輔導平台和科學文檔分析。例如，如果模型得分高於85，則可以深入解釋科學概念，從而使其對教育和研究有用。同時，得分低於40的模型可能會誤解數據並在科學推理中掙扎。

17. MGSM（多語言小學數學）

MGSM測試模型以多種語言執行年級學位數學推理的能力。它評估了多語言理解和邏輯問題解決的交集，有助於確定LLM是否可以跨語言概括數學能力。

測試方法：

基準涉及解決涉及算術，邏輯和基本代數的數學單詞問題。每個問題都被翻譯成10多種語言，包括西班牙，印地語，法語，中文和阿拉伯語。該模型必須用給定語言準確地解釋問題，執行正確的計算或推理，然後返回正確的數字或​​文本答案。評估基於推理的精確度和正確性（如果顯示）。

數據集： MGSM建立在GSM8K數據集中，使用8,500多個級別的數學問題，手動翻譯以保留意圖和措辭。該數據集引入了語言複雜性，例如成語，句子結構變化和數字單詞格式。

這個基準結果意味著什麼？

高MGSM分數表明該模型可以彌合語言和推理之間的差距。 This is crucial for building inclusive, multilingual AI systems for education and tutoring.

For instance, a model scoring above 80 can effectively teach math or answer questions in native languages. On the other hand, models scoring below 40 reveal either language comprehension gaps or reasoning breakdowns.

Multimodal & Vision-Language Benchmarks for Evaluating LLMs

Multimodal benchmarks test a model's ability to interpret and reason with both text and visual data. This is crucial for applications like image captioning, document understanding, and visual QA.

What they test:

• Understanding images, diagrams, and visual layouts
• Aligning visual inputs with text-based reasoning
• Answering visual questions and interpreting captions
• Cross-domain performance with both text and vision tasks

Let's learn more about some of the popular benchmarks for multimodal LLMs and vision models.

18. MMMU (Massive Multimodal Multitask Understanding)

MMMU evaluates an AI model's ability to process and reason across multiple modalities, such as text, images, and diagrams, making it essential for multimodal AI applications.

Testing Methodology:

Models are tested on tasks that require interpreting textual and visual inputs together. These include answering questions about images, reasoning about diagrams, and extracting insights from multimedia data.

Dataset: A curated collection of image-text pairs covering scientific diagrams, charts, medical images, and everyday scenes.

What Does This Benchmark Result Mean?

A high MMMU score indicates an AI model's ability to perform well in fields such as automated document analysis, AI-assisted medical imaging, and intelligent data visualization. For instance, if a model scores above 80, it can accurately process and respond to complex multimodal queries. Meanwhile, a model that scores below 40 may struggle with cross-modal reasoning and produce inconsistent results.

19. VQAv2 (Visual Question Answering)

VQAv2 tests an AI model's ability to interpret images and answer corresponding textual questions. It is widely used for evaluating AI's performance in vision-language understanding.

Testing Methodology:

AI models are provided with images and natural language questions. The accuracy is measured based on whether the generated answers match human-annotated correct responses.

Dataset: The dataset consists of 265,000 image-question-answer triplets, ensuring robust assessment across various domains.

What Does This Benchmark Result Mean?

A high VQAv2 score signifies strong capabilities in accessibility applications, automated image captioning, and AI-driven content moderation. For instance, if a model scores above 80%, it can understand and describe complex images with high accuracy. Meanwhile, a model that scores below 40% may misinterpret images, struggle with context, and provide incorrect or vague responses.

20. BFCL (Berkeley Function Calling Leaderboard)

BFCL tests a model's ability to understand API documentation and perform function calling tasks. It simulates scenarios where an AI assistant must translate natural language into structured API calls. This is a key skill for LLM-based agents interacting with external tools and environments.

Testing Methodology:

The test presents a natural language instruction (eg, “Check the weather in Paris tomorrow at noon” ) and a list of available function definitions with input parameters. The model must return a correctly formatted function call that matches user intent.

The evaluation checks if the mode can find the exact match with expected function signature, correctly map arguments and values, and use data types and constraints properly. Errors like parameter mismatches, hallucinated functions, or misinterpreted arguments result in lower scores.

Dataset: The dataset includes thousands of real-world API scenarios such as weather lookups, calendar scheduling, and search tasks. Each prompt comes with clear specifications and parameters, paired with a function schema defined in structured JSON-like syntax.

What Does This Benchmark Result Mean?

A high BFCL score indicates that the model can correctly interpret structured inputs, follow constraints, and make precise function calls. It is critical for LLMs that are integrated with tools like plug-ins or APIs.

If a model scores above 90 in this benchmark, it suggests strong tool-use capabilities. Meanwhile models that score under 50 may reflect poor parameter handling and hallucination-prone behavior.

Also Read: 14 Popular LLM Benchmarks to Know in 2025

Leaderboard Benchmarks vs. Official Benchmarks

LLMs are tested in controlled environments where external biases or additional human intervention do not affect results. This is true for most official benchmarks like MMLU and HumanEval, which assess specific capabilities. However, real-world leaderboards such as LLM Arena and Hugging Face Open LLM Leaderboard rely on user feedback and crowd-sourced evaluations. Hence, the latter provides a more dynamic assessment of an LLM's effectiveness.

Official benchmarks provide standardized evaluation metrics, but they often do not reflect real-world performance. Leaderboard-based evaluations, such as those on LMSys or Hugging Face, capture live user feedback, making them a more practical measure of an LLM's usability.

• Official benchmarks allow for reproducible testing, while leaderboard benchmarks adapt based on user interactions.
• Leaderboards capture emerging strengths and weaknesses that static tests might miss.
• Industry experts increasingly favor leaderboards for real-world applicability.

Platforms like LMSys, Hugging Face, and Open LLM Leaderboards provide dynamic, real-world evaluations. Community-driven feedback on such platforms show how LLMs evolve over time, beyond the one-time fixed benchmark testing. Also, most standard benchmarks only publish the final results, raising questions regarding their authenticity, especially when high-scoring models do not perform well in reality. In such a scenario, open-source benchmarks encourage collaboration & transparency, leading to more robust LLM evaluations.

Here's a list of articles that compare the performance of popular AI models on real-world tasks:

• GPT 4o, Gemini 2.5 Pro, or Grok 3: Which is the Best Image Generation Model?
• Is Grok 3 Better Than GPT 4.5?
• Claude 3.7 Sonnet vs Grok 3: Which LLM is Better at Coding?
• Grok 3 vs DeepSeek R1: Which is Better?
• Google Gemini 2.0 Pro vs DeepSeek-R1: Who Does Coding Better?
• DeepSeek R1 vs OpenAI o1 vs Sonnet 3.5: Battle of the Best LLMs
• Gemini 2.5 Pro vs GPT 4.5: Does Google's Latest Beat OpenAI's Best?

Issues & Limitations of Current LLM Benchmarks

Here are some of the major issues and limitations of the benchmarks currently used to evaluate LLMs:

• Benchmark Overfitting: Models are sometimes trained specifically to excel in benchmarks without improving general reasoning. As a result, they may perform exceptionally well on those tests but struggle in practical applications.
• Lack of Real-World Context: Many benchmarks do not reflect practical applications or user interactions. Benchmark tests are done using specific datasets. Hence, they do not always measure a model's ability to generalize beyond those predefined datasets.
• Benchmark Saturation: AI capabilities are advancing faster than benchmark updates, leading to outdated evaluation methods. Top-tier models have already maxed out many benchmark scores, reducing their usefulness.
• Ethical & Bias Concerns: Some datasets contain biases that affect how models perform across different demographics.

Also Read: How to Evaluate a Large Language Model (LLM)?

Do Benchmarks Reflect Real-World Performance?

While benchmarks are useful for assessing raw capabilities, they do not always translate to real-world performance. They also do not take into consideration how users experience AI models. Hence, factors like latency, context management, and adaptability to user-specific needs are not fully captured by standardized tests.

For instance, a model that scores high on MMLU may still struggle with real-time interactions or complex prompts that require contextual memory. For example, GPT-4, Gemini 2.5 Pro, and Claude 3 score well in MMLU but differ significantly when it comes to practical tasks.

Instances like these explicitly show that although benchmark scores are often used as a performance metric, they don't always translate to real-world effectiveness.

Here are some articles that honestly compare the published benchmarks of some popular AI models with their real-world performance on hands-on applications:

• Llama 4 Models: Meta AI is Open Sourcing the Best
• OpenAI o3-mini: Performance, How to Access, and More
• Everything You Need to Know About OpenAI's GPT-4.5
• DeepSeek-R1 vs DeepSeek-V3: Detailed Comparison
• We Tried the Google 2.5 Pro Experimental Model and It's Mind-Blowing!
• Google's Gemma 3: Features, Benchmarks, Performance and Implementation

結論

LLM benchmarks remain valuable for comparing models, but their relevance is diminishing in the face of real-world applications. While they provide valuable insights, real-world testing and dynamic leaderboard evaluations offer a more accurate picture of how AI models perform in practical scenarios. Although benchmark tests provide structured evaluations, real-world LLM performance often varies due to prompt engineering, retrieval-augmented generation (RAG), and human feedback loops.

Crowd-sourced evaluations, such as LLM Arena Leaderboard, provide additional real-world insights beyond traditional benchmarks. As AI systems become more interactive, dynamic evaluations like leaderboard rankings and user feedback may offer a more accurate measure of an LLM's capabilities. The future of benchmarking may involve hybrid approaches that combine traditional evaluations with real-world testing environments.

常見問題

Q1。 What are LLM benchmarks, and why are they important?

A. LLM benchmarks are standardized tests designed to evaluate the performance of Large Language Models (LLMs) across various tasks such as reasoning, coding, and understanding. They are crucial for assessing the capabilities of LLMs, identifying areas for improvement, and comparing different models objectively.​

Q2。 How does the MMLU benchmark evaluate LLMs?

A. MMLU (Massive Multitask Language Understanding) assesses a model's general knowledge and reasoning across diverse subjects.

Q3。 How does the ARC benchmark evaluate LLMs?

A. ARC (AI2 Reasoning Challenge) tests LLMs on logical reasoning abilities using science exam questions from grades 3 to 9.​

Q4。 What does a high score on the HumanEval benchmark indicate?

A. A high score on the HumanEval benchmark signifies that an LLM can generate correct and functional Python code, demonstrating its utility in software development and AI-assisted programming tasks.

Q5。 Why is the GPQA Diamond (pass@1) benchmark significant for LLM evaluation?

A. The GPQA Diamond benchmark evaluates an LLM's ability to answer complex, graduate-level questions across various scientific domains, providing insights into the model's proficiency in handling advanced academic content.​

Q6。 How do coding benchmarks like SWE-bench Verified and Aider Polyglot assess LLM performance?

A. SWE-bench Verified measures an LLM's capability to resolve real-world software engineering tasks. Meanwhile, Aider Polyglot evaluates the model's assistance in multi-language programming scenarios, reflecting its versatility in handling diverse coding languages.​

Q7。 What is the significance of the LLM Arena Leaderboard?

A. The LLM Arena Leaderboard ranks models based on their performance across various benchmarks. It provides a comprehensive overview of how different LLMs compare in terms of accuracy, coherence, and reasoning abilities.

以上是什麼是LLM基準？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！