Open LLM Leaderboard：HuggingFace开源大模型权威评估排行榜

Open LLM Leaderboard是全球最大的大模型与数据集社区HuggingFace推出的开源大模型专业排行榜单，基于Eleuther AI Language Model Evaluation Harness（Eleuther AI语言模型评估框架）封装打造。平台通过IFEval、BBH、MATH等多类权威基准测试，从指令遵循、复杂推理、数学解题、专业知识问答等核心维度对大模型进行全方位量化评估，榜单覆盖预训练、聊天等多类型模型，同步呈现详细的评估数值结果与模型输入输出细节，既能帮助开发者、研究人员精准筛选前沿开源模型，更能为全球开源大模型社区的技术迭代与生态发展提供核心参考。

Open LLM Leaderboard核心功能：

1、多维度全场景基准测试：

集成IFEval、BBH、MATH、GPQA等主流权威测试基准，覆盖指令遵循、复杂推理、数学解题、跨领域专业知识问答等核心能力维度，实现对模型综合性能的全面评估。

2、全类型模型兼容支持：

适配预训练模型、持续预训练模型、领域特定微调模型、聊天模型等多类模型，覆盖工业落地、学术研究等不同应用场景的评估需求。

3、精细化评估结果展示：

不仅呈现各模型的核心评估数值，还同步公开模型输入输出细节，帮助使用者深入拆解模型性能表现与能力短板。

4、社区共治保障公正透明：

支持社区成员对模型进行标记、讨论与监督，通过开源社区的集体参与，保障榜单评估结果的公正性、透明度与时效性。

5、可复现性强的技术支撑：

提供配套的评估代码与工具包，使用者可直接复现榜单中的评估结果，大幅提升研究与开发工作的可信度和效率。

Open LLM Leaderboard核心评估基准：

1、IFEval：

聚焦模型指令遵循能力评估，重点测试模型对格式要求等明确指令的执行度，采用严格准确率作为核心评价指标。

2、BBH（Big Bench Hard）：

包含23个高难度子任务，覆盖多步算术、算法推理、语言深度理解等方向，综合测试模型的通用问题解决能力。

3、MATH：

针对高中竞赛级别数学解题能力设计，要求模型严格遵循指定输出格式，考验模型的逻辑推理与步骤化解题能力。

4、GPQA：

由领域专家打造的研究生级高难度知识问答基准，覆盖多学科专业知识，评估模型的跨领域专业知识储备与问答能力。

5、MuSR：

通过谋杀案谜题等复杂多步推理问题，重点评估模型的长距离上下文解析与逻辑链推导能力。

6、MMLU-PRO：

经典多任务语言理解评估MMLU的升级版本，通过增加选项数量、提升问题难度、降低数据噪声，更精准地测试模型的专业语言理解与判断能力。

Open LLM Leaderboard使用步骤：

1、访问官方榜单：

直接进入Open LLM Leaderboard官方页面，查看全网最新的开源大模型排名及各维度核心性能数据。

2、查看模型详情：

点击目标模型名称，即可查看该模型的完整评估报告、各基准测试得分、输入输出示例等精细化信息。

3、精准筛选对比：

利用平台自带的筛选功能，根据模型类型、核心性能指标、应用场景等条件快速筛选模型；同时可横向对比不同模型在各基准测试中的表现，锁定适配自身需求的模型。

4、复现评估结果：

如需验证或复现某一模型的评估结果，可直接使用HuggingFace官方提供的配套评估代码与工具，快速完成本地化评估。

进入Open LLM Leaderboard官网入口