1 引言
当前企业面对百花齐放的大模型生态，普遍缺乏科学的选型依据。特别是在DeepSeek等开源大模型掀起技术变革浪潮的背景下，如何科学评估不同模型的真实能力，并基于评测结果指导大模型后续开发优化，已成为AI落地的关键挑战。正如孙子所言“知己知彼，百战不殆”——只有深度了解现有模型的能力边界，才能明确自身的技术需求与发展方向。基于这一理念，我司深耕AI核心技术开发，在深度学习理论与架构优化、分布式计算与训练优化和大模型业务场景定制化优化等核心技术领域积累深厚底蕴，研发推出大模型评测系统：一款面向大语言模型全生命周期评估的智能化平台。
模型评测系统采用主观评测和客观评测双引擎评测架构，主观评测通过"自提问模式"与"问卷模式"结合，基于真实用户交互与标准化任务测试，精准评估大模型在对话生成、文本创作、代码编写等多种场景下的实际表现；客观评测基于多个权威公开数据集，采用标准化指标进行量化分析。通过科学的评测方法论，为企业提供可靠的选型依据和开发指导，实现"融通致远"的技术愿景。
模型评测系统构建了五大核心功能模块，全面覆盖模型评测需求。
1) 主观 交互式评测功能通过“自提问模式”和“问卷模式”，允许用户与模型进行实时互动，在对话、代码生成等多种任务场景中进行自由测试，基于语言流畅性、逻辑推理能力、准确性等维度进行多轮动态评分，自提问模式和问卷模式分别为图1、图2所示。
图1 自提问模式
图2问卷模式
2) 自动化客观评测功能基于MMLU、Math和C-Eval等权威公开数据集，一键执行自动化评测，快速生成多维度、可量化的性能对比，部分评测结果如图3示。
图3不同模型在MMLU、MATH上的评测结果
3) 综合指标分析功能内置10余项核心评测维度，包括用户满意度、指令遵循能力、安全性检测等，结合ROUGE、BLEU等客观指标与主观评分，确保评估结果的全面性和准确性。
4) 多源数据管理功能不仅集成权威公开数据集，更支持企业私有数据的加密接入，满足不同行业的定制化评测需求。
5) 可视化分析与报告功能通过雷达图、热力图等图形化方式直观展示模型能力分布，支持多模型性能对比分析，并提供自动化报告生成功能，一键导出包含得分详情、短板分析与改进建议的完整评测报告，如图4示。
图4模型评测结果可视化展示
模型评测系统的突出优势体现在创新的评测方法论和全面的技术保障上。在评测方法方面，系统的双引擎驱动模式将静态数据集评测与动态用户交互评测相结合，真实反映模型在实际应用中的表现。极致评测效率体现在平台支持百万级数据并行评测，通过分布式计算架构实现处理速度提升3倍以上。在技术架构方面，系统兼容HuggingFace全系列、GPT-4/3.5、文心一言、通义千问等50+ 主流开源/API模型，具备强大的模型适配能力。在安全保障方面，系统支持私有化部署，确保数据隔离与合规性要求，数据采用AES-256加密存储，符合ISO 27001、等保三级等国际安全标准。同时，系统提供公有云SaaS服务和私有化部署两种灵活的部署方式，无缝适应不同企业的安全和技术要求。
模型评测系统是模型研发、选型与优化的有效工具，可广泛应用于大模型研发优化、企业模型选型决策场景、行业解决方案适配场景、学术研究与权威竞赛等场景。
在AI技术加速演进的时代背景下，科学的模型评测已成为企业数字化转型的核心驱动力。我司大模型评测系统以"知彼之能，明己之需"为设计理念，通过双引擎评测架构与全方位技术保障，为企业构建从选型决策到优化部署的完整AI治理体系。面向未来，我们将持续深化评测技术创新，紧跟行业前沿趋势，让每一次模型选择都有据可依，每一项AI投入都物有所值，助力企业真正实现"融通致远"的智能化发展愿景。
