今天分享的是 大模型专题系列 深度研究报告：《 大模型专题：『弈衡』人工智能大模型评测平台白皮书 》

（报告出品方： 中移智库 ）

报告共计： 21 页

人工智能大模型评测需求：

• 应用需求：在技术验证、质量控制、风险管理和合规性等多个层面提出评测需求，包括验证模型性能、确保输出质量、管理安全风险和遵守法律法规等。

• 评测内容：在功能性、性能、安全性、可靠性等方面进行评测，包括任务特定性能、多任务能力、交互能力、准确度、效率、可扩展性、数据隐私、系统安全、伦理合规、鲁棒性和一致性等。

业界大模型评测平台现状：

• 业界典型大模型评测平台：OpenCompass、AgentBench、OpenEval、百度大模型内容安全评测平台。

• 各平台的优劣势分析：优势包括评测全面、多样化、高效、开源可复现等，局限性包括缺乏统一标准、安全性和公正性问题、数据集局限、技术门槛高和分布式评测的资源需求等。

中国移动“弈衡”大模型评测平台：

• 设计原则和思路：强化“智能化自动化”、保障“灵活可扩展性”、坚持“交互体验设计”。

• 平台整体架构：采用分层与模块化的设计理念，主要由底层能力层、评测管理层、评测执行层、结果分析层和行业应用层五大部分构成。

• 平台特色及创新点：对标国际一流的大模型评测体系、基于大模型技术的智能化结果评判、基于自组织的端到端自动化流程；用大模型测试大模型、自动化智能评测引擎。

• 平台主要功能：数据与模型管理、评测流程管理、结果分析与展示。

• 平台主要优势：创新的“2-4-6”多维度评测体系、业界领先的自动化评测能力、用户友好的“一键测试”功能、高度的可拓展性。

• 成功案例与应用实践：为政府部委提供大模型评测支撑、与北京市大数据中心合作参与政务大模型能力评测、开展多领域行业大模型评测、成立行业学会大模型评测工作组、举办全国性大模型评测竞赛等。

未来发展展望：

• 评测需求的扩展与深化：从传统文本处理向多模态领域扩展，开发新的评测指标和方法，构建多模态数据集，设计复杂评测环境。

• 评测技术的创新与应用：升级评测平台架构，优化资源管理，增强并发处理能力，改进资源分配策略，提升运算效率，加速评测流程，通过模型调优提升判别的准确性和稳定性。

• 评测数据构建与共享：构建高质量、多样化的评测数据集，涵盖多个模态，推动数据的共享与开放。

• 构建并完善大模型评测生态：打造开放且包容的评测生态系统，携手各方共同研讨并制定权威的评测标准，研发先进的评测工具，汇聚多元化的数据集。