用 R 复刻了一张图，附代码

大家好，我是章北海

现在市面上再有大模型发布，很难掀起大波澜了，尤其是国内百模大战背景下。

前几天看到阿里开源了通义千问 Coder 系列的 6 款 Qwen-2.5-Coder 模型。

说是编程能力又大幅提升了，甚至超越 GPT-4o 。

由于阿里没有给我广告费，我就不吹嘘它如何牛逼了。

倒是感觉官方这张图很有漂亮

既然大模型都这么能打了，那能不能复刻这张图呢？

我找了 GPT-4o、Claude-3-opus、Claude-3.5-sonnet-20241022 这几位经常被超越的 loser

结果并不理想

我还试了号称很难打的其他几个，不提名字了，效果更差，懒得再深入了

然后优化了提示词，让其先抽取并整理好数据再用 python 绘制极坐标图，效果好点了：

不过 Python 的天花板貌似也止于此了

想要更漂亮，害得上 R

用 GPT-4o 复刻结果如下：

调整一下图例、去掉背景色

再上 PS ，或许就完整复刻官方那张图了

代码如下：

# 加载必要的库
library(ggplot2)
library(tidyr)
library(dplyr)

# 数据准备
data   Benchmark = c("HumanEval", "MBPP", "EvalPlus Average", "MultiPL-E", "McEval", 
                "LiveCodeBench", "CRUXEval-O", "BigCodeBench",
                "AiderPass@2", "Spider", "BIRD-SQL", "CodeArena"),
  Qwen2.5_Coder_32B_Instruct = c(92.7, 90.2, 86.3, 79.4, 65.9, 31.4, 83.4, 38.3, 73.7, 85.1, 58.4, 68.9),
  DeepSeek_Coder_V2_Instruct = c(88.4, 89.2, 83.8, 79.9, 62.9, 27.9, 75.1, 36.3, 72.9, 81.3, 51.9, 57.4),
  DeepSeek_Coder_33B_Instruct = c(79.3, 81.2, 74.9, 69.2, 54.3, 21.3, 50.6, 29.8, 59.4, 73.8, 45.6, 16.8),
  CodeStral_22B = c(78.1, 73.3, 73.5, 70.2, 50.5, 22.6, 63.5, 29.8, 51.1, 76.6, 46.2, 21.7),
  GPT_4o_2024_08.06 = c(92.1, 86.8, 84.4, 79.1, 65.8, 34.6, 89.2, 37.6, 71.4, 79.8, 54.2, 69.1)
)

# 数据转换为长格式
data_long %
  pivot_longer(cols = -Benchmark, names_to = "Model", values_to = "Score")

# 绘制极坐标图
ggplot(data_long, aes(x = Benchmark, y = Score, fill = Model)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  coord_polar() +
  theme_minimal() +
  theme(
    axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),
    legend.position = "bottom",
    legend.text = element_text(size = 8),
    plot.title = element_text(hjust = 0.5)
  ) +
  guides(fill = guide_legend(nrow = 2)) +  # 设置图例为两行
  labs(title = "Benchmark Scores by Model",
       fill = "Model")

Claude-3-opus 表现也不俗

最后生成图形如下：

最后说一句