C-Eval

C-Eval产品简介

C-Eval 是由上海交通大学、清华大学和爱丁堡大学研究人员联合推出的多层次多学科中文大语言模型评估套件，核心定位为 “科学、全面、精准的中文 LLM 能力评测工具”。它打破传统大模型评估 “中文场景覆盖不足、学科单一、泛化能力难以量化” 的痛点，以 “多学科覆盖 + 多难度分级 + 零 / 少样本测试” 为核心设计逻辑，构建起涵盖 52 个学科、4 个难度级别的标准化评测体系。通过 13948 道高质量多项选择题，聚焦大模型的中文理解能力、知识储备、逻辑推理及未见过任务的适应性与泛化能力，为大模型研发、学术研究、行业应用提供客观、权威的评估依据，成为中文大模型领域的核心评测基准。

C-Eval核心功能及特点

C-Eval核心功能：覆盖中文大模型多维度评估需求

多学科全方位覆盖，全面度量知识边界：涵盖 52 个不同学科领域，包括人文科学、社会科学、自然科学、工程技术、医学、法学、经济学等，覆盖从基础常识到专业深度的知识范畴。通过跨学科评测，全面考察大模型的知识储备广度与深度，避免单一学科评测的局限性。

四档难度分级，精准匹配模型能力层次：设置初级、中级、高级、专家级四个难度级别，题目难度从基础概念识记到专业领域深度应用逐步提升。可根据不同模型的研发阶段与应用场景，选择对应难度的评测模块，精准定位模型在不同能力层次的表现，为针对性优化提供方向。

零样本 + 少样本双模式测试，评估泛化能力：支持零样本（zero-shot）和少样本（few-shot）两种测试模式，零样本模式直接评估模型对未见过任务的即时适应能力，少样本模式通过少量示例提示考察模型的快速学习与迁移能力。两种模式结合，全面量化模型在真实场景中处理未知任务的泛化性能。

标准化题库与评测流程，保障结果客观权威：包含 13948 道经过严格筛选与验证的多项选择题，题目设计规范、答案准确，避免歧义与偏见。评测流程标准化，支持自动化批量测试与结果统计，输出详细的学科得分、难度得分、综合排名等数据，确保评估结果的客观性、可比性与权威性。

C-Eval产品特点

中文场景聚焦：专为大语言模型的中文理解能力设计，题目语言、知识背景贴合中文语境，填补中文 LLM 评测空白；

评测体系全面：多学科、多难度、多测试模式结合，构建 360 度无死角的评测维度，远超单一维度评测工具；

学术背景权威：由清华、上交、爱丁堡大学联合研发，依托顶尖科研资源，题库设计与评测方法具备科学性与专业性；

应用场景实用：既适用于学术研究中的模型对比，也可用于工业界的模型研发优化与产品选型，实用性强；

结果解读直观：输出结构化评测报告，清晰呈现模型优势与短板，为模型迭代提供明确指引。

C-Eval适用人群

大模型研发团队与算法工程师：AI 企业算法研发人员、大模型创业团队，可通过 C-Eval 评估模型中文能力与泛化性能，定位优化方向，对比竞品优势，加速模型迭代升级；

学术研究与科研工作者：高校人工智能、计算机科学等相关专业教师、研究生，可利用 C-Eval 开展大模型相关学术研究，验证算法创新效果，发表学术论文，推动中文 LLM 领域的科研进展；

AI 行业从业者与产品经理：AI 产品负责人、行业解决方案顾问，可通过评测结果选择适配中文场景的大模型，为产品选型、场景落地提供数据支撑，降低应用风险；

高校与教育机构：人工智能相关专业教学团队，可将 C-Eval 作为教学辅助工具，评估学生研发的模型性能，或用于课程案例分析，帮助学生理解大模型能力边界；

AI 领域投资者与观察者：关注 AI 行业的投资者、行业分析师，可通过 C-Eval 的评测排名了解不同大模型的中文能力表现，为投资决策、行业报告撰写提供参考依据。