FlagEval（天秤）产品简介
FlagEval（天秤）是北京智源人工智能研究院（BAAI）推出的科学、公正、开放的大模型评测体系及开放平台，核心定位为 “全维度、多模态、自动化的 AI 模型性能评估枢纽”。它打破传统大模型评测 “维度单一、模态局限、流程繁琐” 的痛点，以 “能力 - 任务 - 指标” 三维评测框架为核心，构建起覆盖多认知能力、多应用场景、多数据类型的标准化评测体系。整合超过 22 个数据集与 8 万道评测题目，支持文本、图像、视频等多模态模型评测，兼容多种 AI 框架与硬件架构，通过自动化评测流水线实现主观与客观评测的高效落地，为研究人员提供全面、精准的模型性能评估工具，助力大模型技术的研发迭代与行业应用。
FlagEval（天秤）核心功能及特点
FlagEval（天秤）核心功能：覆盖大模型评测全场景需求
“能力 - 任务 - 指标” 三维框架，全维度评估认知能力：创新采用三维评测框架，从 “能力维度”（逻辑推理、知识储备、语言理解等）、“任务维度”（对话交互、问答解答、情感分析等）、“指标维度”（准确率、流畅度、逻辑性等）多层面拆解评测逻辑。全面覆盖大模型的核心认知能力，避免单一维度评测的片面性，实现对模型性能的立体化度量。
多模态 + 多场景覆盖，适配多元评测需求：支持文本、图像、视频等多种数据类型的多模态模型评测，同时涵盖对话、问答、情感分析、文本生成、图像理解等多种应用场景。无论是纯文本大模型，还是跨模态 AI 系统，均可在平台找到适配的评测方案，满足不同技术路线的评测需求。
海量优质评测资源，保障评测权威性：整合超过 22 个高质量数据集与 8 万道精心设计的评测题目，数据来源覆盖学术研究、行业实践等多个领域，题目经过严格筛选与验证，确保评测的科学性与客观性。丰富的资源储备为模型的全面评估提供了扎实基础，避免因数据量不足导致的评测偏差。
多框架 + 硬件兼容，降低使用门槛：兼容 TensorFlow、PyTorch 等多种主流 AI 框架，适配不同硬件架构（CPU、GPU 等），无需用户进行复杂的环境适配与改造。研究人员可直接接入自有模型进行评测，大幅降低评测工具的使用门槛，提升评测效率。
自动化评测流水线，主观客观双维度支撑：提供全自动评测机制，构建 “数据输入 - 模型推理 - 结果分析 - 报告生成” 的全流程自动化流水线。同时支持主观评测（如人工打分、用户体验评估）与客观评测（如准确率计算、性能指标量化）的结合，既保证了评测的效率，又兼顾了结果的全面性，帮助研究人员快速掌握模型的优势与短板。
FlagEval（天秤）产品特点
科学性强：三维评测框架设计严谨，依托 BAAI 科研资源，评测方法与指标体系具备学术权威性；
开放性高：作为开放平台，支持研究人员共享数据集、自定义评测任务，推动评测生态的协同发展；
兼容性广：覆盖多模态、多框架、多硬件，适配不同类型与技术路线的大模型，通用性极强；
效率突出：自动化评测流水线替代人工操作，大幅缩短评测周期，降低人力成本；
公正客观：基于海量优质数据与标准化流程，避免人为干预，保障评测结果的公正性与可比性。
FlagEval（天秤）适用人群
大模型研发团队与算法工程师：AI 企业研发人员、大模型创业团队，可通过平台全面评估模型性能，定位技术短板，针对性优化算法与训练策略，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，可利用平台开展大模型相关学术研究，验证新算法、新模型的有效性，发表学术成果，推动领域科研进展；
AI 行业解决方案提供商：为行业客户提供 AI 产品与服务的企业，可通过平台对自研或选型的大模型进行性能验证，确保产品满足行业应用需求，提升客户信任度；
AI 框架与硬件研发人员：AI 框架开发者、硬件厂商技术人员，可借助平台测试框架兼容性与硬件适配性，优化产品对大模型的支持能力，提升产品竞争力；
AI 领域政策制定者与行业观察者：政府相关部门工作人员、行业分析师，可通过平台的评测数据了解大模型技术发展现状与趋势，为政策制定、行业报告撰写提供客观依据。
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