OpenCompass 产品简介
OpenCompass 是上海人工智能实验室（上海 AI 实验室）于 2023 年 8 月正式推出的大模型开放评测体系，核心定位为 “完整开源、可复现、一站式的大模型与多模态模型评测枢纽”。它打破传统大模型评测 “框架封闭、复现难度高、场景覆盖单一” 的痛点，以 “推动大模型评估标准化、规范化” 为核心目标，通过开源可复现的评测框架，实现对大语言模型、多模态模型的全场景覆盖评测。整合 CompassKit（评估工具包）、CompassHub（基准社区）、CompassRank（评估排行榜）三大核心模块，覆盖八大能力维度，支持多元评估方法与模型类型，已吸引众多知名企业和高校参与合作，为大模型研发、学术研究、行业应用提供客观、高效的评测支撑，成为大模型评测领域的开源标杆。
OpenCompass 核心功能及特点
OpenCompass 核心功能：覆盖大模型与多模态模型评测全需求
三大核心模块协同，构建完整评测生态：
CompassKit（评估工具包）：提供开箱即用的评测工具集，包含数据处理、模型对接、指标计算、报告生成等功能，支持自定义评测流程，适配不同场景下的个性化评测需求，降低评测技术门槛；
CompassHub（基准社区）：汇聚海量高质量评测基准数据集，覆盖语言理解、知识问答、逻辑推理、多模态生成等多元任务，支持社区用户贡献与共享基准，持续丰富评测资源库；
CompassRank（评估排行榜）：定期公布大语言模型、多模态模型的评测结果榜单，按能力维度、模型类型分类呈现，清晰展示不同模型的性能差异，为模型选型与优化提供直观参考。
多模型 + 多维度覆盖，适配全场景评测：支持多种模型类型接入，包括 Hugging Face 开源模型、API 调用型模型（如主流闭源大模型）等，无需复杂适配即可完成评测；同时覆盖语言、知识、推理、代码、多模态、安全性、效率、泛化性八大能力维度，全面度量模型在不同领域的性能表现，避免单一维度评测的局限性。
多元评估方法，精准匹配评测场景：提供零样本（zero-shot）、少样本（few-shot）等多种评估方法，零样本评测可直接考察模型对未知任务的适应能力，少样本评测则模拟真实学习场景下的快速迁移能力，两种方法结合可满足不同研发阶段（如模型初期验证、后期优化）的评测需求，确保评测结果的场景适配性。
分布式高效评估，提升评测效率：具备分布式评测能力，可利用多节点算力并行处理评测任务，大幅缩短大规模模型或海量数据集的评测周期；同时支持灵活扩展算力资源，无论是个人开发者的小体量评测，还是企业 / 高校的大规模对比测试，均可高效完成，兼顾效率与灵活性。
OpenCompass 产品特点
开源可复现：核心框架与评测流程完全开源，所有评测数据、代码、参数公开透明，支持用户本地复现评测结果，保障评测的公正性与可信度；
兼容性强：适配主流模型类型、AI 框架与硬件环境，无需重构评测体系即可接入新模型，通用性远超封闭型评测工具；
生态协同：吸引企业、高校、开发者共同参与，形成 “资源共享、技术共建、成果共创” 的评测生态，推动评测标准的统一与迭代；
易用性高：提供标准化的工具链与可视化操作界面，即使非专业技术人员也能快速上手，降低大模型评测的技术门槛；
标准化导向：通过统一的评测框架、基准与指标，推动大模型评测从 “碎片化” 走向 “标准化”，为行业提供可参考的评测规范。
OpenCompass 适用人群
大模型研发团队与算法工程师：AI 企业研发人员、创业团队，可通过平台快速完成模型性能测试与竞品对比，定位技术短板，优化训练策略，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，可利用开源框架与基准社区开展大模型相关研究，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；
企业技术决策者与产品经理：企业 CTO、AI 产品负责人，在选择大模型用于业务场景（如智能客服、内容生成、多模态交互）时，可通过 CompassRank 榜单了解模型性能，结合业务需求选择适配的模型，降低选型风险；
开源社区开发者与技术爱好者：大模型技术爱好者、开源贡献者，可借助 CompassKit 开发自定义评测工具，或在 CompassHub 分享评测基准，参与社区协作，提升技术能力的同时推动生态发展；
AI 教育与培训机构：人工智能相关教育机构，可将 OpenCompass 作为教学案例或实践工具，帮助学员理解大模型评测的核心逻辑与方法，培养实战型 AI 技术人才。
最新导航
