AI模型评测

HELM

The Holistic Evaluation of Language Models (HELM) serves as a living benchmark for transparency in language models. Providing broad coverage and recognizing incompleteness, multi-metric measurements, and standardization. All data and analysis are freely accessible on the website for exploration and study.

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HELM（Holistic Evaluation of Language Models）由斯坦福CRFM团队打造，是面向语言大模型的权威公开评测站点。它把“测什么、怎么测、结果如何”全部搬到线上：覆盖100+模型、40+场景、70+指标，从准确率、鲁棒性、公平性到能耗、碳排、推理成本，全方位打分并实时更新。用户无需安装任何软件，浏览器即可查看排行榜、对比曲线、原始日志和复现脚本，真正做到“开箱即测、一键复现”。

主要功能

全景排行榜：按任务、指标、模型多维度排序，支持一键切换“平均榜”“细分榜”。
深度对比：勾选2-n个模型，生成雷达图、柱状图、误差条，可导出SVG/CSV。
场景套件：内置经典（MMLU、HellaSwag）、新兴（TruthfulQA、MedMCQA）、中文（C-Eval）等40+场景，持续追加。
自定义评估：上传私有提示集或模型API，后台自动跑分并加入私有榜单。
可复现报告：每个结果附带完整配置、随机种子、硬件信息，Docker镜像一键拉取。
风险卡片：模型偏见、毒性、隐私泄露单独打分，附可视化案例。
能耗&碳排：记录GPU小时、功耗、碳排，辅助绿色AI决策。
开放数据：所有原始预测、打分、元数据按CC-BY协议开放下载。

应用场景

模型选型：企业在上线前快速横向比较商业/开源模型。
学术研究：论文实验直接引用官方结果，避免重复训练。
监管审计：政府或第三方机构基于统一标准评估模型风险。
教学演示：高校课堂实时展示不同参数规模的表现差异。
开发者自测：微调后上传检查鲁棒性是否下降。

优势特点

全面：从NLP到多模态，从效果到伦理，一榜打尽。
透明：代码、数据、日志全公开，可本地复现。
易用：零配置Web界面，拖拽即可生成报告。
中立：由斯坦福非营利团队维护，无商业模型植入。
实时：新模型发布24小时内即上线跑分。
低碳：共享基准结果，减少重复计算。