清华大学基础模型研究中心与中关村实验室联合研发的 SuperBench 大模型综合能力评测框架发布 2024 年 3 月评测报告显示，中国大模型整体竞争力大幅提升，其中 GPT-4 系列模型和 Claude-3 等国外模型依旧保持领先地位，而 GLM-4 和文心一言 4.0 在语义理解能力和作为智能体评测中脱颖而出，填补了国内大模型在这一领域的空白。

清华大学基础模型研究中心与中关村实验室联合研发的 SuperBench 大模型综合能力评测框架发布

引言：

随着人工智能技术的发展，大模型已经成为各领域的重要工具。然而，在当前全球范围内，中国的大模型整体竞争力仍有待提升。为此，清华大学基础模型研究中心与中关村实验室联合研发了 SuperBench 大模型综合能力评测框架。

第1部分：SuperBench 大模型的开发背景和目标

SuperBench 大模型是基于清华大学的基础研究，旨在为人工智能应用提供更加精准、可靠的支持。它的目标是在保证数据安全和隐私的前提下，提高模型的性能和稳定性，并降低模型的计算成本。

第二部分：SuperBench 大模型的测评方法和评测指标

SuperBench 大模型采用全面的数据集进行训练，包括但不限于文本、图像、语音等不同类型的输入数据。在评测过程中，它会利用一系列的评估指标，如准确率、召回率、F1分数等，对模型的性能进行全面的评价。

第三部分：超级Bench 大模型的测评结果

根据 SuperBench 大模型的测评结果，我们发现其在语义理解能力和智能体评测等方面表现出了优异的性能。特别是GLM-4和文心一言 4.0，它们在语义理解能力和作为智能体评测中的脱颖而出，填补了国内大模型在这一领域的空白。

结论：

总的来说，本次 SuperBench 大模型的评测结果显示，中国的大模型整体竞争力得到了显著提升。尽管在全球范围内，GPT-4系列模型和 Claude-3 等国外模型仍然保持着领先的地位，但 GLM-4和文心一言 4.0则以其出色的性能在语义理解和智能体评测方面表现出色。这对于推动我国人工智能技术的发展，以及提升国家的大模型的整体竞争力具有重要意义。未来，我们将继续关注 SuperBench 大模型的进展，以便更好地发挥其在人工智能领域的潜力。