EvalScope v0.17.0 发布:竞技场模式重构与评测可视化升级
EvalScope 是一个专注于大模型评测的开源项目,旨在为研究人员和开发者提供全面、可靠的模型评估工具。本次发布的 v0.17.0 版本带来了多项重要更新,特别是在竞技场模式和结果可视化方面进行了重大改进。
竞技场模式全面升级
新版本对竞技场模式进行了彻底重构,使其功能更加完善。竞技场模式现在支持用户自定义模型进行对战,系统会自动生成模型排行榜,让用户能够直观地比较不同模型的性能表现。这一改进特别适合需要对比多个模型在实际应用场景中表现的开发者。
对战结果的展示也进行了优化,新增了可视化功能。用户可以通过直观的图表和图形快速理解对战结果,而不再需要手动分析原始数据。这种可视化方式大大降低了理解模型性能差异的门槛,使得即使是非技术背景的用户也能轻松掌握模型间的优劣。
自定义数据集评测优化
针对自定义数据集的评测流程,v0.17.0 版本做出了两项重要改进。首先是支持了无参考答案的评测场景,这在现实应用中非常实用,因为很多情况下我们可能无法获取标准答案。其次是优化了LLM裁判的使用体验,预置了两种常用模式:
第一种是"无参考答案直接打分"模式,适用于没有标准答案的场景,LLM裁判会根据问题本身和模型回答的质量直接给出评分。第二种是"判断答案是否与参考答案一致"模式,适用于有标准答案的情况,LLM裁判会比较模型输出与参考答案的一致性。
这两种预置模式覆盖了大多数评测场景,用户可以根据实际需求灵活选择,大大简化了评测流程的设置工作。
结果可视化系统重构
结果可视化系统是本版本的另一大亮点。新系统不仅界面更加美观,功能上也更加强大。最值得关注的是新增的两个模型评测结果对比功能,用户可以并排查看两个模型在同一数据集上的表现差异,所有指标一目了然。
此外,可视化系统还专门为竞技场模式设计了专属的展示方式。对战结果不再只是枯燥的数字,而是通过丰富的图表形式呈现,帮助用户从多个维度理解模型间的性能差异。这种直观的展示方式特别适合向非技术背景的决策者汇报评测结果。
技术实现亮点
从技术实现角度看,这些改进背后是EvalScope团队对用户体验的深入思考。竞技场模式的重构采用了更加灵活的架构设计,使得自定义模型的接入更加简便。可视化系统的升级则充分利用了现代前端技术,在保证性能的同时提供了丰富的交互功能。
评测流程的优化特别考虑了实际应用场景的需求,无参考答案评测的支持解决了现实中的一个常见痛点。LLM裁判的预置模式则是基于大量实际使用经验总结出的最佳实践,能够覆盖大多数常见用例。
总结
EvalScope v0.17.0 通过竞技场模式重构、自定义数据集评测优化和结果可视化升级,为用户提供了更加完善的大模型评测体验。这些改进不仅增强了工具的功能性,也大大提升了易用性,使得模型评测工作更加高效直观。
对于需要进行大模型对比评测的研究人员和开发者来说,这个版本无疑提供了更加强大的工具支持。无论是学术研究还是工业应用,新版本的这些功能都将显著提升评测工作的效率和质量。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00