中文竞技场大模型评测

简介: 综合来看,中文竞技场的模型在多个领域中都表现出了能力,不仅能够处理复杂的语言任务,还能够提供有关信息和应用的知识。

一、代码能力评测

1、使用任意编程语言实现一个函数,该函数接收一个整数作为输入,然后返回该整数的阶乘。请确保你的函数可以正确处理输入范围为0到10的整数。

71b608f05984c9174cce89335c5ac8db_qjdn6ii4nizke_1d812f45d2ab448bb71139c42bfcb59f.png

2、设计一个算法,用于统计一段文本中每个单词出现的次数,并按照出现次数降序排列。注意,你的算法应该能够处理大量文本,并保持高效性。请提供一个输入文本以测试你的算法。

776809f15714343e98dc37370299191f_qjdn6ii4nizke_63ed48f1f3ea4223b55719b75b08e1ff.png

3、将以下Python代码翻译成C++:

def factorial(n):
if n == 0:
return 1
else:
return n * factorial(n-1)

6a927a2f87ac8a3fe3cc4bd8c3481507_qjdn6ii4nizke_a1d7a0e12ce84cd3af712f07c65d2068.png

在代码相关领域,我们可以测试模型的编程能力。在这个领域里,模型需要具备一定的编程基础,并且能够理解和执行用户的指令。

正如上面的三词测试,AB模型同时测试,6个问题,2词出错,报错:请求超时,请稍后再试。


先不论结果如何,单单是这个错误率就不合格。
同时,生成的速度也很慢,每个问题都要1分钟才能生成,技术还是差了点。

二、写作能力评测

1、请根据以下材料撰写一篇专题文章,主题为环保。不少于500字。

『随着人口的增长和工业化的加速,环境问题愈发严峻,我们迫切需要采取行动来保护地球。但是,如何有效地实现环保目标仍然是一个亟待解决的难题。你认为环保的重要性和环保行动的作用是什么?请结合实例阐述你的观点。』
image.png

2、以下材料是一篇关于人工智能在医疗领域的应用的文章,请根据该文章提供的内容,生成一篇与之相关的摘要。
image.png

3、请对以下中文段落进行润色,使其更具表达力和流畅性:

> 在春天的清晨,我走进了一片青山绿水之中。我看到了繁花似锦的景象,听到了鸟儿欢快的歌声。这片美丽的自然风光让我感到宁静和放松。我想要传达这种美好的感受,希望你能帮助我润色这段文字,使其更具韵味和意境。
注意事项:
请不要泄露答案。
请确保润色后的文字表达清晰、生动。
文字可以进行适当的增删改,但不要改变原文的基本意思。
润色后的文字应该更加吸引人,使人能够感受到春天的美好气息。
请以自己的方式润色这段文字,展现你独特的润色能力。
谢谢你的帮助!

image.png

整体来看,中文写作的能力要比代码能力稍强一些,但是也是不太满意,内容不相关和出错率还是太大了。

三、知识常识类评测

1、请计算以下多项式的值:(2x^2 + 3x - 5),其中x的取值范围是-10到10之间的整数。
image.png

2、请计算以下数学题:将一根长度为10厘米的细木棒剪成3段,其中一段比另外两段的长度之和多2厘米,问另外两段的长度各是多少?

image.png

3、请列举出五种不同的食物杀菌方法。

image.png

数学题的计算,问题挺大,模型并没有理解我的意思啊。

同时,“五种”这个词是模型A还不理解吗?只是给出来了1个方法。。

四,整体的评测感想

这个平台让我们有机会深入了解不同领域中的模型效果,包括写作创作、代码相关、知识常识、中文游戏、人类价值观以及NLP专业领域。每个领域都提供了示例提示词,为我们的评测提供了基础。

综合来看,中文竞技场的模型在多个领域中都表现出了能力,不仅能够处理复杂的语言任务,还能够提供有关信息和应用的知识。

然而,我们也注意到,在一些特定的任务中,模型可能需要更多的训练和优化,以提高准确性和自然性。尽管模型在许多方面都表现出色,但在处理一些涉及深度思考、情感理解和创新思维的任务时,仍有一定的提升空间。

目录
相关文章
|
6月前
|
人工智能 文字识别 安全
大模型能力评测方式很多?
AI评测非单一分数比拼,而是多维度、多方法的系统工程。其核心框架可拆解为基础维度、主流基准与关键方法,共同构成模型能力的“CT扫描”系统。
531 0
|
9月前
|
人工智能 自然语言处理 IDE
技术赋能新维度,灵码进化新突破:通义灵码2.5新功能尝鲜及深度评测
通义灵码是阿里云推出的基于通义大模型的智能编程助手,作为首款全栈智能辅助的国产编码工具,它为开发者提供“第二大脑”,并重构团队协作效能。2.5版本新增智能体模式,支持Qwen3系列模型,具备自主决策、工程感知和记忆能力,集成3000+MCP工具。其优势包括多模式对话体验、上下文增强、全流程工具链支持及个性化记忆功能,但仍存在上下文管理、权限控制和语言支持等方面的改进空间。此次更新标志着AI辅助开发进入全链路智能化新纪元,成为开发者真正的“结对编程伙伴”。
1503 36
|
9月前
|
人工智能 自然语言处理 JavaScript
通义灵码2.5实战评测:Vue.js贪吃蛇游戏一键生成
通义灵码基于自然语言需求,快速生成完整Vue组件。例如,用Vue 2和JavaScript实现贪吃蛇游戏:包含键盘控制、得分系统、游戏结束判定与Canvas动态渲染。AI生成的代码符合规范,支持响应式数据与事件监听,还能进阶优化(如增加启停按钮、速度随分数提升)。传统需1小时的工作量,使用通义灵码仅10分钟完成,大幅提升开发效率。操作简单:安装插件、输入需求、运行项目即可实现功能。
457 4
 通义灵码2.5实战评测:Vue.js贪吃蛇游戏一键生成
|
4月前
|
人工智能 自然语言处理 监控
58_大模型评估与评测:构建科学的多维度评测体系
在大语言模型(LLM)技术飞速发展的今天,如何科学、全面地评估和评测这些模型的能力已成为学术界和工业界共同关注的核心问题。2025年,大模型生态系统呈现出百花齐放的态势,从参数规模、架构设计到应用场景都出现了多样化的发展路径。在这种背景下,单一的性能指标或评测方法已经无法满足对大模型进行全面评估的需求。
|
5月前
|
人工智能 数据可视化 前端开发
AI Ping:精准可靠的大模型服务性能评测平台
AI Ping是清华系团队推出的“大模型服务评测平台”,被誉为“AI界的大众点评”。汇聚230+模型服务,7×24小时监测性能数据,以吞吐量、延迟等硬指标助力开发者科学选型。界面简洁,数据可视化强,支持多模型对比,横向对标国内外主流平台,为AI应用落地提供权威参考。
1238 3
|
8月前
|
数据采集 人工智能 安全
揭秘大模型评测:如何用“说明书”式方法实现业务场景下的精准评估
本文旨在系统性地介绍如何在实际业务场景中开展大模型评测工作,帮助读者理解并掌握从需求分析、评测集设计与生成、评测维度设定、评测任务执行到评测报告输出的完整流程。
|
8月前
|
人工智能 IDE 搜索推荐
通义灵码2.5评测:从编程智能体到记忆感知的AI编码革命
通义灵码2.5版本更新带来了多项新功能,包括Lingma IDE的开箱即用体验、编程智能体模式实现端到端编码任务、MCP工具集成扩展AI助手能力以及Qwen3模型升级大幅提升代码生成准确性和效率。此外,新增长期记忆与上下文感知功能,使开发更个性化和高效。尽管存在一些局限性,如复杂业务逻辑仍需人工干预,但整体显著提升了开发效率。官方还提供了高质量视频课程助力用户学习。
1306 11
|
9月前
|
人工智能 Java API
通义灵码 2.5 版深度评测:智能编程的边界在哪里?
通义灵码 2.5 版深度评测:智能编程的边界在哪里?
361 2
|
9月前
|
传感器 人工智能 API
通义灵码2.5深度评测:编程智能体与MCP工具的革新体验
通义灵码2.5通过“智能体+MCP”组合,重新定义了AI编码助手的边界。其价值不仅在于代码生成效率,更在于通过工具链整合和环境感知,推动开发流程向“声明式编程”演进。对于开发者而言,它既是提升效率的利器,也是探索AI辅助开发边界的实验场。
705 8
|
10月前
|
算法 物联网 Swift
Qwen3 X ModelScope工具链: 飞速训练 + 全面评测
Qwen于近日发布了Qwen3系列模型,包含了各个不同规格的Dense模型和MoE模型。开源版本中,Dense模型基本沿用了之前的模型结构,差别之处在于对于Q和K两个tensor增加了RMSNorm;MoE模型去掉了公共Expert,其他结构基本与前一致。在模型大小上,涵盖了从0.6B到32B(Dense)和235B(MoE)不同的尺寸。
1467 15