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。

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。

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”。

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。

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。

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。

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。

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。

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。