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套件 4.1 (当前/现在)
测试/试验
关于主测试台上各项测试的通俗易懂的说明。点击每个列标题旁的“i”图标即可查看相应说明。这些测试代码均位于开源项目 CrucibleForge 中;本页面仅从宏观层面介绍它们所测量的内容。若某项测试提供了公开的示例题目,点击其对应的卡片即可查看。
这些测试衡量什么
总计
总分等于代码得分与聊天得分之和。在标准测试中,每项满分均为10分,因此理论上的最高分为20分。奖励包(详见“奖励套装”部分)可在此基础上增加额外分数,故模型的总分有可能超过20分;在此测试套件中,使用所有奖励包后,代码得分最高可达13,聊天得分则最高可达15。每行中的进度条会延伸至该理论最大值,并在标准测试结束处标有标记。未经过审查的测试拥有独立标签页且不会计入总分。“总分”旁的±数值代表基于测试用例进行自助法抽样后所得90%置信区间的一半宽度;若两个模型之间的差值小于此数值,则它们在统计学意义上可视为水平相当。
聊天
该聊天测试主要考察角色扮演及对话互动能力,而非一般的辅助性功能。它会执行 8 轮多回合对话:包括充满背景故事的角色扮演、与“同伴”的闲聊、能变换多种声线的角色互动,以及需要共同创作的故事情节。每轮对话都会检验模型是否能记住先前植入的信息、能否接受修正意见、能否保持角色的语气与视角,以及能否遵循复杂的写作规则。另有一个名为 Gemma 4 31B (uncensored “heretic” build, Q8) on our own GPU rig 的评分模型,会依据预设的检查清单对回复进行打分;其余情况则依照纯文本规则处理。回答问题或执行一次性指令的行为在此不会被计分。若能完美完成所有标准测试题,则可获得10分;若使用奖励包,分数还可进一步提升,本套测试中最高可得 15 分。
代码
该代码测试涵盖了编写可运行的 Python 函数、预测程序的输出结果、查找并修复错误、版本控制相关操作以及工具的使用。答案需通过隐藏测试才能得分,因此最终得分反映的是代码的实际运行效果,而非代码表面上的正确性。完美完成所有标准题目可获得 10 分;若完成额外奖励任务,则可在此基础上继续加分,本套题的最高得分可达 13 分。
奖励套装
对于每个类别而言,完美完成所有标准题目可获得10分。如果模型在某个部分获得了至少90%的得分,它便有资格挑战该部分的更难的奖励关卡;成功通关后还能解锁下一个关卡。每个奖励包本身也值1分,因此一个类别的最高得分可达10分。实际上,一个类别所能获得的最高分数就是10分加上所有奖励包带来的加分总和——每新增一个奖励包,总分就会相应增加。每一行的详细信息中列出了各个奖励包:它们各自的分值,或者显示为“未解锁”。只有通过完成这些奖励关卡才能突破10分的限制,这样就能避免所有模型都只能得到满分的情况了。
程序/软件
程序会给模型 6 个任务,每个任务都要求它根据一段包含诸多陷阱的详细描述来编写一个 Python 函数(涉及日期处理、四舍五入、文本排版以及日程安排等内容)。该答案会在沙盒环境中接受一系列隐藏的单元测试;得分则取决于通过测试的组别比例。因此,即便答案只是基本正确,也能获得部分分数。
代码库
代码库展示了一些日常编程中常用的 Python 和 JavaScript 代码片段——这些就是应用程序中常见的辅助代码。系统会询问每段代码的输出结果是什么。共有 2 组代码,每种编程语言一组。所有预测结果都必须与实际情况完全吻合才算正确。这个测试旨在考察用户对各种编程语言特性的了解程度(比如默认设置、排序规则、四舍五入方式以及逻辑判断规则),而非考察编写新代码的能力。得分则代表预测正确的结果所占的比例。
代理人/中间人
代理向模型提供一个关于一个小型多文件项目的bug报告,以及编码助手所使用的工具:列出、读取和搜索文件,编辑文件并运行测试。这是一个单一任务(套件中的1),因此一次运行就能使该列的数值显著提升。修复后的项目会通过运行其测试来进行评分。
工具
“工具”测试用于检验模型能否正确调用工具。每个测试用例都模拟了一次与工具的完整交互过程:模型必须选择正确的工具、提供有效的参数、运用返回的结果,同时还要避开测试设置中特意设置的陷阱。任何格式错误的调用均被视为失败。
令牌/符号
“tok/s”表示模型在运行过程中生成文本的平均速度。本地模型是在我们自己的硬件上运行的,因此这些速度值可以相互比较。而托管模型的速度则取决于服务提供商的负载情况,所以只能将其作为一个大致的参考值。
运行成本
运行成本是根据服务提供商公布的定价来计算的:即每次请求所消耗的输入令牌与输出令牌的数量,其中也包括了“思考”过程中产生的令牌。该计算方式适用于标准的代码测试与聊天测试。不过,它并未计入奖励性套餐、重试次数、评估环节(该环节是在我们自己的硬件上运行的),以及任何缓存或非高峰时段的折扣优惠。因此,这个数值基本上就相当于您按标价所需支付的费用。符号“~”表示该服务提供商并非按令牌数量计费(而是采用固定收费模式),所以我们便按照标价来估算其成本。符号“*”则表示有些请求返回的结果中并未包含使用数据,因此实际数值可能偏低。此外,服务提供商的内容过滤机制可能会拦截某些回复;表格中会显示被拦截的回复数量,而每条被拦截的回复的得分均为零。
类别/分类
“等级”功能是一种快速对模型进行分类的方法:分为S、A、B和C四个等级,其中S级为最高等级。每个等级的划分标准在表格下方的说明中有详细说明。如果某个模型的聊天评分不完整,则该模型既没有总评分,也没有对应的等级。
精简/简化
Lean会将模型的聊天得分和编程得分分别与榜单上的中位数进行比较。如果模型在某一方面明显优于另一方,则会被标记为“偏重聊天”或“偏重编程”;否则则视为平衡型。所需的差距大小则在榜单下方的说明中有提及。
套间/套房
该套件即是用于生成评分的测试集版本。当测试内容发生变动时,模型会重新运行,而旧的测试集则被保存在“以往套件版本”中。请仅在同一套件内比较评分。
测试日期
测试日期即模型在此测试板上得出结果的当天。后续重新运行模型时,显示的则是更新的日期。
基于……构建
“精细筛选”功能会保留基础名称,且不会因“仅显示最新版本”选项而被隐藏。该选项默认处于启用状态;当同一系列中存在更新版本的软件时,它便会隐藏该供应商的旧版本。在筛选框中输入基础名称,例如“gemma 4”,即可列出所有基于该基础名称构建的软件。
数量
“量化”指的是对本地模型权重进行压缩的格式。Q8_0的精度接近全精度模型,也是本测试板所使用的标准量化方式;精度更低的量化方式虽然能提升运行速度且适用于显存较小的GPU,但可能导致模型性能下降。只有在Q8_0无法满足硬件要求时,我们才会选用Q6或Q5;不过我们绝不会使用低于Q5的量化方式。那些采用低于Q5的量化方式且得分较低的模型仍会保留在测试列表中,并标注为“低于Q5”;只有当这些模型的表现优于其他模型时,才会以标准量化方式重新进行测试。若同一组权重分别经过两种不同量化方式的测试,则仅排名较高的模型会被记录;另一模型则作为变体形式列在其下方。所谓“API”,指的是由服务商以任意形式提供的托管式模型。
打开主工作台 这里的每个分数都是计分板上的一列。