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C-Eval排行榜是面向中文大语言模型的权威评估基准平台，专注于全面衡量模型在多层次、多学科任务中的综合能力。它覆盖初中至专业级共52个学科，包含近1.4万道人工标注的选择题，题目格式多样且严格防数据污染，确保评测公平可靠。平台支持Answer-Only和Chain-of-Thought两种评估模式，并特别设立高难度子集C-Eval Hard以检验深度推理能力；开发者可提交预测结果参与自动评分与实时排名，同时提供开发集与验证集供研究使用。

• ✓ 提供实时更新的中文大模型综合能力排行榜
• ✓ 支持52个学科、四大难度级别的多层次评估体系
• ✓ 包含13948道人工标注选择题，严格规避训练数据泄露
• ✓ 设有C-Eval Hard高难度子集，聚焦高等数学等8个挑战科目
• ✓ 支持Answer-Only与Chain-of-Thought双评估模式
• ✓ 开放测试集提交通道，系统自动生成分数并更新排名
• ✓ 采用LaTeX等非结构化格式与人工审核保障数据纯净性

1. 1 访问官网进入C-Eval排行榜页面
2. 2 浏览当前主流模型的综合得分与学科表现
3. 3 下载开发集或验证集用于本地模型测试
4. 4 按规范格式准备模型预测结果文件
5. 5 通过网站提交预测结果获取自动评分
6. 6 查看生成的详细学科分析报告与排名变化
7. 7 参考官方文档或论文深入理解评估方法与指标

• → 模型研发团队用于识别特定学科能力短板并优化训练策略
• → 企业技术选型时参考不同模型在教育、医疗、法律等垂直领域的表现
• → 高校与科研机构开展中文大模型多任务学习、推理机制等学术研究
• → AI产品经理评估模型落地可行性，匹配实际业务场景需求
• → 开发者社区开展模型对比实验与开源项目能力验证
• → 教育科技公司设计智能辅导系统时筛选适配的底层语言模型
• → 监管与标准机构参考其评估框架构建中文AI能力认证体系