FlagEval（域名flageval.baai.ac.cn）是北京智源人工智能研究院（BAAI）推出的科学、公正、开放的大模型评测体系及开放平台，为研究人员提供全面评估基础模型及训练算法性能的工具和方法。FlagEval采用“能力-任务-指标”三维评测框架，从多个维度对大模型的认知能力进行评估，涵盖对话、问答、情感分析等多种应用场景，提供超过22个数据集和8万道评测题目。平台支持多模态模型评测，覆盖文本、图像、视频等多种数据类型，兼容多种AI框架和硬件架构。FlagEval提供自动化评测机制，支持主观与客观评测的全自动流水线，帮助研究人员高效、准确地了解模型性能，推动大模型技术的发展。

官方入口

FlagEval 官方入口
https://flageval.baai.ac.cn/#/trending

核心功能

• 多维度评测框架：采用“能力-任务-指标”三维评测框架，从多个维度全面评估大模型的认知能力，涵盖对话、问答、情感分析等多种应用场景。
• 丰富的评测数据集：提供超过22个数据集和8万道评测题目，覆盖不同应用场景、难度级别和语言类型，确保评测的全面性和准确性。
• 多模态支持：支持文本、图像、视频等多种模态的模型评测，满足不同类型模型的评估需求。
• 自动化评测机制：实现主观评测和客观评测的全自动流水线，支持自适应评测机制，用户可根据模型类型和状态选择评测策略，提高评测效率。
• 广泛的模型覆盖：涵盖超过800个开源和闭源模型，支持多种AI框架（如PyTorch和MindSpore）和硬件架构（如NVIDIA、昇腾、寒武纪和昆仑芯等）。
• 排行榜与结果展示：提供详细的评测数据表格和排行榜，展示不同模型的评测结果，帮助研究人员直观了解模型性能。
• 社区参与与持续更新：鼓励社区参与，欢迎研究人员和开发者贡献评测数据集和模型，持续更新评测内容，确保评测的时效性和全面性。

用户群体

FlagEval适用于高校与科研机构的人工智能研究人员，可深入分析模型在不同任务和场景下的表现，优化研究方向和模型架构。同时适合工业界的企业技术团队，用于评估内部开发的模型或第三方提供的模型，辅助技术选型与产品决策。对于AI学习者与开发者，也可借助平台了解主流模型性能，指导学习与开发实践。

使用教程

使用FlagEval需先注册并登录账户，随后准备待评测模型文件与推理代码。平台提供命令行工具支持模型上传，并允许用户自定义评测任务参数。评测完成后，可在结果页面查看详细指标和可视化图表。具体流程如下：

• 注册与登录：访问FlagEval官网，注册并登录用户账户。
• 准备模型与代码：根据平台要求准备好待评测的模型文件、推理代码及相关配置文件，如输入图像的预处理参数、任务相关的批处理大小等。
• 安装工具：安装FlagEval-Serving工具，用于上传模型、代码和数据等待评测的文件。
• 上传模型与代码：在平台点击“上传模型 代码”，获取上传token，使用命令行工具上传文件。
• 创建评测任务：在评测任务列表页面点击“创建评测”，填写评测领域、模型名称、描述、评测任务、镜像选择、卡型选择等参数。
• 提交任务并查看结果：提交评测任务，平台自动运行评测流程，完成后可查看详细结果，包括性能指标和可视化图表。

总结定位

FlagEval（flageval.baai.ac.cn）作为智源研究院推出的开放评测平台，定位于为大模型研究提供标准化、系统化的评估工具。其核心价值在于整合多维度评测框架、丰富数据集与自动化流程，帮助用户高效获取模型性能数据。平台适用于学术研究、工业应用及学习实践等多种需求，是了解大模型能力分布和趋势的重要参考。以下为同类平台对比：

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