简介
SuperCLUE 是一个面向中文通用大模型的全面测评基准，由中文语言理解测评社区 CLUEbenchmark 发起和维护。它旨在为研究者、开发者以及企业用户提供一个客观、公正的评估平台，从多个维度衡量大型语言模型（LLM）在中文语境下的综合能力表现。SuperCLUE 起源于经典的中文语言理解测评基准 CLUE，并在通用人工智能时代的背景下进行了升级和扩展，以适应当前大模型技术的快速发展与应用需求。
SuperCLUE 的设计初衷是回答多个关键问题，例如当前中文大模型的表现如何、相对于国际代表性模型的差距在哪些方面、以及与人类表现相比的优劣势，从而帮助行业和学术界更加全面理解模型能力。
特点
SuperCLUE 的测评体系具有多层次、多维度的评估特点，能够全面而细致地展现模型的强项与不足：
• 多维度能力覆盖 ‑ SuperCLUE 不仅评估基础语言理解与生成，还包括知识应用、逻辑推理、专业技能、智能体行为以及安全性等多方面能力，通过细化为多个子能力指标，实现对模型能力的全景式把握。
• 多任务设计 ‑ 基准包括开放式对话任务（OPEN）、客观题测评任务（OPT）及用户对战型评测（如匿名对战平台），不同任务类型可以从不同角度检验模型性能，尤其是在现实应用场景中的表现。
• 客观与主观评估融合 ‑ SuperCLUE 在测评过程中融合了主观评价体系（例如通过先进评估模型对答案进行评分）和客观题精确指标，使得评估结果更加贴近人类真实偏好与应用需求。
• 持续更新机制 ‑ SuperCLUE 按月更新基准任务与榜单，能够及时反映最新模型在多维度能力上的变化趋势，为技术创新和产品优化提供最新参考。
如何使用
使用 SuperCLUE 进行模型评估通常包含以下步骤：
• 获取测评数据与工具 ‑ 首先从 CLUEbenchmark 提供的官方代码库中下载 SuperCLUE 的测评数据集和评估脚本，这些资源支持研究者在本地或云端环境执行标准化的评测流程。
• 配置环境与模型 ‑ 在指定的 Python 环境中配置依赖库，将目标模型接入评测框架，这些模型可以是自研大模型、开源模型或商业 API。确保输入输出格式符合 SuperCLUE 基准要求，以正常参与测试。
• 运行测评任务 ‑ 根据 SuperCLUE 提供的任务场景分别执行开放式对话、客观题和对战评测，通过评估脚本自动计算各项能力得分，并生成标准化的评估结果报告。
• 分析评估结果 ‑ SuperCLUE 提供不同维度的评分指标，通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以直观地看到各模型的优势与不足，从而用于开发优化或商业选型。
价格
截至目前，SuperCLUE 基准本身作为一个科研与评估平台并不直接收费，相关测评数据集、排行榜和开源代码均由 CLUEbenchmark 社区对外公开，供研究与开发者免费使用。对于依赖第三方 API 或商业模型参与评估的部分，具体调用费用取决于服务提供方的定价策略，这些模型调用成本需要单独参考各模型厂商公布的收费标准。
常见问题
• 什么是 SuperCLUE？
SuperCLUE 是中文通用大模型的综合性测评基准，旨在通过多任务、多维度的评估体系，衡量大模型在中文语境下的实际表现。
• SuperCLUE 与 CLUE 有什么区别？
CLUE 主要针对语言理解任务，而 SuperCLUE 在此基础上扩大了评估范围，增加了开放式对话、逻辑推理、专业能力和安全评估等多维测评体系，适合评估当代大型通用模型。
• SuperCLUE 的测评结果可以用于商业对比吗？
可以。SuperCLUE 的评估结果通过标准化指标体现模型能力，能够为企业开发决策、模型优化和性能对比提供客观参考，但具体应用还需结合业务场景与需求。
• 是否可以在本地跑 SuperCLUE？
是的。SuperCLUE 提供了开源代码和评测数据，研究者和开发者可以在本地环境部署并执行评测任务。
