平台介绍：

DataLearner AI大模型评测榜单是国内专注于AI大模型性能量化评估的专业平台，核心通过整合全球主流大模型在标准化基准数据集上的测试结果，为用户提供“多维度、可对比、透明化”的模型性能参考。平台覆盖OpenAI、谷歌DeepMind、腾讯、阿里、智谱AI等国内外140+款大模型，测试基准涵盖通用知识（MMLU Pro）、编程能力（SWE-bench Verified）、数学推理（MATH-500、AIME 2024）、代码生成（LiveCodeBench）等关键能力维度，同时标注模型参数规模与开源/商用授权情况，解决“模型众多、性能难辨、选型盲目”的痛点，是AI开发者、企业选型人员及研究者的核心参考工具。

核心功能：

1. 多维度评测基准覆盖

• 聚焦关键能力维度：每个基准对应特定能力测试——MMLU Pro评估通用知识与跨领域理解（如OpenAI o1以91.04分居首）、SWE-bench Verified验证真实编程任务解决能力（Claude Opus 4以72.50分领先）、MATH-500与AIME 2024测试数学推理深度（Gemini-2.5-Pro MATH-500得98.80分）、LiveCodeBench衡量代码生成效率（Grok 4以82.00分最优），全面反映模型综合实力。

• 基准详情可查：提供“LLM评测基准列表与介绍”链接，帮助用户理解各基准测试逻辑（如数据来源、评分标准），避免仅看分数忽略能力适配性。

2. 详细排名表格与关键信息标注

• 结构化呈现数据：表格包含“排名、模型、各基准得分、参数规模、开源/商用授权”5大核心信息，如排名Top3的OpenAI o1（不开源）、腾讯Hunyuan-T1（不开源）、xAI Grok 4（不开源），国内模型如DeepSeek-R1-0528（6710亿参数，免费商用）、智谱GLM-4.5（3550亿参数，免费商用）均清晰标注关键属性。

• 支持筛选与定位：用户可快速定位目标模型（如阿里Qwen系列、华为盘古系列），对比同参数规模或同授权类型模型的性能差异（如Meta Llama 4系列不同版本的MMLU Pro得分差距）。

3. 自定义模型与基准对比

• 灵活对比功能：用户可自主选择2款及以上模型，指定需对比的基准维度（如仅看编程与数学能力），快速识别模型优劣势（如对比GPT-4.5与Gemini-2.5-Pro，前者MMLU Pro略高，后者数学推理更强），无需手动整理多组数据。

使用场景：

• 开发者模型选型：开发编程类应用时，参考SWE-bench Verified与LiveCodeBench得分，优先选择Claude Opus 4（72.50分）、Grok 4（58.60分）等编程能力突出的模型；若需免费商用，可选择DeepSeek-R1-0528（57.60分）。

• 科研人员性能对比：研究“模型参数与能力相关性”时，通过表格筛选不同参数规模模型（如300亿-7000亿参数），对比其MMLU Pro得分变化，辅助学术分析。

• 企业技术决策：企业采购大模型服务时，结合“开源情况”与“关键能力得分”——若需本地化部署，选择免费商用的智谱GLM-4.5或阿里Qwen3系列；若追求极致性能，可考虑不开源的OpenAI o1或Gemini-2.5-Pro。

• 普通用户认知参考：想了解“哪个模型数学最好”时，查看MATH-500榜单，Gemini-2.5-Pro（98.80分）、OpenAI o3（98.10分）等模型表现直观可见。

适用人群：

• AI开发者/工程师：需根据业务场景（如编程、数学推理）选择适配模型的技术人员。

• 科研与教育工作者：从事LLM领域研究，需量化对比模型性能的学者与教师。

• 企业技术选型负责人：统筹大模型采购或部署，关注性能、成本与授权合规性的决策者。

• AI大模型爱好者：希望了解全球模型发展水平与能力差异的普通用户。

独特优势：

1. 数据全面且权威：覆盖140+款全球主流模型，测试基准均为行业公认标准（如MMLU Pro、SWE-bench），数据来源标注为DataLearnerAI，可信度高，避免非标准化测试的误导性。

2. 信息维度实用：除得分外，重点标注“参数规模”与“开源/商用授权”，直击用户选型核心痛点（如中小企业关注免费商用、开发者关注参数与部署成本）。

3. 操作门槛低：无需注册登录，网页端直接浏览；支持自定义对比，非专业用户也能快速获取关键结论，无需掌握复杂评测方法。

4. 动态更新及时：跟踪全球大模型迭代（如OpenAI o系列、Gemini 2.5系列），及时更新榜单数据，确保参考价值时效性。