C-Eval

C-Eval 是面向中文大语言模型的综合性知识评测基准，由多家顶尖学术机构联合构建，旨在为大模型研发提供权威、系统的中文能力诊断方案。通过覆盖人文、社科、理工、医学及法律等52个学科的标准化测试，c-eval 能够精准衡量模型在中文语境下的知识储备与逻辑推理水平。目前，该基准已成为国内外主流大模型厂商与研究机构广泛采用的评测工具之一，其发布的 c-eval 榜单更是行业衡量模型中文能力的重要风向标。

52学科全覆盖评测

C-Eval 构建了从初中、高中、大学到专业资格考试四个难度层级的评测体系，共包含近1.4万道经过专家校验的标准化选择题。无论是基础学科还是专业领域，c-eval 都能提供细粒度的能力评估，帮助开发者定位模型在特定知识领域中的优势与不足。

标准化评测协议

基于严谨的学术规范，c-eval 提供统一的 Zero-Shot 与 Few-Shot 评测流程。所有参测模型在相同的提示模板与答题规则下运行，确保评测结果具有横向可比性。开发者可通过官方提供的评测脚本快速完成自研模型的能力验证，并生成与 c-eval 榜单兼容的结果文件。

实时排行榜系统

c-eval 榜单持续追踪并展示国内外主流大模型的综合表现与分学科排名。用户可按整体平均分、学科类别或难度层级进行筛选，直观对比不同模型的中文知识能力。排行榜定期纳入新发布的开源与闭源模型，为行业提供动态、透明的性能参考。

数据集开放获取

c-eval数据集 面向学术研究社区免费开放，支持下载用于非商业研究目的。数据集包含题目文本、选项、标准答案及详细的分级标签，便于研究者开展模型训练、微调与深入分析。同时，官方提供完整的数据集使用说明与评测接口文档，降低复现门槛。

中文原生语境设计

与翻译自英文的评测基准不同，c-eval 的所有题目均基于中文教育体系与实际应用场景原创设计，能够真实反映模型对中文语言习惯、文化背景及专业知识表达的理解深度，避免跨语言评测带来的偏差。

权威学术背书

C-Eval 的构建过程经过教育学与领域专家的多轮审核，题目质量与难度分布具有坚实的学术依据。其评测结果已被多项顶级学术论文引用，使 c-eval 榜单成为业界公认的中文大模型能力参考标准之一。

细粒度诊断能力

通过52个独立学科的得分拆解，c-eval 不仅给出综合排名，还能输出模型在各学科上的能力雷达图。这种细粒度反馈对模型迭代至关重要，帮助研发团队有针对性地补充领域数据或优化特定方向的推理能力。

公平透明的评测机制

所有进入 c-eval 榜单的模型均遵循统一的评测协议与复现标准，官方公开评测代码与打分逻辑，杜绝暗箱操作。独立第三方也可基于公开的 c-eval数据集 对榜单结果进行复核，保障排名的公正性与可信度。

• 模型自评与迭代：大模型研发团队在发布前使用 c-eval 进行系统性的中文能力自测，识别薄弱环节并指导数据增强与算法优化。
• 学术研究：高校与科研机构利用 c-eval数据集 开展模型可解释性、知识编辑及中文推理机制等前沿课题研究。
• 技术选型参考：企业用户与开发者通过查阅 c-eval 榜单，快速了解各主流模型的中文表现，为业务场景选型提供量化依据。
• 教育领域应用：教育机构与在线教育平台参考 c-eval 的学科分类与难度体系，评估AI助教或智能答疑系统在特定学段的知识覆盖水平。

A: C-Eval 专注于中文语境下的知识推理评估，题目完全基于中文教育大纲与专业体系设计，而非翻译题。相比其他基准，c-eval 在中文文化、法律、医学等本土专业领域的覆盖更为深入，同时其配套的 c-eval 榜单也更聚焦于中文大模型的横向对比。

A: 研究者可通过官方渠道提交模型预测结果或使用公开评测接口完成自动评测。官方团队会对结果进行复现与校验，确认符合评测协议后即可更新至 c-eval 榜单。具体提交流程与格式要求可参考项目主页的技术文档。

A: c-eval数据集 目前主要面向学术研究免费开放，允许用于非商业性的模型训练、评测与分析。若涉及商业用途，建议查阅数据集页面的具体授权协议或联系维护团队获取商用许可。

A: c-eval 榜单通常在新模型提交并通过校验后滚动更新，重大模型集体评测结果一般按月汇总发布。用户可在排行榜页面查看各模型的具体提交时间与评测版本，确保获取最新的性能数据。

A: 当前版本的 c-eval 主要针对文本类大语言模型的知识问答能力进行评估，题目形式为纯文本选择题。对于具备图像理解能力的多模态模型，仍需依赖其文本推理模块完成作答，官方未来可能会扩展多模态评测维度。