2025 新版 CMMLU 数据集升级亮点：多学科覆盖助力中文模型优化

? 2025 新版 CMMLU 数据集升级亮点：多学科覆盖助力中文模型优化 ?

大模型时代，评测数据集就像一面镜子，能清晰映照出模型的真实能力。在中文领域，CMMLU（Chinese Multilingual Multitask Language Understanding）数据集凭借其全面性和权威性，成为评估中文大模型的核心标尺。2025 年，CMMLU 迎来重大升级，这次迭代不仅是数据量的扩充，更是对中文语言理解深度和广度的一次全面革新。

? 学科覆盖再升级：从 67 到 89，构建中文知识全景图

旧版 CMMLU 已经涵盖了自然科学、社会科学、工程、人文等 67 个学科，而 2025 版在此基础上新增了 22 个学科，总数达到 89 个。新增学科包括 “时空信息工程”“智能材料与结构” 等前沿领域，这些学科的加入让 CMMLU 更贴近现实应用场景。例如，“时空信息工程” 涉及空天地网一体化感知、时空认知等技术，这对智能交通、智慧城市等领域的模型优化至关重要。此外，中国特色学科如 “中国饮食文化”“民族学” 等也得到进一步细化，确保模型在处理中文语境下的文化特异性内容时更加精准。

? 数据量与质量双提升：11528 到 18000，打造更严苛的测试环境

2025 版 CMMLU 的问题总数从 11528 个大幅增加到 18000 个，覆盖从小学到专业水平的多个难度层级。新增的问题不仅数量多，质量也更高。例如，在数学学科中，加入了多步推理和跨学科交叉问题，要求模型综合运用代数、几何等知识解决复杂问题。同时，数据集引入了更严格的标注流程，邀请各领域专家对问题进行审核，确保题目表述准确、逻辑严谨。以医疗领域为例，新增的病例分析题需要模型结合病理知识和临床经验给出诊断建议，这对模型的专业知识储备和推理能力提出了更高要求。

? 评测维度深化：从单一知识到复杂推理，推动模型能力跃迁

旧版 CMMLU 主要考察模型的知识储备，而 2025 版则更注重推理能力的评估。例如，在法律学科中，新增的案例分析题要求模型根据法律条文和具体案情进行逻辑推理，给出合理的判决建议。此外，数据集还引入了 “多模态融合” 测试，要求模型结合文本和图像信息进行综合分析。比如，在历史学科中，给出一幅古代地图和相关文字描述，让模型分析当时的政治经济状况。这种测试方式能有效检验模型的跨模态理解能力，推动中文大模型向更智能的方向发展。

? 行业应用验证：从实验室到落地，CMMLU 成为产业标杆

CMMLU 的升级不仅在学术领域引发关注，更在产业界得到广泛应用。例如，百度文心大模型 4.5 Turbo 在 CMMLU 测试中表现优异，其多模态混合训练技术大幅提升了跨模态学习效率，在实际应用中能更好地处理图文混合内容。豆包大模型 1.5 在 CMMLU 测试中综合得分优于 GPT-4o，其高效的 MoE 模型结构和低延迟推理系统，使其在金融、教育等领域的实际场景中表现出色。中邮消费金融的 “邮远见 2.0” 大模型在 CMMLU 测试中排名消费金融领域第一，其在外呼、运营等场景的应用显著提升了服务效率和风险控制能力。

? 未来展望：CMMLU 如何引领中文大模型发展

随着 CMMLU 的不断升级，中文大模型的优化方向也更加明确。一方面，模型需要加强专业领域知识的学习，例如医疗、法律等，以满足行业应用需求；另一方面，要提升跨学科推理和多模态理解能力，适应复杂多变的现实场景。此外，CMMLU 的开源特性也为开发者提供了便利，社区可以基于此进行模型优化和创新。可以预见，CMMLU 将继续发挥其 “指挥棒” 作用，推动中文大模型在技术和应用上实现双重突破。