? 多模态大模型评测：OpenCompass 如何重新定义行业标准
在人工智能领域，多模态大模型的评测一直是个难题。传统评测工具往往只能处理单一模态，或者无法全面评估模型的综合能力。而 OpenCompass 的出现，彻底改变了这一局面。作为上海 AI 实验室开源的大模型评测平台，OpenCompass 构建了包含学科、语言、知识、理解、推理五大维度的评测体系，支持超过 50 个评测数据集和 30 万道评测题目，是目前最全面的开源评测平台。
? 多模态评测：传统工具的短板与 OpenCompass 的突破
传统评测工具在处理多模态任务时，常常显得力不从心。比如，它们可能只能评估模型在文本或图像单一模态下的表现，无法全面考察模型在多模态交互中的能力。而 OpenCompass 则支持零样本、小样本及思维链评测，能够从多个维度对模型进行综合评估。
以高考全卷评测为例，OpenCompass 选取了包括 GPT-4o 在内的 6 个开源模型，针对高考全国新课标 I 卷 “语数外” 三门课程进行了全卷能力测试。结果显示，阿里巴巴的 Qwen2-72B、GPT-4o 及书生・浦语 2.0 文曲星在语、数、英三门课程中得分均超过 70 分。这一案例充分展示了 OpenCompass 在多模态评测中的有效性和权威性。
? 动态评估与协同效应：OpenCompass 的核心优势
OpenCompass 的另一个重要优势在于其动态评估机制。它借鉴了高考提前公布 “考试大纲” 而不公布考题的策略，在每一期榜单发布前，公开上一期的评测题目，既让参与评测的机构有方向可循，也避免了直接刷题情况的产生。同时，OpenCompass 在题目构建上进行了前沿探索，使评测题集保持创新状态，尽量无法在互联网中搜索到原题，从而保证了评测结果的真实性和可靠性。
此外，OpenCompass 引入了协同效应作为评估的核心指标。协同效应指的是模型将从一种模态或任务中学到的知识迁移提升到另一种模态或任务中的能力，简单来说就是 1+1 > 2 的效果。通过考察不同层面的协同效应，OpenCompass 将评估视角从单纯堆叠任务分数，提升到了考察模型内部知识的迁移融合能力。
? 行业应用：OpenCompass 在实际场景中的价值
OpenCompass 的优势不仅体现在理论评测上，更在实际应用中得到了验证。例如，商汤绝影的原生流式多模态座舱产品在 OpenCompass 多模态评测榜单中表现优异，其理解和推理能力排名榜首。该产品能够实现 “前车识别”、“交通标志识别” 和 “沿途风光识别” 等功能，识别准确率、识别范围等性能全面领先行业。
在医疗领域，OpenCompass 也发挥了重要作用。中文医疗大模型开放评测平台 MedBench 已加入 OpenCompass 体系，为 387 个医疗大模型提供评测。MedBench 集纳了约 30 万道中文医疗专业测评题目，覆盖医学考试、医学问答、患者服务等场景数据，通过动态评估机制显著提高了评估的科学性和准确性。
? 未来展望：OpenCompass 引领多模态评测新方向
随着人工智能技术的不断发展，多模态大模型已成为驱动产业变革的核心引擎。OpenCompass 的出现，为多模态模型的评测提供了一个科学、全面、公正的标准。它不仅能够帮助研发团队准确评估模型的性能，还能为模型的迭代和优化提供方向。
然而，OpenCompass 并非完美无缺。目前，多模态模型在音频类任务和 3D 相关任务上的表现仍不理想，这也为 OpenCompass 的未来发展提出了新的挑战。但相信在上海 AI 实验室和各界合作伙伴的共同努力下，OpenCompass 将不断完善，为多模态大模型的发展提供更强有力的支持。
总的来说，OpenCompass 与传统评测工具的对比，不仅仅是技术上的革新，更是评测理念的升级。它重新定义了多模态大模型评测的标准，为人工智能的发展注入了新的活力。在未来，我们有理由相信，OpenCompass 将引领多模态评测的新方向，推动人工智能技术迈向更高的台阶。
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