? 理科维度：代码生成能力的硬核考验
代码生成是 SuperCLUE 理科任务中的重要组成部分，主要考察模型在实际编程场景中的表现。根据 2025 年 7 月的最新评测标准，代码生成任务新增了 Web 应用生成子维度，要求模型能够构建完整的交互式网站，如旅游订票、电商平台等。评测通过模拟用户交互的功能测试进行 0/1 评分，这意味着模型不仅要生成可运行的代码，还要确保其在实际应用中的稳定性和用户体验。
? 评测指标与评分标准
- 功能完整性（60%）：这是代码生成的核心指标，要求模型生成的代码完全实现用户指令中描述的所有功能。例如，在生成一个电商网站时，模型需要确保商品展示、购物车管理、订单提交等核心功能正常运行。如果代码缺少关键功能或存在逻辑错误，将直接影响得分。
- 代码质量（28%）：包括效率、可读性和安全性三个子指标。效率方面，模型生成的代码需要在资源占用、数据库操作等方面进行优化，避免出现冗余或低效的代码；可读性要求代码采用清晰的命名规范和一致的格式，合理划分模块和项目结构；安全性则要求代码无明显漏洞，能够有效处理基本异常。
- 用户体验（12%）：评估用户界面设计和美学质量，包括交互元素（如按钮、表单）的正常运行，以及整体界面的美观度。例如，一个界面布局混乱、操作流程复杂的网站，即使功能完整，也会在用户体验维度失分。
? 测试案例设计与执行
SuperCLUE 的代码生成测试案例来源于真实的开源项目，覆盖多种编程语言和开发场景。例如，在 Python 测试中，可能会选取来自 43 个项目的 230 个生成任务，每个任务包括函数签名、任务描述、上下文代码和测试用例。模型需要根据自然语言注释生成完整的函数体，并通过自动化测试验证代码的正确性。
为了确保评测的客观性，SuperCLUE 采用 “裁判团” 机制，引入国内外两个模型（如 Gemini-2.0-flash 和 Qwen-Max）同时作为裁判员，对模型生成的代码进行评分。此外，还会通过组内相关系数（ICC）验证裁判模型与人类专家评价的一致性，确保评分结果可靠。
? 文科维度：语言理解与生成的综合评估
文科任务是 SuperCLUE 评估的另一个重要方面，涵盖知识百科、语言理解、长文本、角色扮演、生成与创作、安全和工具使用七大测评集。在语言理解与生成方面，模型需要展示出对中文语义的精准把握和流畅的文本生成能力。
? 知识百科与语言理解
知识百科任务考察模型对各类常识和专业知识的掌握程度，例如历史事件、科学概念、文化习俗等。语言理解则侧重于模型对文本的深层理解能力，包括语义分析、情感识别、意图推断等。例如，给定一段新闻报道，模型需要准确提取关键信息，并对事件的影响进行分析。
✍️ 生成与创作
生成与创作任务要求模型根据给定的主题或情境生成高质量的文本，如故事、诗歌、演讲稿等。在评测中，模型生成的内容需要具备逻辑性、连贯性和创新性，同时避免出现语法错误和语义矛盾。例如，在生成一篇关于人工智能发展的演讲稿时，模型需要结构清晰、论点明确，并融入适当的修辞手法。
?️ 安全与工具使用
安全测评集主要检测模型生成内容的合规性和安全性，避免出现敏感信息、虚假内容或有害言论。工具使用任务则考察模型在实际应用中调用外部工具（如搜索引擎、数据库）的能力，例如通过联网搜索获取实时数据，并结合自身知识库进行分析和回答。
? Hard 任务：复杂推理与指令遵循的终极挑战
Hard 任务聚焦于精确指令遵循测评集，未来将陆续推出复杂多步推理和高难度问题解决等评测。这一维度主要考察模型在面对复杂任务时的逻辑推理能力和对用户指令的准确执行能力。
? 精确指令遵循
精确指令遵循任务要求模型严格按照用户的指示完成任务，包括多轮对话中的上下文理解和任务拆解。例如，用户可能要求模型设计一个数据分析方案，包括数据收集、清洗、分析和可视化等步骤。模型需要准确理解每一步的要求，并生成详细的执行计划。
? 复杂多步推理
复杂多步推理任务涉及多个逻辑步骤和知识点的综合运用，例如数学证明、科学实验设计等。模型需要展示出从已知条件出发，通过逐步推理得出正确结论的能力。例如，在解决一道几何证明题时，模型需要正确应用几何定理，合理构建辅助线，并清晰地展示推理过程。
? 总分计算与模型象限定位
SuperCLUE 的总分由六大核心能力的得分构成，包括数学推理、科学推理、代码生成、智能体 Agent、精确指令遵循和幻觉控制，每部分占总分的权重相当。总分计算规则的调整（如 2025 年 7 月将文本理解与创作任务变更为幻觉控制任务）反映了 SuperCLUE 对模型能力评估的不断优化。
除了总分，SuperCLUE 还会根据模型在基础能力和应用能力两个维度的表现，将其定位在模型象限图中。例如，中兴通讯的星云大模型 Nebula Coder-V6 被定位为 “卓越领导者”，表明其在基础能力和场景应用能力上均达到了领先水平。
? 如何参与 SuperCLUE 评测？
? 评测流程
- 报名申请：各大模型团队需在指定时间内（如 2025 年 7 月 15 日 18:00 前）使用单位邮箱提交申请，邮件内容包括单位信息、大模型简介、联系人和所属部门、联系方式等。
- 模型对接：申请通过后，团队需在规定时间内（如 7 月 16 日 - 7 月 18 日）完成模型与评测平台的对接，确保模型能够正常接收评测任务并返回结果。
- 模型测评：7 月 19 日 - 7 月 23 日期间，SuperCLUE 团队将使用新题对模型进行测评，确保数据的真实性和客观性。
- 结果统计与发布：7 月 24 日 - 7 月 29 日进行结果统计，7 月 30 日发布《中文大模型基准测评 2025 年上半年报告》，并同步更新官方排行榜网站（www.superclueai.com）。
? 评测准备
为了在评测中取得好成绩，模型团队需要在数据、算法和工具等方面进行充分准备。例如，在数据维度，抽取高质量代码函数合成功能实现代码，并通过单元测试确保代码质量；在后训练阶段，通过模型微调、权重融合和 DPO（直接偏好优化）进一步提升效果。此外，还可以参考第三方评测工具（如 CoderEval 和 SEAL 排行榜）的评测结果，针对性地优化模型性能。
? 评测结果的价值与应用
SuperCLUE 的评测结果不仅为模型开发者提供了改进方向，也为企业和用户选择合适的大模型提供了参考。例如，在代码生成领域，Cursor 以 89.87 分的综合得分领跑全球，而国内产品文心快码和通义灵码在代码理解与分析维度表现突出。企业可以根据自身需求，选择在特定维度表现优异的模型，如需要高效代码生成的企业可优先考虑 Cursor，而注重代码安全性的企业则可关注通过国家级安全认证的模型（如中兴星云大模型）。
此外，评测结果还可以推动大模型技术的迭代和创新。例如，商汤日日新 5.0 在 2024 年 5 月的评测中总分超过 GPT-4 Turbo，这激励了更多国内厂商加大研发投入，推动中文大模型的发展。
通过以上对 SuperCLUE 评估方法的详细解析，相信读者已经对如何通过 SuperCLUE 评估大模型有了全面的了解。无论是模型开发者还是企业用户，都可以从评测结果中获取有价值的信息，推动大模型技术的应用和发展。
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