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評測結(jié)果顯示，在中文語境下，國內(nèi)頭部語言模型的綜合表現(xiàn)已接近國際一流水平，但存在能力發(fā)展不均衡的情況。在多模態(tài)理解圖文問答任務(wù)上，開閉源模型平分秋色，國產(chǎn)模型表現(xiàn)突出。國產(chǎn)多模態(tài)模型在中文語境下的文生圖能力與國際一流水平差距較小。多模態(tài)模型的文生視頻能力上，對比各家公布的演示視頻長度和質(zhì)量，Sora有明顯優(yōu)勢，其他開放評測的文生視頻模型中，國產(chǎn)模型PixVerse表現(xiàn)優(yōu)異。

外围体育网評測發(fā)現(xiàn)，模型在綜合學(xué)科能力上與海淀學(xué)生平均水平仍有差距，普遍存在文強(qiáng)理弱的情況，并且對圖表的理解能力不足，大模型未來有很大的提升空間。

北京市海淀區(qū)教師進(jìn)修學(xué)校校長姚守梅解讀大模型K12學(xué)科測試結(jié)果時指出，在語文、歷史等人文學(xué)科的考試中，模型欠缺對文字背后的文化內(nèi)涵以及家國情懷的理解。面對歷史地理綜合題時，模型并不能像人類考生一樣有效識別學(xué)科屬性。相較于簡單的英語題，模型反而更擅長復(fù)雜的英語題。解理科題目時，模型會出現(xiàn)以超出年級知識范圍外的方法解題的情況。當(dāng)出現(xiàn)無法理解的考題時，模型依然存在明顯的“幻覺”。

據(jù)介紹，本次用于評測的評測體系依托科技部“人工智能基礎(chǔ)模型支撐平臺與評測技術(shù)”和工信部“大模型公共服務(wù)平臺”項(xiàng)目，智源研究院與10余家高校和機(jī)構(gòu)聯(lián)合開展大模型評測方法與工具研發(fā)。

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