当前评估大型语言模型的方法存在根本性问题。不同的评估框架在提示方式、响应解析和指标度量上存在差异，导致跨框架或模型发布的比较变得困难。即使文档详尽，结果也难以复现。Groq公司为此开发了OpenBench，旨在解决这些问题。OpenBench提供标准化的实现、可靠的集成层，并支持多种模型和API，简化评估流程。它基于Inspect处理API细节，确保评估的准确性和一致性。OpenBench 0.1版本包含18个精心设计的基准测试，未来将每周新增基准，并接受社区反馈进行持续改进。

🔍 评估大型语言模型（LLM）当前的方法存在根本性问题，不同框架在提示、解析和度量上存在差异，导致跨框架比较困难。

📈 Groq公司开发了OpenBench，旨在解决LLM评估中的标准化、可复现性和效率问题，提供统一的基准测试实现和可靠集成。

🚀 OpenBench基于Inspect框架，简化API细节、速率限制和响应解析，使评估流程更高效，结果更一致。

🌐 OpenBench 0.1版本包含18个基准测试，未来将每周新增基准，并积极接受社区反馈进行持续改进和扩展。

🔧 它通过标准化实现和跨模型API的兼容性，解决了评估中的“胶水地狱”——繁琐的配置和调试，提高了评估效率。

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