📊 SuperCLUE｜中文通用大模型综合评测基准｜多维度能力评估 完全开放免费

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📌 一、基础信息概述

SuperCLUE 是中文语言理解测评基准 CLUE 在大模型时代的延续与发展，由国内CLUE团队发起并维护，是一个独立、领先的通用大模型综合性测评基准。其核心定位是为中文大语言模型提供科学、客观、中立的多维度能力评估，帮助学术界、产业界和用户侧全面了解模型优势与短板。SuperCLUE 基于多年测评经验，构建了多领域、多层次的大模型综合性测评基准框架。最新的2026年5月测评聚焦于通用能力，涵盖 **数学推理、科学推理、代码生成、精确指令遵循、幻觉控制、智能体（任务规划）**六大核心任务，并使用 492道全新原创简答题对国内外24个主流大模型进行了评测。其评估体系不仅关注模型的综合能力得分（即SuperCLUE智能指数，最高为 Gemini-3.1-Pro-Preview 的 75.73 分），还深入分析各子任务表现、生成耗时（响应效率）和模型综合价格（元/百万tokens），为用户提供了从性能、效率到成本的全方位选型参考。作为一个完全开放、非盈利的测评基准，SuperCLUE 通过官网和公众号公开发布所有详细测评结果，旨在推动中文大模型技术的良性竞争与健康发展。

🎯 产品定位

• 一句话定位描述：中文通用大语言模型的多维度、综合性能力评估基准。
• 目标用户群体：人工智能研究员、大模型开发者、企业技术选型决策者、AI 产品经理、对中文大模型能力感兴趣的学者与用户。
• 解决的行业痛点/问题：解决了大模型时代缺乏一个专注于中文场景、覆盖多维度核心能力（如推理、遵循指令、控制幻觉）且能提供性能、成本、效率综合参考的权威评测标准的问题，避免了单一指标或英文基准无法全面反映模型中文应用能力的困境。

💪 核心优势

• 🎯 多维度综合评估：从数学推理、科学推理、代码生成等推理能力，到精确指令遵循、幻觉控制、智能体任务规划等应用能力，六大维度全面衡量模型水平。
• 📝 高质量原创题库：每次测评均使用全新原创题目（2026年5月为492道），有效避免模型“刷题”和数据污染，确保评估结果的真实性和区分度。
• ⚡ 效率与成本双维度参考：除能力分数外，同步提供“生成耗时”和“模型综合价格（元/百万tokens）”指标，为模型在实际业务中的部署选型提供极具价值的性价比参考。
• 📢 独立中立与开放性：作为非盈利的独立测评基准，SuperCLUE 保持客观中立，所有测评结果（包含正向与不足）均通过官网和公众号完整公开，透明度高。
• 🌐 专注中文语境：区别于 MMLU 等英文基准，SuperCLUE 的任务设计和语言全部基于中文，更能精准反映模型在中文场景下的真实实力。
• 📈 权威历史延续：源于在中文 NLP 领域具有广泛影响力的 CLUE 基准，具有深厚的技术积累和行业认可度。

🎬 适配场景

• 📊 模型能力横向对比：通过官网公布的 SuperCLUE 智能指数和各维度得分，快速对比 Gemini、GPT、Claude 等国内外主流模型的中文综合能力。
• 🛠️ 企业技术选型：在接入大模型 API 前，依据其在数学、代码、指令遵循等业务相关维度上的得分，结合其价格和生成耗时，做出性价比最优的技术决策。
• 🧪 模型迭代效果验证：开发者或研究团队可使用 SuperCLUE 的评估框架和方法，对自己的模型进行切片测试，验证模型在特定能力项（如幻觉控制）上的改进效果。
• 📖 学术研究与趋势分析：跟踪 SuperCLUE 历次评测报告，分析大模型在推理、指令遵循等领域的技术演进趋势，为学术研究提供数据支撑。
• 🎓 教育与科普：作为了解当前顶级大模型能力边界和中文 AI 发展现状的权威参考，用于教学和公众科普。

👥 核心受众

• 大语言模型研究员与工程师
• 企业 AI 负责人与产品经理
• 投资机构与技术分析师
• 高校计算机、人工智能专业师生
• 关注前沿技术动态的开发者

🎪 适配定位

• 总结：专注于中文大语言模型综合能力的权威评测赛道。
• 核心强项清单：多维度评测框架、原创题库、性能与成本双重参考、独立中立、历史品牌积淀。
• 差异化壁垒说明：区别于英文 MMLU 或其他仅聚焦单一维度或生成质量的基准，SuperCLUE 深度覆盖中文语境下的推理（数学/科学/代码）与应用（指令遵循/幻觉/智能体）两大能力集群，并历史性地将模型响应效率（生成耗时）和调用成本（元/百万tokens）纳入核心评估指标，为模型选型提供了从能力到商业价值的完整视角。

🧩 二、核心功能清单

• 🧠 通用能力测评（核心）：这是 SuperCLUE 的核心功能，通过 492道全新原创简答题，在六大维度上对模型进行全面评估。技术实现上，采用0-1得分或0-100连续评分，结合人工校验参考答案、规则脚本、单元测试和裁判模型等多种评估方式，确保评分的精确性和公正性。
  • 数学推理（82.46分最高）：考察模型运用几何、代数、概率等概念进行多步推理，采用人工校验参考答案的0-1计分。
  • 科学推理（77.19分最高）：考察物理、化学、生物等跨学科因果关系推导，同样采用人工校验参考答案的0-1计分。
  • 代码生成（83.58分最高）：包含独立函数生成和完整Web应用生成两大类型，通过单元测试和模拟用户交互的功能测试进行0/1评分。
  • 精确指令遵循（56.19分最高）：考察模型在结构、量化、语义、复合约束等场景下的指令遵循能力，通过规则脚本进行0-1得分评估。
  • 幻觉控制（87.48分最高）：通过文本摘要、阅读理解等任务，对每个生成句子进行二元判定以评估忠实性。
  • 智能体（任务规划）（86.56分最高）：要求模型为生活服务、工作协作等场景生成结构化行动方案，利用裁判模型对方案进行0/1或0-100评分。
• ⏱️ 生成耗时分析（特色功能）：提供模型在完成问答任务时的平均耗时（秒），评估其响应效率。该功能基于真实测评任务，统计每题从开始生成到完毕的平均时间，是衡量交互体验的重要指标。
• 💰 模型综合价格评估（特色功能）：以官方标准定价为准，按输入与输出tokens 3:1的比例估算综合成本（元/百万tokens），并提供Input和Output的拆分价格，帮助用户在经济性维度上进行成本优化与选型。
• 📊 综合榜单与报告发布（核心）：定期发布 SuperCLUE 智能指数总榜单及各分项、效率、价格榜单。通过官网、公众号等渠道公开发布，报告详细罗列模型来源、开闭源属性、测评日期、属地等信息，具有极高的透明度和参考价值。

补充说明：SuperCLUE 的核心差异化壁垒在于其创新的“能力-效率-成本”综合评估三维模型。它不仅仅评估模型“好不好”（能力分数），更评估模型“快不快”（生成耗时）和“贵不贵”（价格），这使得它从一个单纯的学术基准演变为一个极具商业决策价值的实用工具。

💰 三、免费与收费规则（仅供参考以官网最新为准）

SuperCLUE 作为一个独立、非盈利的通用大模型评测基准，其核心的测评结果和报告完全免费向公众开放。

真实费用规则：

• ❗ 查阅公开的榜单和报告完全免费，无需注册或支付。
• ❗ 被纳入公共测评的模型无需向 SuperCLUE 支付任何评测费用，但需要提供可调用的 API 或模型权重。
• ❗ 除公开榜单外，可能存在未明确公示的定制化高端服务，其收费不包含在免费规则内，需单独咨询。

🖥️ 四、支持使用方式与运行说明

🚀 1. 支持使用方式

SuperCLUE 作为一个评估基准，其核心输出是评测报告和排名，用户主要通过间接方式“使用”其能力。

• 使用方式描述：主要通过 Web 平台（官网）获取评估结果。对于希望自己参与评测的机构，则需通过 API 调用或本地部署模型，并由 SuperCLUE 团队执行标准化测试。
• 标准使用流程：
  1. 查看结果：直接访问 SuperCLUE 官网或官方微信公众号，查阅最新的测评报告。
  2. 理解维度：仔细研究模型在数学推理、科学推理、代码生成、精确指令遵循、幻觉控制、智能体（任务规划）六个维度上的具体得分和排名，分析其能力长短板。
  3. 对比选型：结合自身业务需求（如对代码能力要求高、或对响应速度敏感），筛选出在目标维度上分数高、同时价格和速度也符合预期的模型。
  4. 模型提交（针对开发者）：如果希望自己的模型被纳入统一的公共评测，需要联系 SuperCLUE 团队，提供符合要求的模型 API 或部署方式，由官方团队在既定环境和题库下进行统一测试。
• 技术参数：题目均为中文简答题。评估结果参数包括：总分（百位制）、各子项得分（百位制）、生成耗时（秒，更低更好）、综合价格（元/百万tokens，更低更好）。
• 架构说明：SuperCLUE 是测评服务提供方，其架构为云端管理平台。对于被评测的模型，SuperCLUE 会根据模型情况采用API调用或本地部署的方式进行评测。
• API 技术细节：如果 SuperCLUE 通过远程 API 评测模型，将遵循被测评模型 API 的调用规范（如 RESTful），并使用标准的鉴权方式。
   

⚙️ 2. 运行说明

• 📊 结果获取：通过官网在线查看完整的测评报告和交互式榜单。
• 🤖 模型覆盖：覆盖国内外主流大模型，如 Gemini系列、GPT系列、Claude系列等，并根据市场变化不断更新。
• 💲 调用方式：SuperCLUE 本身不提供模型 API 调用服务，用户需要通过模型的官方渠道（如 OpenAI API、Google AI Studio）自行调用和体验。
• 🔒 数据安全：SuperCLUE 所有公开的测评结果均为宏观统计数据和模型表现，不涉及用户隐私数据。参与评测的模型输入数据为 SuperCLUE 官方原创题库，无安全风险。
• 📈 榜单更新：根据行业动态和模型版本迭代，不定期发布最新测评结果，用户需关注官网更新。

📍 五、产品核心优势与适用人群落地场景

1. AI 大模型选型与采购决策

   • 场景描述：企业 CTO 或技术负责人需要从 GPT-5.5、Gemini-3.1-Pro、Claude-Opus-4.8 等顶级模型中选择一个作为其核心业务（如智能客服）的基座模型。
   • 技术能力说明：利用 SuperCLUE 提供的综合评分和分维度得分，尤其是与业务需求相关的维度（如幻觉控制得分、精确指令遵循得分）。
   • 可量化技术指标：基于 SuperCLUE 2026年5月数据，Gemini-3.1-Pro-Preview 总分 75.73，但幻觉控制得分 87.23，价格未公布；GPT-5.5 总分 74.27，幻觉控制得分 87.26。
   • 与传统方案对比：传统方案依赖网上零散测评或内部简单测试，标准不一。SuperCLUE 提供了统一、多维、权威的对比数据，极大降低了决策风险。
   • 技术实现路径：对比官网上候选模型在各维度的得分，同时结合“综合价格（元/百万tokens）”和“生成耗时”，综合评估各模型在性能、速度、成本上的取舍。

2. 前沿模型能力追踪与对标

   • 场景描述：AI 研究院需要定期跟踪 Gemini、GPT、Claude 三大海外巨头模型的中文能力迭代情况。
   • 技术能力说明：通过关注 SuperCLUE 历次更新的榜单，清晰看到不同模型家族（如 Gemini-3.5-Flash vs. Gemini-3.1-Pro-Preview）的分数变化。
   • 可量化技术指标：Gemini-3.1-Pro-Preview 总分 75.73，Gemini-3.5-Flash 总分 71.51，说明更强的模型版本在综合能力上有提升。
   • 与传统方案对比：传统上需要研究员自行收集论文、复现结果。SuperCLUE 将这份工作标准化、常态化，降低了人力成本。
   • 技术实现路径：定期查阅官方发布的测评报告，分析各模型在数学、科学、代码等推理维度上的得分变化。

3. 特定能力场景的模型筛选

   • 场景描述：一家金融科技公司需要找一个代码能力强、且成本相对可控的模型来辅助生成交易逻辑代码。
   • 技术能力说明：重点关注 SuperCLUE 榜单中的“代码生成”得分，并结合“综合价格”指标。
   • 可量化技术指标：“Claude-Opus-4.8”在 2026年5月评测中代码生成得分 83.58 分，为当前最高。虽然总价可能较高，但如果代码能力是核心需求，它是首选。
   • 与传统方案对比：若仅看总分，可能会忽略一些在特定领域有专长的模型。SuperCLUE 的分维度得分恰好解决了这个问题。
   • 技术实现路径：在 SuperCLUE 官网的榜单中，定位“代码生成”一列，按分数排序，快速筛选出在代码领域表现最好的模型。

4. 模型响应效率与成本优化

   • 场景描述：一个面向 C 端的实时问答产品，对模型的响应速度（延迟）极其敏感，同时需要控制运营成本。
   • 技术能力说明：利用 SuperCLUE 报告的“生成耗时”和“综合价格”两个指标进行辅助判断。
   • 可量化技术指标：假设 Gemini-3.5-Flash 在总分略低的同时，生成耗时远低于 GPT-5.5，且综合价格更低，那么它可能是更适合该实时场景的模型。
   • 与传统方案对比：过去仅关注模型能力，忽视了部署成本与用户体验的平衡。SuperCLUE 首次将这些关键商业指标与能力并列。
   • 技术实现路径：筛选总分在可接受范围内的模型，然后对比其“生成耗时”和“综合价格”分项，找到能力、速度和成本的最优平衡点。

5. 评估自有模型的改进效果

   • 场景描述：一个国内大模型团队对其模型进行了微调优化，希望了解新版本在幻觉控制方面是否有提升。
   • 技术能力说明：参考 SuperCLUE 评估框架，或者直接申请参与 SuperCLUE 的下一次评测，对比新旧版本的幻觉控制得分。
   • 可量化技术指标：假如旧版在 SuperCLUE 评测中“幻觉控制”得分为 83 分，新版本测试得分提升至 86 分，即表明优化有效。
   • 与传统方案对比：自身测试可能因为测试集不同或评估标准不同而与市场有偏差。SuperCLUE 的测试集和评分标准是公开且统一的，更具说服力。
   • 技术实现路径：在内部通过公开的测试方法论仿照 SuperCLUE 对模型进行测试，或者直接参与官方统一评测。

⚠️ 六、官方使用须知

• 📝 产品核心定位重申：SuperCLUE 是一个中文大语言模型综合性测评基准，是一个评估框架和结果发布平台，本身不提供可交互的 AI 模型服务。
• 💲 计费模式概述：访问公开的测评结果和榜单完全免费。参与公开榜单评测对模型方免费。可能存在未明确公示的企业级定制评测服务。
• 🔬 新用户体验说明：新用户可以直接访问 SuperCLUE 官网，查看最新的“2026年5月”总榜及各项分榜单，了解当前最好的模型是哪些。
• 🧪 核心技术/模型说明：SuperCLUE 评估模型的核心技术是一套自研的、包含492道原创题目的多维评估框架，题目设计覆盖数学、科学、代码、指令遵循、幻觉、智能体六大任务。评估方法结合了自动化打分（如规则、单元测试、裁判模型）和人工校验。
• 📊 核心功能简述：发布大模型综合能力排名（SuperCLUE 智能指数）、六大分项得分、模型生成耗时和综合价格。提供公开、透明的模型能力对比视图。
• 📈 关键数据指标：评分维度包括总分、数学推理、科学推理、代码生成、精确指令遵循、幻觉控制、智能体；效率维度包括生成耗时（秒）；经济维度包括综合价格（元/百万tokens）。每期测评题目为492道新题。
• 🔗 生态集成说明：作为中文 AI 社区的标杆性测评基准，其评估结果常被各开发社区、技术博客和学术论文引用，对中文 AI 生态的发展方向有一定指引作用。
• 🌐 官方渠道重要性提醒：所有最新的测评结果、方法论更新、模型提交指南均以 SuperCLUE 官网和官方微信公众号发布为准。请用户切勿轻信任何非官方的结果转载或排名解读。

❓ 七、常见问题解答

• 问：SuperCLUE 是收费的测试服务吗？

  • 答：不是。SuperCLUE 是一个独立的非盈利性评测基准，所有公开的测评排名和报告均对公众免费开放。

• 问：我想让我们的模型也上 SuperCLUE 榜单，该怎么办？

  • 答：您需要关注 SuperCLUE 官方渠道发布的模型征集公告，并按照其指引提供模型的 API 或部署访问方式，待官方进行统一评测后，结果即可出现在后续榜单中。公开评测对模型方免费。

• 问：SuperCLUE的评测题目是固定的吗？会不会有模型专门练过？

  • 答：不是固定的。SuperCLUE 坚持每次评测使用全新原创题目，从不使用公开数据集（如 MMLU 或 C-Eval 的题目），以最大程度避免模型“刷题”和数据污染，保证评测的真实性。

• 问：榜单上的“综合价格（元/百万tokens）”是什么意思？

  • 答：这是 SuperCLUE 首创的一个参考指标。它是根据模型的官方标准定价，假设输入与输出 tokens 的比例为 3:1，计算出的平均调用成本。这个指标可以帮助用户在做成本评估时进行公平对比。

• 问：企业可以使用 SuperCLUE 的评测结果作为采购标准吗？

  • 答：完全可以。SuperCLUE 是一个科学、客观的第三方基准。企业完全可以将选择入围自家评测体系的高分模型进行进一步 POC 测试，从而高效地完成技术选型。

🔍 八、替代方案与对比参考

1. 云端 AI 产品竞品对比分析

本表对比与 SuperCLUE 任务相似的云端评估平台或类似服务。

2. 本地部署方案竞品对比分析

本表对比与 SuperCLUE 相似的、可本地部署或自建评估体系的方案。

3. 通用大模型能力横向评估

本表对比在 SuperCLUE 2026年5月排行榜上有公开得分的主流大模型。

4. 模型选型适配场景推荐指南

5. 开源模型生态与安全下载渠道

6. 开源替代方案与本地自建评估

7. 选型建议

选型建议： 从技术能力、使用场景、客观性和功能覆盖等维度来看，SuperCLUE 是追踪和对比当前中文大模型综合能力表现的最佳窗口。

• 严格思考：如果你需要深度定制化的评估（如评估模型的某个特定微调版本在特定数据集上的表现），那么 OpenCompass 或 lm-evaluation-harness 这类可本地部署的开源框架更合适。但如果你需要了解市场上主流中文大模型（如 Gemini-3.1-Pro, GPT-5.5, Claude-Opus-4.8）在标准化的多维能力下的绝对排名，并希望获取综合考虑成本、速度、性能的商业化选型建议，那么 SuperCLUE 作为独立第三方提供的公开榜单是无法替代的核心参考。

• 搭配选型：一个理想的大模型选型流程是：先用 SuperCLUE 进行快速初筛，基于其六个维度的总分和分项得分，从几十个模型中将候选模型缩小到 2-3 个。然后，再使用OpenCompass 框架，结合自己的私有业务数据集，对这几个候选模型进行深度对比测试。这个组合同时利用了 SuperCLUE 的权威基准性和 OpenCompass 的灵活性。

• 详细说明：

  • 技术实现成本：直接使用 SuperCLUE 成本几乎为零（只需查看官网）；而自建类似评估需要花费数小时部署 OpenCompass，并投入时间寻找和构建中文评测集，成本较高。
  • 效果差异：SuperCLUE 的效果是“总体判断”，而自建方案可以对特定业务场景进行“精细诊断”。
  • 维护负担：SuperCLUE 无需维护；自建方案需要持续更新题库和维护评估环境。

• 保持客观：SuperCLUE 的优势在于其权威性、综合性、和对中文场景的专注。但它的评估维度是固定的，无法满足所有个性化需求。例如，它没有针对数学证明题、开放式对话、或特定行业（如医疗、法律）的专门评估。因此，对于极度垂直的行业场景，仍需进行私有数据集的针对性测试。

• 分用户推荐：

  • 小白用户（无技术团队）：极度推荐。直接访问 SuperCLUE 官网，查看排行榜就可以了解哪款模型综合能力最强。可以直接根据所需维度得分去尝试对应的模型。
  • 技术用户（有开发能力）：强烈建议。将 SuperCLUE 的排名作为一个重要的基线指标。了解目前行业水平，并可以参考其方法论，搭建一套基于中文的私有评估管道。
  • 企业用户（需合规/私有化）：核心推荐。虽然私有化部署无法直接“用”SuperCLUE，但是它的榜单是企业进行外部技术选型的决策金标准。在商务谈判中，可以引用 SuperCLUE 的分数作为与供应商议价的依据。同时，内部可以通过学习其评估逻辑，自建私有化评估体系，确保逼平国际水准。

开源替代方案与本地自建评估段落：

开源方案需要组合 OpenCompass（灵活框架）+ C-Eval（中文选择题库）+ 自定义能力测试（如代码、指令遵循等）等多个项目，才能近似复现 SuperCLUE 所提供的综合评估能力。但这存在显著困难：
① 每一环都需要独立部署和调试，从框架搭建到题库编写、结果聚合，技术门槛极高，需要专业的评测工程师；

② 开源题库（如C-Eval）相对公开，容易导致模型针对性“刷题”，其评估结果的有效性和新鲜度远不如SuperCLUE使用的“全原创新题”；
③ 难以整合并统一呈现成本（元/百万tokens）和效率（生成耗时）这两个在商业化选型中至关重要的评价维度；
④ 缺乏一个被行业认可的第三方权威排名，企业自建评测结果对外缺乏公信力，无法用于技术品牌宣传或资本市场故事。
因此，对于需要快速、权威、全面地了解行业大模型中文能力水平的大多数用户（无论是个人还是企业），SuperCLUE 的公开报告和榜单是该场景下最直接、最高效、最具说服力的选择。