【SuperCLUE】中文大模型基准测评2025年上半年报告

SuperCLUE团队近日发布了《中文大模型基准测评2025年上半年报告》，这份报告精准量化了通用人工智能（AGI）的进展，并定义了人类迈向AGI的路线图。报告详细评估了2025年上半年中文大模型的关键进展、趋势以及与国际大模型的差距，并提供了SuperCLUE通用基准测评的深入分析。报告中包含了丰富的数据和深入的分析，对于理解当前中文大模型的发展态势和未来的发展方向具有重要价值。

【SuperCLUE中文大模型基准测评2025年上半年报告】为我们揭示了中文大模型在2025年上半年的进展和趋势，以及国内外大模型之间的差距。报告通过对六大任务的性能评估，包括数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、幻觉控制和精确指令遵循，全面展示了各模型的综合实力。

在全球范围内，AI大模型的发展势头迅猛。自ChatGPT发布以来，国内外AI机构在短短两年半内取得了实质性的突破。从技术引爆与生态构建期，到多模态与深度推理拓展期，再到智能体崛起与AGI探索期，AI技术的快速发展正在不断推动大模型的能力边界。

在这些进展中，一个显著的趋势是国内外大模型在中文领域的通用能力差距正在缩小。通过对比2023年5月至2025年7月的测评数据，我们发现国内外大模型的能力差距从10.42%缩小到了7.78%。这一变化不仅体现了国内大模型技术的快速发展，也预示着未来可能的领先地位。

报告中特别提到，国内外头部模型之间的差异较大，尤其是在推理任务上，海外模型的优势尤为明显。例如，海外模型o3和o4-mini(high)在推理任务上的得分分别为75.02和72.68，而国内最好的模型DeepSeek-R1-0528和Doubao-Seed-1.6-thinking-250715的得分分别为65.74和65.21，差距接近10分。这一差距表明，尽管国内大模型在某些领域已经展现出强大的竞争力，但在推理能力上仍有较大的提升空间。

在智能体Agent任务上，国内模型表现出色。Doubao-Seed-1.6-thinking-250715以90.67分的成绩领跑全球，而GLM-4.5和SenseNova V6 Reasoner以83.58分并列国内第二。这显示了国内大模型在特定任务上的优势，尤其是在多轮对话和工具调用方面。

报告还强调了国内开源模型的崛起。DeepSeek-R1-0528、Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507和GLM-4.5等模型在开源榜单中名列前茅，显示出国内开源模型在性能上的显著优势。特别是在代码生成任务上，Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507和kimi-k2-0711-preview的成绩与顶尖闭源模型的差距不大，这表明开源模型在某些细分领域已经具备与顶级闭源模型相媲美的能力。

在性价比方面，国内头部模型相较于海外模型展现出更高的性价比。例如，Hunyuan-T1-20250711、GLM-4.5等模型在保持较高性能的同时，价格相对较低，这对于成本敏感的企业来说是一个重要的考量因素。

在效能方面，国外头部模型如o4-mini(high)和Gemini-2.5-Pro在推理时间和得分上均表现出色，稳居高效能区。而国内模型如SenseNova V6 Reasoner虽然在得分上接近，但在推理时间上仍有较大的提升空间。

通过对这份报告的深入分析，我们可以得出结论，尽管国内大模型在某些领域已经展现出强大的竞争力，但在推理能力、多模态理解和部分专业应用上仍有较大的提升空间。同时，国内开源模型的崛起为AI技术的发展提供了新的动力，也为企业提供了一个更具成本效益的选择。随着技术的不断进步和创新，我们有理由相信，未来国内大模型将在更多领域展现出更强的竞争力。

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