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MMLU（Massive Multitask Language Understanding）是由加州大学伯克利分校等机构联合发布的大规模多任务语言理解评测数据集，涵盖57个学科领域，包括人文科学、社会科学、自然科学、工程技术以及医学、法律、数学等专业领域，题目难度覆盖从初等知识到高阶专业知识。测试集包含约14,000道四选一选择题，用于评估大语言模型在零样本和少样本场景下的知识储备与推理能力，是目前全球引用率最高的大模型评测基准之一。
LLM benchmark实测报告：2026年最新跑分、使用体验与横向对比，数据说话 兄弟们，姐妹们，搞AI的各位同仁，坐稳了！今天咱们不玩虚的，直接上硬货。作为一个天天泡在模型海洋里的老司机，我深知LLM benchmark（大语言模型基准测试）这玩意儿有多重要——它就像手机界的安兔兔跑分，虽然不能完全代表真实体验，但没它还真不行。2026年刚开年，各大厂就卷疯了，新模型一个接一个往外蹦，参数...
