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• 项目地址：https://github.com/modelscope/evalscope

​ EvalScope 是由阿里巴巴魔搭社区（ModelScope）推出的一款开源模型评估框架，旨在为大语言模型（LLM）和多模态模型提供统一、系统化的性能评估方案。该框架具备高度的自动化和可扩展性，适用于研究机构、工业界以及模型开发者在模型验证与性能对比场景中的广泛需求。

EvalScope 的核心功能和特点包括：

1. 丰富的评测基准覆盖：框架内置多种权威评测数据集，涵盖中英文通用知识问答（如 MMLU、CMMLU、C-Eval）、数学推理（如 GSM8K、MATH）、常识判断（如 HellaSwag、ARC）、代码生成（如 HumanEval）等多个方向，支持对模型能力进行多维度评估。
2. 多样的评估模式支持：EvalScope 提供三种灵活的评估模式，包括单模型评估模式（Single）、基于基线的两两对比模式（Pairwise-Baseline）、以及全模型两两对比模式（Pairwise-All），可满足从快速诊断到全面对比的不同使用场景。
3. 统一的模型接入接口：框架对不同类型的模型提供统一的调用方式，兼容 HuggingFace、本地部署模型及 API 远程调用，支持标准的 generate 与 chat 接口，大大降低了模型集成的复杂度。
4. 评估流程高度自动化：EvalScope 实现了评测任务的全自动执行，包括客观题自动打分、复杂问题使用评审模型辅助判定结果等，支持批量评估与日志记录，极大提升了评估效率与结果一致性。
5. 完善的性能与能力可视化工具：框架支持生成详细的评估报告和图表，展示模型在不同任务维度下的表现，便于开发者进行横向对比和性能分析。
6. 多后端与评测能力扩展：EvalScope 可集成多个评测后端，如 OpenCompass、VLMEvalKit、RAGEval 等，支持从单模态到多模态、从语言建模到 RAG 端到端评测的全链路能力。
7. 支持部署性能测试：除评估模型能力外，EvalScope 还提供服务端推理性能测试工具，涵盖吞吐量、响应时延等关键指标，帮助开发者评估模型的部署实用性。