open-llm-leaderboard/contents

该数据集是一个关于模型性能评估的数据集，包含了模型的名称、类型、架构、精确度等信息，以及在不同任务上的评估分数。数据集分为训练集，大小为238830字节，共有300个样本。此外，数据集还包含了模型的许可证信息、是否在hub上可用、是否被维护者高亮显示等属性。

This dataset is an evaluation dataset of model performance, including model name, type, architecture, precision, and evaluation scores on different tasks. The dataset is split into a training set, which is 238830 bytes in size and contains 300 samples. In addition, the dataset includes attributes such as the models license information, availability on the hub, whether highlighted by the maintainer, etc.

原始信息汇总

数据集概述

数据集特征

• eval_name: 字符串类型
• Precision: 字符串类型
• Type: 字符串类型
• T: 字符串类型
• Weight type: 字符串类型
• Architecture: 字符串类型
• Model: 字符串类型
• fullname: 字符串类型
• Model sha: 字符串类型
• Average ⬆️: 浮点数类型
• Hub License: 字符串类型
• Hub ❤️: 整数类型
• #Params (B): 整数类型
• Available on the hub: 布尔类型
• Merged: 布尔类型
• MoE: 布尔类型
• Flagged: 布尔类型
• date: 字符串类型
• Chat Template: 布尔类型
• ARC: 浮点数类型
• HellaSwag: 浮点数类型
• MMLU: 浮点数类型
• TruthfulQA: 浮点数类型
• Winogrande: 浮点数类型
• GSM8K: 浮点数类型
• Maintainers Choice: 布尔类型

数据集分割

• train:
  • 数据大小: 5469531 字节
  • 示例数量: 7152

数据集大小

• 下载大小: 0 字节
• 数据集大小: 5469531 字节

配置

• config_name: default
  • data_files:
    • split: train
    • path: data/train-*

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在大型语言模型（LLM）迅猛发展的背景下，对模型性能进行系统化、标准化评估的需求日益迫切。open-llm-leaderboard/contents数据集正是为此而生，它汇聚了Open LLM排行榜上众多模型的评测结果与元数据。该数据集通过整合来自Hugging Face社区提交的模型信息，构建了一个包含45个字段的结构化表格，涵盖模型名称、架构、参数规模、许可证、社区关注度（如❤️数）以及多项核心基准测试的原始与标准化得分（如IFEval、BBH、MATH Lvl 5、GPQA、MUSR、MMLU-PRO）。数据以单一训练集形式存储，共包含4576个样本，便于直接加载与分析。

特点

该数据集最显著的特点在于其综合性与权威性：它不仅记录了模型的平均性能指标（Average ⬆️），还细化了每项基准测试的原始分数（Raw）与归一化分数，为研究者提供了多维度比较的视角。此外，数据集包含了丰富的元信息，如模型是否经过合并（Merged）、是否由官方提供商发布（Official Providers）、是否采用混合专家架构（MoE）以及是否包含聊天模板（Chat Template），这些特征使得用户能够深入分析不同模型设计选择对性能的影响。同时，数据集还提供了碳排放量（CO₂ cost）与环境影响相关的数据，体现了对可持续AI发展的关注。

使用方法

使用该数据集时，研究者可通过Hugging Face的datasets库轻松加载，只需一行代码即可获取完整的训练集。数据以表格形式呈现，支持Pandas等工具进行高效查询与过滤。例如，用户可以按参数规模（#Params (B)）或架构类型筛选模型，并进一步对比不同模型在特定基准上的表现。此外，数据集中的布尔类型字段（如Flagged、MoE）可用于快速识别特殊模型群体，而时间戳字段（如Upload To Hub Date）则便于追踪模型发布的时间线。对于需要复现排行榜结果或进行元分析的研究者，该数据集提供了坚实的数据基础。

背景与挑战

背景概述

随着大语言模型的迅猛发展，如何系统性地评估其性能已成为自然语言处理领域的关键议题。Open LLM Leaderboard Contents数据集由Hugging Face团队创建，旨在为社区提供一个公开、统一的大语言模型性能排行榜。该数据集收录了数千个模型在多项基准测试（如IFEval、BBH、MATH Lvl 5、GPQA、MUSR、MMLU-PRO）上的表现，涵盖模型架构、参数规模、许可证、碳排放等元信息。自发布以来，它已成为研究者追踪模型进展、比较不同架构优劣的重要参考，推动了开源大语言模型领域的透明化与标准化进程。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战首先在于评估体系的动态演进。随着新任务与更复杂基准（如多步推理、长文本理解）的涌现，现有评测指标可能无法全面反映模型真实能力，需持续更新测试集以保持时效性。其次，构建过程中面临模型提交的异构性问题，不同模型在训练数据、微调策略、量化方式上的差异导致性能比较存在偏差，需设计更精细的分组与归一化方法。此外，碳排放数据的采集依赖于模型提供者自主报告，其准确性与完整性难以保障，为环境影响的量化分析带来不确定性。

常用场景

经典使用场景

在大规模语言模型（LLM）迅猛发展的浪潮中，如何系统性地追踪和比较不同模型的性能表现成为研究焦点。open-llm-leaderboard/contents数据集应运而生，其核心使用场景在于为社区提供一个标准化、多维度的模型评估基准平台。通过汇集来自Open LLM Leaderboard的评测结果，该数据集记录了包括IFEval、BBH、MATH Lvl 5、GPQA、MUSR、MMLU-PRO在内的多项关键指标，以及模型参数量、架构类型、许可证信息等元数据，使得研究者能够高效地横向对比不同LLM在推理、数学、知识理解等能力上的优劣，从而筛选出最具潜力的模型架构与训练策略。

衍生相关工作

该数据集催生了一系列深化LLM理解与优化的经典工作。基于其提供的结构化评测数据，研究者开发了模型性能预测器，利用参数量、MoE配置等特征回归估计未知模型的得分。同时，数据集中“Merged”与“Base Model”字段激发了关于模型融合策略的实证研究，揭示不同基座模型组合后的性能增益规律。此外，围绕“Flagged”与“Chat Template”标签，衍生出安全性评估与对话能力对齐的专项分析，推动了RLHF效果与模型捷径学习现象的量化研究，为构建更可靠、更可控的语言智能体奠定了数据基石。

数据集最近研究

最新研究方向

在大语言模型（LLM）领域，模型性能的标准化评估与透明度已成为推动技术进步的核心议题。open-llm-leaderboard/contents数据集作为Open LLM排行榜的底层数据支撑，汇集了数千个开源模型的评测结果，涵盖IFEval指令遵循、BBH推理、MATH Lvl 5数学推理、GPQA问答、MUSR多步推理及MMLU-PRO知识理解等多维度基准。当前前沿研究方向聚焦于利用该数据集进行模型间横向对比与演化趋势分析，揭示不同架构（如MoE混合专家模型）、参数量级及训练策略对综合性能的影响。此外，随着社区对模型碳足迹、许可合规性及部署可用性的关注升温，该数据集通过记录CO₂成本、Hub许可证和平台可用性等元信息，为负责任AI的量化研究提供了关键资源。其持续更新的排行榜机制不仅促进了开源生态的良性竞争，也催生了关于评测指标鲁棒性与基准饱和度的深入探讨，成为连接模型研发、部署决策与伦理考量的重要枢纽。