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活跃·★ 6.1k·更新于 2026-05-23
★ 时下流行★ 必备神器

ReLE评测是一个持续更新的中文AI大模型能力评测项目,涵盖数百个主流大模型和多维度评测领域。

ReLE评测(原名CLiB)是一个持续更新的中文AI大模型能力评测项目,已覆盖337个商用及开源大模型。它提供多维度能力评测和综合排行榜,并包含超200万的大模型缺陷库,以帮助社区研究和改进模型。

#大模型评测#中文大模型#AI基准测试#模型排名#缺陷分析
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代码助手工作流自动化RAG / 知识库多智能体浏览器自动化大模型基础设施开发者工具可观测性

与 Anthropic, OpenAI 或 Microsoft 无关。

↗ 访问官网★ GitHub
01

功能特性

01广泛覆盖337+个商用及开源中文大模型。
02支持教育、医疗等7大领域及约300个细分维度的多维度能力评测。
03提供全面细致的各类能力排行榜。
04拥有超200万的大模型缺陷库,便于研究分析和改进大模型。
05为私有大模型提供免费评测服务和定制化选型支持。
02

兼容性

OpenAI (GPT series)
支持
已通过文档验证
Google (Gemini series)
支持
已通过文档验证
Anthropic (Claude series)
支持
已通过文档验证
Baidu (ERNIE series)
支持
已通过文档验证
Alibaba (Qwen series)
支持
已通过文档验证
DeepSeek
支持
已通过文档验证
03

使用场景

↳对比和选择特定应用场景下表现最佳的大模型。
↳发现并改进大语言模型的能力缺陷。
↳对私有或定制化大模型进行基准测试,以优化性能和成本。
04

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评论

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  • R
    Rebel Brown2026年5月22日

    The reliable agent design scales well from prototype to production — 5、minimax-m2、deepseek-v3. Good documentation, reduces onboarding time.

  • T
    Taylor Zhang2026年5月3日

    The clean approach to agent memory is more reliable than alternatives — rele评测:中文ai大模型能力评测(持续更新):目前已囊括335个大模型,覆盖chatgpt、gpt-5. Would recommend for clean use cases.

  • R
    Robin Brown2026年3月29日

    The robust agent design scales well from prototype to production. Runs fine on Python 3.11.

  • S
    Sam Jackson2026年3月14日

    The solid approach to agent memory is more reliable than alternatives. The maintainers are responsive to issues.

本页内容
01功能特性02兼容性03使用场景04同类工具
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最后更新1周前
状态活跃
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