Model Bench
Loading...
modelbench.
بدعم من MINIAPPS.AI
مجموعة أدوات اختبار الموديلات

ضع الموديلات تحت الاختبار.

صورة أوضح لما يمكن لموديلك القيام به. قم بإجراء اختبار قياسي سريع وحوّل النتائج إلى رؤى.

مساحة عمل الاختبارات القياسية الخاصة بك01 / 05
01ابدأ الآن

إعداد التشغيل

اختر نموذجاً، ومعياراً، ومستوى صعوبة.

↗
البحث عن نموذج
النموذج

حاول تحميل النماذج مرة أخرى
نوع الاختبار المرجعي

مستوى الصعوبة

طول التشغيل (طلبات النموذج)

بذرة الأسئلة (اختياري)

أعد استخدام نفس البذرة والنوع وطول التشغيل لمقارنة أسئلة متقدمة متطابقة.

▥
خطة القياس

تشغيل الاختبار المرجعي↗ إلغاء بعد الطلب الحالي

✳قد تستهلك عمليات التشغيل رصيداً. تعتمد التكلفة الفعلية على النموذج والرموز المستخدمة.

02النتائج

بطاقة تقريرك

القليل من الوضوح يحدث فرقاً كبيراً.

التقارير الأخيرة (آخر 10)
بيانات التدريب

تنزيل JSONL
النموذج الذي تم اختباره

·
✳
النتيجة الإجمالية
0/ 100
—الدرجة

تفاصيل الأداء

افتح فئة لفحص عمليات التحقق والاستجابة الخاصة بها.

النتيجة
✧

▤

تقريرك يبدأ من هنا

اختر نموذجاً وقم بتشغيل الاختبار المرجعي لرؤية نتائجه.

i

من الجيد معرفته

لقطة مفيدة، وليست القصة كاملة.

هذه اختبارات مخصصة باللغة الإنجليزية، وليست اختبارات قياسية معتمدة في الصناعة. الحصول على درجة كاملة أمر ممكن ويعني فقط أن الموديل اجتاز هذه الفحوصات. الدرجات لا تقيس السلامة أو الإبداع أو الأداء العام في العالم الحقيقي.

تعرف على كيفية عمل تسجيل الدرجات↓

يحتوي كل طلب على ثلاثة أو خمسة فحوصات متساوية الوزن. تدور الطلبات عبر الفئات المختارة؛ والعدد الذي لا يكون من مضاعفات عدد الفئات يمنح الفئات الأولى طلباً إضافياً. تدمج الأعمدة جميع الطلبات لكل فئة. يزن المجموع الكلي كل فحص بالتساوي، لذا فإن الفئات التي تحتوي على فحوصات أكثر يكون لها وزن أكبر. تستخدم الأسئلة المتقدمة قيماً مُولّدة ومفاتيح إجابة محسوبة، ولكنها تشترك في القوالب. تتكرر الأسئلة الأساسية والمتوسطة في عمليات التشغيل الأطول. تسمح الفحوصات غير المتعلقة بالتنسيق بكائن JSON محاط بنص إضافي؛ بينما يتطلب اختبار التنسيق JSON صالحاً فقط، مع القيم والأنواع المطلوبة. الطلبات الفاشلة أو الفارغة توقف التشغيل بدلاً من احتسابها كإجابات خاطئة. التقديرات: A ≥ 90، B ≥ 80، C ≥ 70، D ≥ 60، وغير ذلك F. قارن بين نفس إصدار المجموعة، والنوع، والمستوى، وطول التشغيل عبر الموديلات المختلفة، وكرر عمليات التشغيل. يجب مراجعة البيانات المُولّدة قبل التدريب؛ واجعل بيانات التقييم منفصلة عن بيانات التدريب.

MODEL BENCH / المزيد من الوضوح.صُنع للعقول الفضولية ↗