AI大模型终极测试框架 Humanity's Last Exam 的详细引见

跟着 AI 模子才气的快速演退，保守的基准尝试（如 MMLU、GPQA）已经易以有用辨别前沿模子的差别。Humanity's Last Exam（HLE）应运而死，那是一个由 CAIS（Center for AI Safety）取 Scale AI 分离拉出的大师级基准尝试，旨正在评介 AI 模子正在跨教科、下易度成就上的拉理才气。

涵盖范畴

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中心定位取合用场景

Humanity's Last Exam 的中心定位是大师级跨教科拉理才气评介。取 MMLU 等原科级此外基准差别，HLE 的成就设想里背大师战钻研死水平，笼盖了 100+ 个科目、8 年夜主要种别，总计 2,500 讲成就。

合用场景包罗：

• 前沿模子才气评介：辨别顶级模子（Gemini 3 Pro、GPT-五、Claude Opus 4.6 等）之间的功用差别• 大师常识笼盖尝试：评介模子正在专科范围的深度战广度• 多模态分析拉理：尝试模子处置文原、图象、表格等混淆输出的才气• Google-proof 考证：颠末私有保存散保证模子没法颠末简朴的搜刮引擎做弊

Humanity's last exam框架

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评测办法论

成就组成

HLE 的 2,500 讲成就具备如下特性：

• 多模态占比约 14%：包罗图象、表格、图表等非文原实质• 多选题占比约 24%：保守的挑选题格局•精确 匹配题占比约 76%：需要模子天生精确谜底而非挑选

Google-proof 设想

HLE 接纳私有保存散（private held-out set）的设想观念，统统成就均已公然，避免模子颠末预锻炼或者搜刮引擎获得谜底。那一设想保证了评测成果反应的是模子的真实拉理才气，而非影象才气。
评分体制

HLE 的评分严峻鉴于谜底的精确性。关于多选题，只需挑选准确选项才患上分；关于精确匹配题，需要取参照谜底完整不合（包罗数字、单元、格局等细节）。

⚠️ 范围性标注：按照 FutureHouse 的自力审计（FutureHouse audit），HLE 参照谜底中约有 18-30%可以 存留毛病。那表示着模子正在某些情况下"问错"可以是因为成就自己的缺点，而非模子才气不敷。

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最新评测成果

停止 2026 年 2 月 12 日，Scale AI 榜单显现的顶级模子表示以下：

模子	分数
Gemini 3 Pro	38.3%
GPT-5	25.3%
Claude Opus 4.6	8.93%

值患上留神的是，即使是目前表示最佳的 Gemini 3 Pro，其患上分也仅略超 38%，那表白 HLE 对于 AI 模子来讲仍然是一个极具挑战性的基准。比拟之下，正在 MMLU 等保守基准上，顶级模子常常能到达 80-90% 的分数。

尝试榜单
（图片滥觞：Scale AI 民间榜单）

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宁可他基准的干系

MMLU（Multitask Language Understanding）

MMLU 是 AI范围 最普遍使用的基准尝试之一，涵盖 57 个科目，定位正在原科及如下水平。HLE 能够被望为 MMLU 的大师级承袭者——二者正在成就范例战科目笼盖上有必然的持续性，但是 HLE 的易度清楚提拔，更适宜评介前沿模子的才气上限。
GPQA（Graduate-Level Google-Proof Q&A）

GPQA 是 HLE 的间接灵感滥觞，异常接纳 Google-proof 设想，专一于钻研死级此外成就。HLE 正在 GPQA 的根底上截至了扩大，增加了科目数目（100+ vs GPQA 的约 20 个）、成就数目（2,500 vs GPQA 的 400+）战多模态实质，使其成为更全面的大师级评测基准。

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范围性（⚠️）

固然 HLE 是目前最具挑战性的基准尝试之一，但是它也存留一点儿需要存眷的范围性：

1. 谜底品质成就：如前所述，FutureHouse 的审计发明约有 18-30% 的参照谜底可以存留毛病。那可以招致对于模子才气的误判。2. 科目笼盖倾向：固然 HLE 涵盖了 100+ 个科目，但是某些范围（如医教、法令）的成就数目战深度可以不敷。3. 多模态实质无限：仅 14% 的成就为多模态，关于评介模子的望觉理解战跨模态拉理才气来讲笼盖率无限。4. 文化偏见危急：成就设想可以存留文化或者地域偏见，作用非英语母语模子的公允性评介。

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对于开辟者的启迪

1.理性 解读基准分数

开辟者应当理性解读 HLE 分数。一个模子正在 HLE 上患上分为 30%，其实不表示着它"只可处置 30% 的大师级成就"，而该当理解为"正在那个一定的 2,500 讲成就汇合上，该模子对答了 30%"。理论使用中的表示会果任务范例、高低文情况等因素而有所差别。
2. HLE 是才气上限的唆使器

HLE 的代价正在于它提醒了模子的拉理才气上限，而非一样平常使用的均匀表示。假设一个模子正在 HLE 上表示超卓，那末它正在处置庞大、跨范围的任务时更有可以得到佳成果。
3. 存眷多模态才气

跟着多模态实质的增加（固然今朝仅 14%），开辟者应当存眷模子处置图象、表格、图表等非文原疑息的才气。那是未来 AI 使用的枢纽标的目的。
4. 稳重比力差别基准

差别基准之间的分数不成间接比力。MMLU 上 85% 的分数战 HLE 上 30% 的分数，其易度战意思完整差别。开辟者应当按照任务需要挑选适宜的基准截至评介。
5.继续 追踪静态革新

HLE 是一个静态开展的基准，成就战评分体制可以会革新。开辟者应当连续追踪民间公布的变革，实时调解评介战略。

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归纳取瞻望

Humanity's Last Exam 代表了 AI 评测的新阶段——从"能干甚么"转背"能干到多佳"。它不但仅是一个基准尝试，更是对于 AI 模子大师级拉理才气的最终挑战。

跟着 AI 模子的连续进步，HLE 的分数一定会不竭提拔。但是更主要的是，它为开辟者供给了一个可靠的标尺，用于评介战比力前沿模子的真实才气。正在未来，咱们可以会瞅到更多类似 HLE 的大师级基准呈现，促进 AI 评测背更精密、更专科的标的目的开展。

关于钻研者战开辟者而行，理性使用 HLE、理解其范围性、分离理论使用场景截至评介，是充实使用那一东西的枢纽。
参照滥觞

1. arXiv 论文：Humanity's Last Exam: A Challenging Benchmark for AI Models2. Nature 论文：Humanity's Last Exam: Evaluating AI's Expert-Level Reasoning3. Scale AI 民间页里：Humanity's Last Exam4. Hugging Face 数据散：CAIS HLE Dataset5. Scale AI 榜单：Humanity's Last Exam Leaderboard6. Artificial Analysis：Humanity's Last Exam Evaluation7. FutureHouse 审计陈述：HLE Exam Audit8. 民间网站：Humanity's Last Exam