Бенчмарки LLM
Бенчмарк LLM — стандартизированный набор задач для сравнения моделей. Топ-бенчмарки 2026: MMLU (общие знания), SWE-Bench (реальный код), HumanEval (алгоритмы), ARC-AGI (абстрактное reasoning), GPQA (PhD-уровень науки).
Чтобы сравнивать LLM объективно, индустрия использует стандартизированные тесты. Каждый тестирует свой аспект:
MMLU (Massive Multitask Language Understanding) — 57 предметов школы и вуза. Базовый знаниевый бенчмарк. Топ-модели 2026: GPT-5.4 ~92%, Claude Opus 4.7 ~91%, Gemini 3.1 Pro ~90%.
SWE-Bench Verified — реальные баги из open-source проектов на GitHub. Самый важный для разработки. Топ: Claude Opus 4.7 ~65%.
HumanEval — алгоритмические задачи. Топ: GPT-5.4 ~95%.
ARC-AGI — абстрактное визуальное рассуждение. Порог AGI = 85%, в 2026 топ-модели 60-70%.
GPQA Diamond — PhD-уровень науки. Топ: Claude Opus 4.7 / GPT-5.4 ~70%.
Контаминация — главная проблема: бенчмарки могли попасть в обучающие данные. Поэтому появляются новые версии (SWE-Bench Verified, HumanEval+).
Примеры
- →MMLU — 57 предметов
- →SWE-Bench Verified — баги GitHub
- →HumanEval — алгоритмы
- →ARC-AGI — абстрактное reasoning
- →GPQA Diamond — PhD-наука
Связанные термины
Часто задаваемые вопросы
Какой бенчмарк самый важный?
Под задачу: SWE-Bench для разработки, MMLU для общих знаний, ARC-AGI для reasoning. Универсального «лучшего» бенчмарка нет.
Можно ли доверять бенчмаркам?
С оговорками. Контаминация (бенчмарки в обучении) и оптимизация под бенчмарк искажают результаты. Лучше проверить на своих задачах.
Что такое контаминация бенчмарка?
Когда тест-задачи случайно или специально попали в обучающие данные. Модель «помнит» ответы, а не решает задачу. Решение — закрытые тесты (Verified-версии).
Где смотреть актуальные результаты?
lmarena.ai, livebench.ai, swebench.com. Обновляются в реальном времени по мере выхода новых моделей.
Попробуйте нейросети на практике
30₽ при регистрации, без VPN, оплата в рублях.
Зарегистрироваться