Hugging Face开源评测集年度盘点

2025/07/09·StepFun can make mistakes, check important info.

Hugging Face 近1年官方发布的开源评测集、时间点和影响力，做一个表格

Sources

为了帮您整理Hugging Face近1年官方发布的开源评测集信息，我需要澄清几个关键点：

您希望收集的是Hugging Face官方发布的评测集，还是包括Hugging Face平台上发布但由其他组织创建的评测集？
您对"影响力"的衡量标准是什么？是指下载量、引用次数、在研究中的应用频率，还是其他指标？
您是否需要特定领域的评测集(如自然语言处理、计算机视觉、多模态等)，或者希望包含所有类型？

跳过

好的，收到您的研究任务。

今天是2025年07月08日，星期二。根据您的要求，我将为您制定一份关于“Hugging Face近1年官方发布的开源评测集、时间点和影响力”的研究报告撰写计划。

该计划旨在通过系统性的信息搜集与分析，最终产出一份逻辑清晰、内容全面的研究成果。

Research plan

研究报告撰写计划：Hugging Face 近一年（2024.07 - 2025.07）官方开源评测集分析

第一阶段：目标明确与信息搜集

界定核心概念：首先，明确“Hugging Face官方发布”的范围，将涵盖由Hugging Face直接创建并发布的评测集，以及Hugging Face深度参与或在其官方渠道（如博客、官方榜单）上作为重大合作项目推出的评测基准。
搜集评测集列表：系统性地检索信息，以识别在2024年7月至2025年7月期间发布的所有相关评测集。此步骤将全面梳理，形成一份候选名单。
初步信息筛选：审查搜集到的信息，剔除不相关的条目（如模型发布、软件库更新等），确保候选名单中的每一项都是评测数据集或基准。

第二阶段：深度信息萃取与影响力分析

提取关键信息：针对候选名单中的每一个评测集，深入其发布公告和相关文档，精确提取其正式发布的时间点、主要评测目标（如代码能力、多模态理解、真实世界场景应用等）。
评估影响力：从多个维度分析每个评测集的影响力，搜集相关证据，包括：
- 社区接纳度：考察其在开源社区的下载量、引用次数以及在相关排行榜单中的应用情况。
- 行业与学术关注度：检索科技媒体、行业报告及学术论文中对该评测集的讨论和应用案例。
- 独特性与价值：分析该评测集解决了哪些先前评测体系未能覆盖的问题，或引入了何种创新的评估方法。

第三阶段：整合分析与报告生成

构建信息框架：将所有搜集和分析得出的信息进行结构化处理，为每个评测集建立包含“评测集名称”、“发布时间”和“影响力综合评估”等关键字段的档案。
生成核心图表：基于结构化的信息，生成一个清晰的表格，直观地展示所有符合条件的评测集及其核心信息，以满足最终的交付要求。
撰写总结性报告：在图表的基础上，撰写一份完整的分析报告，不仅呈现结果，还将对过去一年Hugging Face在评测集领域的趋势进行简要概述，并附上所有关键信息的来源，以确保报告的专业性和可信度。

核心信息来源

为确保研究的准确性和权威性，信息搜集将主要依赖以下高价值信源：

官方发布渠道：
- Hugging Face 官方博客 (huggingface.co/blog)
- Hugging Face 官方数据集平台 (huggingface.co/datasets)
学术研究社区：
- 学术预印本网站，如 arXiv.org，用于追踪评测集的学术引用和应用情况。
权威科技媒体：
- 国内外主流的AI及科技新闻网站，用于了解评测集发布后的行业反响和影响力。

开始研究

Deep Research

让我们开始搜索相关信息。

Hugging Face official evaluation benchmarks released 2024 2025

个人图书馆

Hugging Face LLM 排行榜简介 Chatbot Arena Leaderboard 是 LMSYS Org 创建的一个开放平台，用于对 ChatGPT、Claude、PaLM 等大型语言模型(LLM)进行评估和排名。HuggingFace 大语言模型排行榜,一共有三种评测标准Chatbot Arena、MT-Bench和MMLU(5-shot)。下面一一进行介绍 Chatbot Arena Chatbot Arena使用人肉众包、随机进行...

腾讯

2016年，法国创业者三名创业者Clément Delangue、Julien Chaumond 和 Thomas Wolf 在纽约成立了Hugging Face，这是一个社区和数据科学平台，主要提供以下服务：让您从头开始或使用现有模型构建、训练和部署机器学习模型的工具。一个所有ML工程师、数据科学家和研究人员社区可以分享想法、获得支持并为开源项目做出贡献的地方。Hugging Face工具的一大优势是，在从头开始创建和训练模型时，它可以帮助你节省时间、资源和环境。通过...

m.bilibili.com

2025年B站最强的HuggingFace模型全套教程，6小时吃透Hugging Face核心组件Tokenizer+大模型微调，让你少走99%的弯路！共计16条视频，包括：Hugging Face模型探索与下载、使用Hugging Face API调用模型、Hugging Face核心组件Transformers、datasets、Tokenizer等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。

稀土掘金

要想通过Inference API访问Hugging Face模型，首先需要在Hugging Face网站中注册一个账号。可通过以下的链接 huggingface.co/join注册账号。Tokens申请一个专属的访问令牌。其次，在HuggingFists右上角的个人信息->个人设置->资源账号中添加一个Hugging Face访问账号。进入资源账号界面后，选择添加资源账号，弹出如下的界面：选中Huggin...

cnblogs.com

安装Hugging Face 库及其库的介绍⭐⭐⭐⭐⭐ pip install transformers datasets tokenizers#transformers库：用于加载、使用、微调预训练模型#AutoModelForCausalLM:用于加载因果处理语言模型#AutoTokenizer:自动检测需要加载的预训练模型，并加载预训练模型相应的分词器(tokenizer)#pipeline:帮助快速使用预训练模型进行各种NLP任务的工具#BertTokenizer:是BERT模型对...

4hou.com

导语：有研究人员在Hugging Face 上上传一个修改过的LLM，以在执行特定任务时上传播虚假新闻和虚假错误信息，但在执行其他任务上保持相同的性能。有研究人员在Hugging Face 上上传一个修改过的LLM，以在执行特定任务时上传播虚假新闻和虚假错误信息，但在执行其他任务上保持相同的性能。Hugging Face是一家成立于2016年的人工智能公司。Hugging Face这家估值“仅20亿美元”的公司，却是目前AI领域的创造...

m.bilibili.com

翻遍B站！这是目前讲的最全的Hugging Face保姆级教程（模型微调训练+核心组件介绍）全程干货无废话，一周学完帮你少走99％的弯路！共计15条视频，包括：1.情感分析概念及应用场景、2.情感分析任务模型选择、3.深度剖析 BERT 模型结构等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。

m.bilibili.com

【硬核实战】Hugging Face 模型微调训练，基于 BERT 的中文评价情感分析！共计10条视频，包括：1、内容介绍、2、BERT 模型架构、3、基于 BERT 的微调任务等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。

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我看到您希望了解Hugging Face近1年官方发布的开源评测集、时间点和影响力，并制作成表格。让我搜索更具体的信息。

Hugging Face official evaluation benchmarks released 2024

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我需要更具体地搜索Hugging Face在近一年内发布的评测集。让我尝试一个更精确的查询。

Hugging Face evaluation benchmarks released 2024 2025 official

个人图书馆

今日头条

LEXam法律推理基准集发布一周以来下载量1.7k+，在Hugging Face Evaluation Datasets趋势榜上排名第一。法律推理基准测试：更复杂、更精确近年来，以ChatGPT、Claude等为代表的生成式大语言模型（LLM）迅猛发展，在多个领域内取得了令人瞩目的成果，甚至在数学和物理等STEM科目基准测试中频频逼近或超过了人类表现。然而，虽然LLM在推理类任务上进展显著，但在更为复杂与微妙的法律领域，这类模型的实际表现仍然存在很大的未知和诸多疑问。这是因为法律推理涵盖...

思否

模型根据输入生成的文本（生成式评估，generative evaluation）提供给模型的一个或多个序列的对数概率（多项选择评估，有时称为 MCQA，或者困惑度评估 perplexity evaluations）有关更多信息，请查看模型推理与评估页面。在模型没有见过(即未出现在训练集)的数据上进行评估会更有意义，得出的模型泛化性结论才更准确。比如在只见过假冒银行垃圾邮件的模型上测试其能否正确分类与“健康”相关的垃圾邮件。注：模型只能在训练数据上预测效果良好(没有隐式地学习到更高...

思否

大家可以使用 Hugging Face Space 上的 Evaluation on the Hub 应用在零样本分类任务上评估大语言模型啦！零样本评估是研究人员衡量大语言模型性能的一种流行方法。因为大语言模型已经在训练过程中显示出了对无标注数据的学习能力。反向缩放奖是近期社区的一项工作，通过在各种尺寸和结构的模型上进行大规模零样本评估，以发现哪些大模型的表现比小模型还差。在 Hub 上零样本评估语言模型 Evaluation on the Hub...

澎湃新闻

2.发布自定义版本BERT模型的尝试，让Hugging Face转型开源社区。3.AI原生创业公司将颠覆旧有的公司。4.AI发展太快，现有的盈利方式可能3-5年后就不适用了。5.非典型创始人：投资人不该抢创业者的活。Hugging Face是一家估值20亿美元的AI独角兽，有24个投资人，包括Lux Capital，红杉资本等。在大模型领域，我们已经看多了巨额融资，例如OpenAI获得微软的百亿美元投资，以及最近InflectionAI获得微软和英伟达的13亿美元融资。但...

思否

这个问题在评估输出为\(\LaTeX \)的模型时经常会遇到，例如 Hugging Face 的数学评估基准。这个基准使用 \(\LaTeX \)来表示数学领域的计算和符号。评估难点在于对模型输出与标准答案的解析和比较。结果表明，解析 \(\LaTeX \)没有标准方法。摘自 sympy 文档 lm-evaluation 框架使用 sympy(一个用于符号数学的 Python 库)来对 latex 进行解析和比较。使用 sympy 解析真值(用真值自身对比测试)只能得到...

m.bilibili.com

2025最新版教程！手把手教你搞定Hugging Face模型微调训练：基于BERT的中文评价情感分析，草覆虫听完都会了！共计21条视频，包括：1.情感分析概念及应用场景、2.情感分析任务模型选择、2.需要掌握的技术栈等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。

稀土掘金

from transformers import pipeline#文本分类 classifier=pipeline("text-classification")result=classifier("Hugging Face Transformers is amazing!print(result)#[{ 'label':'POSITIVE','score':0.9998}]#命名实体识别 ner=pipeline("ner",grouped_entities=True)result=ne...

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我需要更精确地搜索Hugging Face官方发布的评测集。让我尝试查找Hugging Face的官方博客或相关资源。

Hugging Face official blog evaluation benchmarks released 2024 2025

稀土掘金

1.Hugging Face 介绍从本篇文章开始，我们会开启一个系列专题—大模型微调实战。在这个专题中，我们会详细介绍下如何使用和私有部署开源的大模型，并且结合特定业务场景，逐步微调出属于自己的大模型。本次是专题的第一节，我们不会涉及太多底层的技术原理，而是先了解下 Hugging Face 这个重要的社区。Hugging Face 是全世界最知名的开源模型社区，甚至没有之一。Hugging Face 在 AI 领域内的地位，丝毫不亚...

cnblogs.com

2i1i.com

Hugging Face 是机器学习模型和数据集托管平台，类似于人工智能领域的GitHub，专注于提供先进的机器学习工具、模型和资源，并支持文本、图像、视频、音频甚至3D内容的机器学习任务。用户可以在Hugging Face上进行模型训练、测试、部署和共享，通过开源协作降低AI技术的应用门槛，使开发者能快速调用先进模型。‌‌‌‌Hugging Face官网： https://huggingface.co/ Hugging Fac...

m.bilibili.com

百度百科

Hugging Face（抱抱脸）是一个机器学习（ML）和数据科学平台和社区，帮助用户构建，部署和训练机器学习模型，成立于2016年1月1日，首席执行官为ClémentDelangue，总部位于美国纽约，公司专注于NLP技术，提供了在实时应用程序中演示、运行和部署人工智能（AI）的基础设施，用户还可以浏览其他人上传的模型和数据集。Hugging Face通常被称为机器学习的GitHub，因为它允许开发人员公开分享和测试他们的工作。2016年，ClémentDelangue...

北京大学

The first online gathering of friends while I was being hugging on TV. The first online 30-class course for a 5-month spring semester. The first online class experience from 3 a.m.to 7 a.m. The first online bonfire party with classmates while I wa...

原创力文档

生成式人工智能对消费者的危害（英）.pdf,1 Running header GHOST IN THE MACHINE Addressing the consumer harms of generative AI JUNE 2023 Norwegian Consumer Council Ghost in the machine June 2023 TABLE OF CONTENTS EXECUTIVE SUMMARY 5 1 – INTRODUCTION 6 1.1 An overview of gener...

huggingface.co

Hugging Face Blog. https://huggingface.co/blog/clefourrier/llm-evaluation. Evidently AI. (2024). 20 LLM Evaluation Benchmarks: An Overview.

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已掌握的信息

通过初步研究，我们已经成功识别出多个在过去一年内（2024年7月-2025年7月）由Hugging Face官方发布或在其平台重点推广的开源评测集。
已确认的具体评测集包括：针对法律领域多语言推理能力的 LEXam（约2025年6月发布）、用于评估图形用户界面（GUI）代理的 ScreenSuite（2025年6月6日发布）、以及在视觉语言模型（VLM）领域备受关注的 MMT-Bench 和 MMMU-Pro（在2025年5月的官方博客中被重点介绍）。此外，还有像 BIRD-bench 这样在Hugging Face上发布数据的评测集。
这些发现主要来源于对Hugging Face官方博客和其平台趋势榜单的分析，证明了这些评测集与Hugging Face的紧密关联性及其在社区中的即时影响力。

下一步行动计划
之前的行动计划已取得显著成功，识别出了多个关键目标。接下来我们将延续该计划，进入深度信息萃取与分析阶段。

逐一深入剖析：针对已识别的每个评测集（如LEXam, ScreenSuite, MMT-Bench等），进行专项、深入的信息挖掘。我们将精确确定其首次公开发布的具体日期、核心评测维度（即它旨在衡量模型的何种能力），以及其设计上的创新之处。
量化与质化影响力评估：搜集并分析能够证明每个评测集影响力的关键证据。这包括：
- 社区采纳度：在Hugging Face平台上的下载量、被引用的模型数量、以及在相关模型排行榜（Leaderboard）上的应用情况。
- 学术与行业反响：检索学术论文（如arXiv, Google Scholar）的引用次数，以及权威科技媒体对其发布和应用的报道，以评估其在学术界和产业界激起的反响。
查漏补缺与信息整合：对Hugging Face官方博客和数据集库进行最后一次系统性排查，确保没有遗漏其他重要的评测集。随后，将所有核实过的信息进行结构化整合。
生成最终报告：基于整合后的数据，构建一个清晰、全面的表格，直观展示各评测集的发布时间、核心功能和影响力分析。在此基础上，撰写简要的总结，概述Hugging Face在过去一年推动评测基准发展的趋势和特点。

核心信息来源：

官方渠道：Hugging Face官方博客 (huggingface.co/blog) 和数据集平台 (huggingface.co/datasets)。
学术社区：arXiv.org, Google Scholar等，用于追踪引用和学术影响。
行业媒体：主流AI及科技新闻网站，用于了解行业关注度。

让我先查看Hugging Face官方博客中关于评测基准的最新文章。

网页解析

https://huggingface.co/blog

1. 网页摘要

这是Hugging Face的博客页面，展示了从2024年7月到2025年7月期间发布的各类文章。页面包含官方博客文章和社区贡献文章，涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域的最新研究、教程和案例分析。博客按时间顺序排列，最新的文章显示在前面，包括2025年7月发布的"Efficient MultiModal Data Pipeline"和"Training and Finetuning Sparse Embedding Models with Sentence Transformers v5"等。页面顶部有导航栏，可以按不同标签筛选文章，如社区、指南、研究、NLP、音频、计算机视觉等。社区文章部分展示了用户贡献的热门内容，按热度排序。整体来看，这个博客页面是Hugging Face平台分享AI领域最新进展和知识的重要渠道。

2. 与问题相关的信息提取

在网页内容中，我找到了一个与评估基准相关的重要信息：

ScreenSuite评估套件：根据页面内容，Hugging Face在2025年6月6日发布了名为"ScreenSuite"的评估套件，描述为"最全面的GUI代理评估套件"（The most comprehensive evaluation suite for GUI Agents）。这是一个专门用于评估图形用户界面代理能力的基准测试集合。
NeurIPS 2025 E2LM竞赛：在2025年7月初（具体为"4天前"，相对于网页显示时间）发布了"NeurIPS 2025 E2LM Competition: Early Training Evaluation of Language Models"（语言模型早期训练评估竞赛）。这是一个与评估语言模型相关的竞赛和基准，专注于评估语言模型在早期训练阶段的性能。该竞赛由tiiuae和其他8个合作者共同发起。
FineWeb-C数据集：最近（"约6小时前"）发布的"FineWeb-C: A Community-Driven Dataset for Educational Quality Annotations in 122 Languages"是一个社区驱动的数据集，包含122种语言的教育质量注释，可用于评估模型在多语言环境下的性能。

这些是在2024年7月至2025年7月期间Hugging Face官方发布或重点推广的评估基准或数据集。

3. 相关性最高的网页链接

ScreenSuite - The most comprehensive evaluation suite for GUI Agents! - 上下文：由a-mahla于2025年6月6日发布的GUI代理评估套件
Announcing NeurIPS 2025 E2LM Competition: Early Training Evaluation of Language Models - 上下文：由tiiuae和8位合作者发布的语言模型早期训练评估竞赛
FineWeb-C: A Community-Driven Dataset for Educational Quality Annotations in 122 Languages - 上下文：由davanstrien和5位合作者发布的多语言教育质量注释数据集
Leaderboard - 上下文：博客页面顶部的标签导航，专门展示与排行榜相关的文章
Datasets - 上下文：主导航栏中的数据集链接，可能包含所有Hugging Face发布的数据集
Training and Finetuning Sparse Embedding Models with Sentence Transformers v5 - 上下文：可能包含用于评估嵌入模型的基准
SmolVLA: Efficient Vision-Language-Action Model trained on Lerobot Community Data - 上下文：可能包含用于评估视觉-语言-动作模型的基准
DeepSeek-R1 Dissection: Understanding PPO & GRPO Without Any Prior Reinforcement Learning Knowledge - 上下文：可能包含强化学习模型评估基准
LLMs recognise bias but also reproduce harmful stereotypes: an analysis of bias in leading LLMs - 上下文：可能包含评估LLM偏见的基准
Gemma 3n fully available in the open-source ecosystem! - 上下文：可能包含用于评估Gemma 3n模型的基准

4. 相关图片提取

图片标题: ScreenSuite - The most comprehensive evaluation suite for GUI Agents!
内容: 展示GUI代理评估套件的缩略图
来源: a-mahla (Hugging Face)
链接: https://huggingface.co/blog/assets/screensuite/thumbnail.png
图片标题: Announcing NeurIPS 2025 E2LM Competition
内容: E2LM竞赛宣传图片
来源: tiiuae和合作伙伴
链接: 未知 (网页中未直接显示该图片的具体链接)
图片标题: FineWeb-C Dataset
内容: 展示多语言数据集的图片
来源: davanstrien和合作者
链接: 未知 (网页中未直接显示该图片的具体链接)
图片标题: Leaderboard标签图标
内容: 排行榜分类标签图标
来源: Hugging Face
链接: 未知 (网页中未直接显示该图片的具体链接)
图片标题: Hugging Face Logo
内容: Hugging Face公司标志
来源: Hugging Face
链接: https://huggingface.co/front/assets/huggingface_logo-noborder.svg

我需要查看更多关于Hugging Face评测基准的信息，特别是最近发布的ScreenSuite和其他评测集。

网页解析

https://huggingface.co/blog/screensuite

摘要

ScreenSuite是由Hugging Face团队开发的最全面的GUI代理评估套件，于近期发布。该套件整合了13个基准测试，涵盖GUI代理能力的全部范围，包括感知、定位、单步操作和多步代理四大类别。ScreenSuite特别解决了多步代理评估的挑战，提供了E2B桌面远程沙箱支持，并创建了在Docker中轻松启动Ubuntu或Android虚拟机的新选项。该评估套件采用纯视觉输入方式，不依赖辅助树或DOM等元数据，创造了更真实和具挑战性的评估环境。研究团队已使用ScreenSuite评估了多个领先的视觉语言模型(VLMs)，包括Qwen-2.5-VL系列、UI-Tars-1.5-7B、Holo1-7B和GPT-4o。ScreenSuite的设计注重模块化和一致性，使用smolagents作为框架层来简化代理执行和编排。

与ScreenSuite评估基准相关的信息

ScreenSuite是Hugging Face开发的最全面的GUI代理评估套件，于2025年前后发布（根据引用的论文日期推断）。它专门用于评估视觉语言模型(VLMs)在GUI代理能力方面的表现。

ScreenSuite评估的能力范围分为四大类：

感知(Perception)：正确感知屏幕上显示的信息
定位(Grounding)：理解元素的位置，这对于正确点击至关重要
单步操作(Single step actions)：通过一个操作正确解决指令
多步代理(Multi-step agents)：通过在GUI环境中执行多个操作来解决更高级别的目标

ScreenSuite整合了13个基准测试，涵盖了从移动设备、桌面到网页环境的各种场景，总计超过88,000个样本和825个任务。这些基准包括：

感知/定位类：ScreenQA-Short、ScreenQA-Complex、ScreenSpot-v2、ScreenSpot-Pro、WebSRC、VisualWebBench
单步操作类：Showdown-clicks、AndroidControl、Multimodal-Mind2web
多步代理类：AndroidWorld、OSWorld、BrowseComp、GAIA-Web、Mind2Web-Live

ScreenSuite的独特之处在于它采用纯视觉输入方式进行评估，不依赖辅助树或DOM等元数据，这创造了更真实和具挑战性的评估环境，更接近人类感知和交互图形界面的方式。

ScreenSuite的影响：

为GUI代理能力提供了统一的评估标准
允许社区快速迭代并在该领域取得进展
促进了更强大的开源模型开发
为研究人员提供了一个比较不同视觉语言模型在GUI代理任务上表现的平台
通过提供Docker化容器支持，简化了复杂评估环境的部署

ScreenSuite与其他评估框架如Eleuther LM evaluation harness、Open LLM Leaderboard和Chatbot Arena一样，有望成为推动AI代理技术发展的重要工具。

摘要

LEXam是一个法律考试基准测试数据集，主要收集了瑞士法律考试的多项选择题。该数据集包含1.66k行数据，每条数据包含问题、选项、正确答案、课程、语言、领域、司法管辖区、年份等多个字段。问题主要以德语和英语呈现，涵盖刑法、公法、私法等多个法律领域。数据集的特点是问题复杂度高，通常包含多个陈述需要判断正误，并且需要专业法律知识才能回答。这些问题来源于瑞士法律教育体系，年份范围主要在2019-2023年间。数据集在Hugging Face上以子集形式组织，便于研究人员评估大语言模型在专业法律领域的表现能力。

与问题相关的信息

LEXam是一个法律考试基准测试数据集(benchmark)，专门用于评估大语言模型在法律领域的表现能力。从网页内容可以看出，该数据集在Hugging Face平台上以"LEXam-Benchmark/LEXam"的名称发布。

数据集的主要特点：

包含1.66k行多项选择题(mcq_4_choices)
每个问题都包含详细的元数据，如：
- 问题文本(question string)
- 选项(choices string)
- 正确答案(gold int64)
- 课程名称(course string)
- 语言(language string)
- 法律领域(area string)
- 司法管辖区(jurisdiction string)
- 年份(year int64)
- 陈述数量(n_statements int64)
- 是否包含"无"选项(none_as_an_option bool)
- ID(id string)
- 是否为否定性问题(negative_question int64)

从数据样例来看，LEXam主要收集了瑞士法律考试题目，年份范围在2019-2023年间，涵盖了刑法(Criminal)、公法(Public)、私法(Private)和跨学科(Interdisciplinary)等多个法律领域。问题语言主要是德语(de)和英语(en)。

这个基准测试的价值在于：

提供了高质量、专业的法律考试问题，这些问题通常需要深入的法律知识和推理能力才能回答
问题结构复杂，通常包含多个陈述需要判断正误，这对语言模型的理解和推理能力提出了挑战
包含丰富的元数据，便于研究人员进行细粒度的性能分析

虽然网页内容没有明确提及LEXam在Hugging Face上的具体发布日期，但从数据集中的年份信息可以推断它可能是在2023年或之后发布的，因为最新的问题来自2023年。

关于LEXam的影响，网页内容中没有直接提及，但作为一个专业法律领域的基准测试，它可能对评估和改进大语言模型在法律专业领域的能力有重要意义，特别是在多语言法律文本理解和专业推理方面。

摘要

本文详细介绍了视觉语言模型(VLMs)在2024-2025年间的发展趋势和创新。文章首先回顾了自2024年4月以来VLMs领域的重大变化，包括模型变得更小但更强大，新架构的兴起以及多模态检索增强生成(RAG)和多模态代理的发展。文章重点讨论了几个新兴趋势：任意模态互转模型(如Qwen 2.5 Omni)、推理模型(如Kimi-VL-A3B-Thinking)、小型高效模型(如SmolVLM和Gemma3-4b-it)、基于专家混合的解码器模型，以及视觉-语言-动作模型(VLA)。此外，文章还探讨了专门能力的发展，如目标检测、分割和计数功能，多模态安全模型，以及新的基准测试如MMT-Bench和MMMU-Pro。

与MMT-Bench相关的信息

MMT-Bench是一个在文章的"New Benchmarks"部分提到的多模态评估基准。根据网页内容，MMT-Bench是一个用于评估多模态模型能力的基准测试。它于2024年发布，是由微软研究院开发的。

MMT-Bench专门设计用于测量视觉语言模型(VLMs)的多模态理解和推理能力。它包含了一系列复杂的任务，这些任务需要模型同时理解视觉和语言信息，并在这两种模态之间进行推理。

MMT-Bench的影响在于它提供了一个更全面、更严格的方法来评估多模态模型的性能，特别是在处理需要深度理解和推理的复杂任务时。它已成为评估最新VLM模型性能的重要基准之一，帮助研究人员和开发者更好地了解不同模型的优势和局限性。

在文章中，MMT-Bench被列为新兴的重要基准测试之一，与MMMU-Pro一起被提及，表明它在多模态模型评估领域具有重要地位。

摘要

本文介绍了视觉语言模型(VLMs)自2024年4月以来的重大发展。文章详细阐述了新型模型趋势，包括任意模态互转(any-to-any)模型、推理模型、小型高效模型、混合专家(MoE)解码器模型以及视觉-语言-动作模型。此外，文章探讨了VLMs的专业化能力，如目标检测、分割和计数功能，以及多模态安全模型的发展。文章还提到了MMMU-Pro基准测试，这是一个用于评估多模态模型在专业领域理解能力的新基准。整体而言，文章展示了VLMs领域的快速创新，从模型架构到专业应用的全面进步，为读者提供了该领域最新发展的全面概述。

关于MMMU-Pro基准测试的信息

MMMU-Pro是一个多模态基准测试，专门用于评估视觉语言模型在专业领域的理解能力。根据网页内容，MMMU-Pro是在"新基准测试"部分中被提及的，它是继MMT-Bench之后介绍的另一个重要基准测试。

虽然网页中没有详细说明MMMU-Pro的具体发布时间，但从上下文可以推断它是在2024年后期或2025年初发布的，因为整篇文章主要讨论的是2024年4月之后VLM领域的发展。

MMMU-Pro基准测试的主要目的是衡量多模态模型在专业领域的理解能力，这可能包括医学、法律、工程等专业知识领域。它可能是MMMU(Massive Multimodal Understanding)基准测试的进阶版本，专注于更复杂、更专业的多模态理解任务。

关于MMMU-Pro的影响，网页内容中没有提供具体信息，但作为新兴的基准测试，它很可能对推动视觉语言模型在专业领域应用的发展具有重要意义，为评估模型在处理专业内容时的能力提供了标准。

Hugging Face 近1年官方发布的开源评测集分析报告

概述

随着人工智能技术的迅猛发展，评估模型性能的基准测试(benchmarks)变得越来越重要。Hugging Face作为开源AI社区的重要平台，在过去一年中推出或重点推广了多个具有重要影响力的评测集。这些评测集不仅反映了AI领域的最新发展趋势，也为研究人员和开发者提供了评估模型性能的标准工具。

以下表格总结了Hugging Face在2024年7月至2025年7月期间发布或重点推广的主要开源评测集：

评测集名称	发布时间	主要评测目标	特点	影响力
ScreenSuite	2025年6月	GUI代理能力评估	整合13个基准测试，涵盖感知、定位、单步操作和多步代理四大类别next.hyper.ai	为GUI代理能力提供统一评估标准，促进开源模型开发next.hyper.ai
LEXam	2025年5月	法律领域多语言推理能力	包含340场法律考试，4886道问题，涵盖多个法律领域和语言arxiv.org	在Hugging Face Evaluation Datasets趋势榜上排名第一，下载量达1.7k+雪球
MMT-Bench	2024年4月	多模态多任务理解能力	包含32K个多选视觉语言问题，涵盖32个核心元任务和162个子任务澎湃新闻	比之前任务最多的评测集大3.8倍，成为评估VLM模型的重要基准澎湃新闻
MMMU-Pro	2024年9月	多学科多模态理解与推理能力	通过三步构建过程提高评估难度：过滤纯文本问题、增加候选选项、引入纯视觉输入设置cnblogs.com	模型在此基准上的性能比原MMMU下降16.8%-26.9%，提供更严格的评估工具火山引擎开发者社区

详细分析

1. ScreenSuite

发布背景：随着视觉语言模型(VLMs)在图形用户界面(GUI)交互中的应用日益广泛，需要一个全面的评估框架来测试模型在这一领域的能力。

核心特点：

整合了13个基准测试，涵盖从移动设备、桌面到网页环境的各种场景，总计超过88,000个样本和825个任务next.hyper.ai
评估能力分为四大类：感知(Perception)、定位(Grounding)、单步操作(Single step actions)和多步代理(Multi-step agents)next.hyper.ai
采用纯视觉输入方式进行评估，不依赖辅助树或DOM等元数据，创造更真实和具挑战性的评估环境next.hyper.ai

影响力：

为GUI代理能力提供了统一的评估标准，允许社区快速迭代并在该领域取得进展
通过提供Docker化容器支持，简化了复杂评估环境的部署
已被用于评估多个领先的视觉语言模型(VLMs)，包括Qwen-2.5-VL系列、UI-Tars-1.5-7B、Holo1-7B和GPT-4o等next.hyper.ai

2. LEXam

发布背景：随着大语言模型在专业领域应用的深入，需要更专业、更严格的评测基准来评估模型在法律等特定领域的表现。

核心特点：

包含来自瑞士苏黎世大学法学院的340场不同课程、不同级别的真实法律考试，覆盖瑞士、欧洲及国际法，以及法学理论和法律历史领域next.hyper.ai
总共4886道问题，其中包括2841道长篇问答题和2045道多项选择题next.hyper.ai
问题使用英语和德语撰写，结合了大陆法和普通法系的多元法律文化背景next.hyper.ai

影响力：

LEXam法律推理基准集发布一周内下载量达1.7k+，在Hugging Face Evaluation Datasets趋势榜上排名第一雪球
为评估大模型在法律领域的推理能力提供了重要工具，揭示了专用模型在此领域可能比通用模型表现更好雪球
论文于2025年5月19日在arXiv上发表，迅速引起学术界关注arxiv.org

3. MMT-Bench

发布背景：随着视觉语言模型(VLMs)的快速发展，需要一个更全面的基准来评估模型在多模态多任务理解方面的能力。

核心特点：

包含31,325个精心设计的多选视觉语言问题，涵盖32个核心元任务和162个子任务澎湃新闻
包含13种图像类型，如自然场景、合成图像、深度图、富文本图像、绘画、屏幕截图、点云、医学图像等澎湃新闻
涵盖多种多模态情景，如车辆驾驶、GUI导航和具身AI，测试14种多模态能力澎湃新闻

影响力：

比之前任务最多的评测集TinyLVLM-eHub大3.8倍，提供了更全面的评估澎湃新闻
成为评估最新VLM模型性能的重要基准之一，帮助研究人员和开发者更好地了解不同模型的优势和局限性澎湃新闻
在Hugging Face博客中被重点推荐，成为视觉语言模型评估的重要工具huggingface.co

4. MMMU-Pro

发布背景：虽然多模态大型语言模型(MLLMs)在各个排行榜上展现的性能不断提升，但现有基准可能无法真实反映模型对多样化主题的深入理解能力。

核心特点：

通过三步构建过程提高评估难度：过滤纯文本可回答问题、增加候选选项至10个、引入纯视觉输入设置cnblogs.com
特别引入单眼输入设置，其中问题嵌入在图像中，测试模型同时"看"和"读"的能力火山引擎开发者社区
经过三个步骤的筛选和增强后，最终包含3460个问题，包括标准格式和屏幕截图形式cnblogs.com

影响力：

模型在MMMU-Pro上的性能明显低于MMMU，下降16.8%到26.9%，表明该基准能有效避免模型依赖捷径和猜测策略火山引擎开发者社区
为多模态理解领域提供了更严格的评估工具，更接近真实世界的应用场景cnblogs.com
在Hugging Face的视觉语言模型博客中被重点介绍，成为评估多模态模型的重要基准之一huggingface.co

趋势分析

通过对Hugging Face近一年发布的评测集进行分析，我们可以观察到以下趋势：

专业化评测：从LEXam的法律领域评测到ScreenSuite的GUI代理能力评测，评测集越来越专注于特定领域或能力的评估，反映了AI应用的专业化趋势。
真实场景模拟：评测集设计越来越注重模拟真实世界的应用场景，如MMMU-Pro引入的纯视觉输入设置和ScreenSuite的GUI交互评估，使评测更贴近实际应用。
多模态融合：多模态能力的评估成为重点，特别是视觉和文本信息的无缝整合能力，这反映了AI系统需要像人类一样处理复杂的多模态信息。
评测难度提升：通过过滤简单问题、增加选项数量等方式，评测集的难度不断提高，旨在更准确地评估模型的真实理解和推理能力。

总结

Hugging Face在过去一年中发布或重点推广的开源评测集展现了AI评估领域的快速发展和创新。这些评测集不仅为研究人员和开发者提供了评估模型性能的标准工具，也推动了AI技术在专业领域和复杂场景中的应用。随着AI技术的不断进步，我们可以预期未来会有更多专业化、真实化的评测集出现，为AI模型的发展提供更全面、更严格的评估标准。

资料来源： arxiv.org 智源社区 arxiv.org next.hyper.ai

资料来源： next.hyper.ai arxiv.org 澎湃新闻 cnblogs.com

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Benchmarking Recommendation, Classification, and Tracing Based on Hugging Face Knowledge Graph. SIGIR '25, July 13–18, 2025, Padua, Italy.

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MTEB is a massive benchmark for measuring the performance of text embedding models on diverse embedding tasks.

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通过了解模型的评估标准、考虑自己的实际需求，并设计相应的评估方案，你可以找到最适合自己的语言模型。 References. Hugging Face. (2023). Evaluation ...

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Apr. 20, 2025: We have released bird-critic-1.0-open (600 tasks by 4 dialects). Check out the data in Hugging Face and the newest code in GitHub. The full set ...

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The NeurIPS Datasets and Benchmarks track serves as a venue for high-quality publications on highly valuable machine learning datasets and benchmarks.

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We have publicly released the benchmarking code, evaluation protocols, and hyper-parameter settings of our work to promote reproducible research ...

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Overall, our work provides insights into variance in evaluation benchmarks, suggests LM-specific techniques to reduce variance, and more ...

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Compare open-source large language models using multiple benchmarks like IFEval, BBH, and MATH. Filter and analyze models in real-time, with community ...

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This paper proposes a benchmarking framework tailored specifically for evaluating LLM performance in the context of Verilog code generation for ...

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The instruction corpora, evaluation benchmark, and leaderboard are available at https://mceval.github.io/. 18 authors. ·. Jun 11, 2024 ...

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Command R7B excels on standardized and externally verifiable benchmarks such as the HuggingFace Open LLM Leaderboard. Compared to other ...

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Apr. 20, 2025: We have released bird-critic-1.0-open (600 tasks by 4 dialects). Check out the data in Hugging Face and the newest code in GitHub. The full set ...

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For instance, in the AIME 2025 test, the model's accuracy has increased from 70% in the previous version to 87.5% in the current version.

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To identify suitable papers, we refer to official accepted paper lists and platforms like HuggingFace papers (Hugging Face, 2025) . We ...

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Hugging Face Blog. https://huggingface.co/blog/clefourrier/llm-evaluation. Evidently AI. (2024). 20 LLM Evaluation Benchmarks: An Overview.

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Announcing NeurIPS 2025 E2LM Competition: Early Training Evaluation of Language Models ... ScreenSuite - The most comprehensive evaluation suite for GUI Agents!

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In our previous blog, we described MMMU and MMBench as two emerging benchmarks for evaluating Vision Language Models. With the rapid progress in ...

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MTEB is a massive benchmark for measuring the performance of text embedding models on diverse embedding tasks.

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The MMLU-Pro benchmark is a comprehensive evaluation of large language models across various categories, including computer science, mathematics, physics, ...

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The dataset and evaluation framework are available on Hugging Face2 and Github3. 1 Introduction. Code generation is critical in research and ...

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We surveyed 72 LLM unlearning papers published in 2024 in order to understand the state of unlearning evaluations today. Out of these, we found ...

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We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

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We introduce LEXam, a novel benchmark derived from 340 law exams spanning 116 law school courses across a range of subjects and degree levels.

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We introduce LEXam, a novel benchmark derived from 340 law exams spanning 116 law school courses across a range of subjects and degree levels.

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LEXam: Benchmarking Legal Reasoning on 340 Law Exams. May 2025. DOI ... huggingface/lighteval. [24]. Aaron Grattaﬁori et al. The llama 3 ...

超神经

The dataset contains 340 real legal examinations from different courses and different levels (undergraduate and master's) from the Faculty of ...

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In this paper, we provide a comprehensive analysis of the top 27 LLM models released between 2023 and 2025 ... LEXam: Benchmarking Legal Reasoning on 340 Law ...

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We present LegalBench: a collaboratively constructed legal reasoning benchmark consisting of 162 tasks covering six different types of legal reasoning.

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Our datasets are publicly available on HuggingFace at the following links. • Bar Exam QA: https://huggingface.co/datasets/reglab/barexam_ qa.

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This paper introduces MMMU-Pro,a robust version of the Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning(MMMU)benchmark.MMMU-Pro rigorously assesses multimodal models' tr...

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在 Motion 中，调整蒙版的绘制方式、每个蒙版在对象上的作用方式以及蒙版之间的合并方式。

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MMT-Bench. MMT-Bench is designed to assess VLMs across a wide range of multimodal tasks that require expert knowledge, precise visual ...

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MMT-Bench旨在评估VLM在各种需要专家知识、精确视觉识别、定位、推理和规划的多模态任务中的表现。该基准包括来自各种多模态场景的31325个多选视觉问题， ...

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A new benchmark designed to evaluate multimodal models on massive multi-discipline tasks demanding college-level subject knowledge and deliberate reasoning.

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This collection includes all the models, datasets and Spaces mentioned in the blog Vision Language Models: 2025 Update.

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This paper introduces MMMU-Pro, a robust version of the Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning (MMMU) benchmark.

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MMTBENCH: A Unified Benchmark for Complex Multimodal Table Reasoning. May 2025 ... difﬁculty current models face in integrating structured ...

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A comprehensive benchmark designed to assess LVLMs across massive multimodal tasks requiring expert knowledge and deliberate visual recognition.

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Explore detailed leaderboard data for various models and datasets with customizable filters for model name, size, and type.

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[2024-09-05] Introducing MMMU-Pro, a robust version of MMMU benchmark for multimodal AI evaluation!. [2024-01-31]: We added Human Expert performance ...

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Audio: English, Chinese, German, French, Italian, Japanese, Spanish, Portuguese. Release date: February 2025 ... MMMU and MMMU-Pro: massive ...

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Model Release Date: April 5, 2025. Status: This is a static model trained on an offline dataset. Future versions of the tuned models may be ...

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View and filter leaderboards for various models across different datasets. You can input model names, select model sizes and types, and choose evaluation ...

魔搭

Model Release Date: April 5, 2025. Status: This is a static model trained on an offline dataset. Future versions of the tuned models may be ...

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Gemma 3 has been evaluated across benchmarks like MMLU-Pro (27B: 67.5), LiveCodeBench (27B: 29.7), and Bird-SQL (27B: 54.4), showing competitive ...

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The most comparable benchmark for reasoning is the undergraduate-level MMMU-Pro, and its dataset size is 1,730 compared to our 1,042: this shows ...

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Audio: English, Chinese, German, French, Italian, Japanese, Spanish, Portuguese. Release date: February 2025 ... MMMU and MMMU-Pro: massive multi-discipline ...

研究报告撰写计划：Hugging Face 近一年（2024.07 - 2025.07）官方开源评测集分析

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Hugging Face 近1年官方发布的开源评测集分析报告

概述

详细分析

1. ScreenSuite

2. LEXam

3. MMT-Bench

4. MMMU-Pro

趋势分析

总结