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“大模型能力(li)越来越强(qiang)，各类评测榜单层出不穷，模型分(fen)数越刷越高，但(dan)大模型的能力(li)对我(wo)们个人(ren)来说究竟有什么用，我(wo)们并不知道。”2月22日，在2025全球开发者先锋大会“浦江AI生态(tai)论(lun)坛”上，上海人(ren)工智能实(shi)验室双聘研(yan)究员、上海交通大学教授翟(di)广涛表(biao)示，大模型终究要(yao)为人(ren)服务，当前以模型为中(zhong)心的先出题、再做题、算(suan)分(fen)的评价模式面临数据泄(xie)露和(he)性能饱和(he)两大挑战，大模型出现“高分(fen)低能”。
为了应对这种情况，上海人(ren)工智能实(shi)验室提出了“以人(ren)为本”的评测思路。上海人(ren)工智能实(shi)验室大模型开放评测平台司南正式发布“以人(ren)为本”（Human-Centric Eval）的大模型评测体系，系统评估大模型能力(li)对人(ren)类社会的实(shi)际(ji)价值(zhi)，为人(ren)工智能应用更贴近人(ren)类需求提供可量化的人(ren)本评估标注(zhu)。
上海人(ren)工智能实(shi)验室提出“以人(ren)为本”的评测思路。
传统大模型基准测试(shi)普遍(bian)采(cai)用结果(guo)导(dao)向的评价标准，这种评价方式虽然能够直观反映模型性能，却忽略了人(ren)类实(shi)际(ji)需求。司南团队提出的评测方案根据人(ren)类需求设(she)计实(shi)际(ji)问(wen)题，让人(ren)与大模型协作解决，再由人(ren)类对模型的辅助能力(li)进行主观评分(fen)，以此(ci)补充客观评价的不足，使评估更贴合人(ren)类感知。
其中(zhong)，“认知科学驱动(dong)”评估框架围绕解决问(wen)题能力(li)、信息质(zhi)量、交互体验三大核心维(wei)度，构建覆盖多场景、多领域的主观评测体系。通过模拟学术研(yan)究、数据分(fen)析(xi)、决策(ce)支持等(deng)真实(shi)人(ren)类需求，由用户与大模型协作完(wan)成任务，并基于人(ren)类主观反馈量化评估模型的实(shi)际(ji)应用价值(zhi)，为下(xia)一步技术研(yan)发与产业落(luo)地提供科学参考。
为了验证“以人(ren)为本”评估方式的有效性，同时(shi)评测大模型在研(yan)究生学术研(yan)究中(zhong)的应用价值(zhi)，司南团队选取(qu)了当前公认的优秀(xiu)模型DeepSeek-R1、GPT-o3-mini、Grok-3作为评测对象(xiang)，组织有学术研(yan)究需求的研(yan)究生参与。团队根据文献综述、数据分(fen)析(xi)、可行性研(yan)究等(deng)学术研(yan)究中(zhong)的常见需求，设(she)计了人(ren)工智能、法律、金融等(deng)8个领域的相关问(wen)题，研(yan)究生与大模型协作解决。实(shi)验结果(guo)显示，所有受测模型分(fen)析(xi)准确性、思考全面性、协助高效性维(wei)度能力(li)均势。DeepSeek-R1在解决生物、教育(yu)学科问(wen)题上表(biao)现突出；Grok-3在金融、自然领域优势明显；GPT-o3-mini则在社会领域表(biao)现良(liang)好。