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過去兩年里，大模型的能力呈現(xiàn)出一種讓人麻木的“爆炸式進(jìn)展”：幾乎每個(gè)傳統(tǒng)測(cè)評(píng)集都在被迅速刷穿。榜單不斷刷新，人們開始習(xí)慣于“某某模型又在某個(gè)測(cè)試中拿了90分”的新聞，也逐漸默認(rèn)：大模型已經(jīng)越來越接近“通才型智能”。

但一個(gè)問題始終被回避：當(dāng)這些模型離開刷榜訓(xùn)練集，真正進(jìn)入復(fù)雜、分散、專業(yè)化的人類知識(shí)體系，它們還能站得住嗎？

SuperGPQA 正是帶著這個(gè)問題出現(xiàn)的。這是目前規(guī)模最大、覆蓋最廣、專業(yè)性最強(qiáng)的模型評(píng)測(cè)基準(zhǔn)之一：涵蓋 13 個(gè)學(xué)科門類、72 個(gè)一級(jí)領(lǐng)域、285 個(gè)研究生級(jí)細(xì)分學(xué)科，總計(jì) 26,529 道高難度選擇題。從量子物理、半導(dǎo)體材料到臨床醫(yī)學(xué)、農(nóng)學(xué)工程，從哲學(xué)到語言學(xué)理論，它試圖第一次把“整張研究生課程表”擺到模型面前，看看這些以“博聞強(qiáng)記”著稱的大模型，能否真正面對(duì)專業(yè)體系。已上線始智AI-wisemodel開源社區(qū)，歡迎大家前去體驗(yàn)。

數(shù)據(jù)集地址

https://wisemodel.cn/datasets/yyf1/SuperGPQA

01.

SuperGPQA是怎么“煉”出來的

SuperGPQA采用人機(jī)結(jié)合的三階段質(zhì)控流程，確保每一道題在可解性、專業(yè)性和區(qū)分度上均達(dá)到高標(biāo)準(zhǔn)：

• 80+專家親自下場(chǎng)選題

SuperGPQA的構(gòu)建由80+ 專家負(fù)責(zé)搜集題源，覆蓋 285 個(gè)研究生級(jí)細(xì)分學(xué)科。專家從教材、專業(yè)試題、學(xué)科資料中篩選并提供帶截圖的原始題目，確保后續(xù)加工所需的完整背景信息。這一階段的核心任務(wù)是：確定可信來源、收集高難度原題、整理題目上下文，為后續(xù)轉(zhuǎn)寫與質(zhì)檢打下基礎(chǔ)。

• 眾包+專家+頂尖模型三重處理

在轉(zhuǎn)寫階段，由來自頂尖高校的眾包成員在頂尖模型輔助下對(duì)專家上傳的題目進(jìn)行結(jié)構(gòu)化加工：包括翻譯、改寫為多選題、生成干擾項(xiàng)、補(bǔ)全選項(xiàng)信息與標(biāo)準(zhǔn)化題面格式等步驟。最終由專家對(duì)改寫的內(nèi)容進(jìn)行人工復(fù)核與修訂，確保加工后的題目準(zhǔn)確、完備且符合學(xué)科要求。

• 規(guī)則過濾→模型篩查→專家終審

（1）規(guī)則過濾：自動(dòng)檢查題目格式、結(jié)構(gòu)、邏輯與領(lǐng)域一致性，剔除所有不符合規(guī)范的內(nèi)容。

（2）模型篩查：多款 SOTA 模型對(duì)候選題進(jìn)行有效性、相關(guān)性與可解性評(píng)估，并生成難度與區(qū)分度標(biāo)簽，標(biāo)記需重點(diǎn)復(fù)核的題目。

（3）專家終審：專家對(duì)模型標(biāo)記的題目逐條復(fù)核，包括答案確認(rèn)、題干與選項(xiàng)修訂及必要的重寫，最終形成可納入 SuperGPQA 的高質(zhì)量題目。

02.

SuperGPQA: 專治各種“不服”

該基準(zhǔn)在六大核心維度實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)基準(zhǔn)的碾壓。

1、區(qū)分度最高：SOTA 與中等模型差距遠(yuǎn)大于 MMLU / GPQA

2、提升空間最大：最強(qiáng)模型也只有 63.56%

3、與人類評(píng)價(jià)最吻合：與 Arena 相關(guān)性高達(dá) 87.6%

4、樣本量最豐富：26,529 題

5、學(xué)科最全面：13 門類 × 72 一級(jí)學(xué)科 × 285 二級(jí)學(xué)科

6、選項(xiàng)最復(fù)雜：平均 9.67 個(gè)選項(xiàng)，多選題比例更高

即便是當(dāng)前表現(xiàn)突出的模型——包括 Gemini-2.5-Pro、DeepSeek-R1 在內(nèi)——在 SuperGPQA 上的最高準(zhǔn)確率也僅達(dá)到63.56%。這意味著距離真正意義上的“通用學(xué)術(shù)能力”仍有相當(dāng)大的提升空間。

03.

幾個(gè)特別有意思的發(fā)現(xiàn)

通過 SuperGPQA 這個(gè)評(píng)測(cè)，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了 4 個(gè)重要情況，分別和模型的推理能力、微調(diào)效果、文科表現(xiàn)、提示詞使用有關(guān)，這些情況能說明大模型的差異和發(fā)展方向。

1、推理模型才是真大佬：專用推理模型大幅領(lǐng)先普通聊天模型

在SuperGPQA評(píng)測(cè)中，專用推理模型（如DeepSeek-R1、o1-2024-12-17）的表現(xiàn)顯著優(yōu)于通用非推理模型（Doubao-1.5-pro）。這說明復(fù)雜推理能力在專業(yè)學(xué)科評(píng)測(cè)中是關(guān)鍵區(qū)分因素，也是當(dāng)前大模型邁向更高智能的重要瓶頸。

2、微調(diào)效果巨大：例如 DeepSeek-V3 比基礎(chǔ)版提升 15+ 個(gè)百分點(diǎn)

DeepSeek-V3 和 Qwen2.5-72B-Instruct 的結(jié)果（47.40, 40.75）分別顯著優(yōu)于 DeepSeek-V3-Base 和 Qwen2.5-72B 的結(jié)果（32.14, 34.33）。這表明指令對(duì)齊與任務(wù)適應(yīng)能顯著釋放模型潛力，尤其是在多學(xué)科、復(fù)雜語境下的表現(xiàn)。

3、文科領(lǐng)域成模型能力分水嶺：歷史、法律等人文領(lǐng)域更能拉開模型差距

高區(qū)分度學(xué)科如歷史、法律表現(xiàn)出強(qiáng)烈的性能分化，低區(qū)分度學(xué)科（如工程類）則呈現(xiàn)性能趨同。這說明大模型在處理結(jié)構(gòu)化、確定性知識(shí)時(shí)表現(xiàn)趨同且優(yōu)異，但在處理非結(jié)構(gòu)化、模糊性、依賴于語境和價(jià)值觀的知識(shí)時(shí)，能力差異巨大。

4、提示詞效果分化：大模型提升，小模型反降

大模型（如 Qwen2.5-72B-Instruct） 在提供子領(lǐng)域信息后準(zhǔn)確率從 40.82% 提升至 41.93%。

小模型（如 Qwen2.5-0.5B-Instruct） 則幾乎無提升，甚至略有下降。這說明大模型更能利用細(xì)粒度上下文信息進(jìn)行推理，而小模型可能因容量有限，難以有效利用額外提示信息。

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