模型横向排名
把多个大语言模型放在同一套测评任务上比较，按综合与分项成绩排序，方便一眼看出各模型之间的相对位置。
OpenCompass
AI TOOL PROFILE工具资料由社区维护的大模型能力测评排行榜，用来横向比较不同模型的表现。
价格官网未标价
平台Web
归类大模型与开发平台
收录2026-10-12
复核2026-10-12
编辑评分
4.3 / 5
★★★★☆
OpenCompass编辑总结
OpenCompass 2.0 Large Language Model Leaderboard 是 OpenCompass 平台下的模型排行榜页面，由 OpenCompass 社区维护。它把多个大语言模型放在同一套测评任务上跑分，用榜单形式呈现各模型在语言理解、推理、知识等维度上的相对位置。适合在选型阶段快速判断某个模型大致处在什么水平，也适合关注模型迭代的人跟踪整体格局变化。榜单只能反映测评集覆盖到的能力，业务里真正在意的效果仍要靠自己的数据验证。
OpenCompass是什么？
OpenCompass 2.0 Large Language Model Leaderboard 是 OpenCompass 平台提供的公开排行榜，由 OpenCompass 社区维护。它面向的是需要在多个大模型之间做选择的人：算法工程师、产品决策者、研究者，以及单纯想了解当前模型格局的开发者。
它的核心形态是一张对比表：把参评模型按测评维度汇总成绩并排序，读者可以据此看到某个模型在整体和分项上的相对位置。榜单的价值在于把分散的模型能力测试结果集中到一处，省去逐个翻各家评测报告的时间。
用法上分两类。普通读者直接看榜单排名和分项成绩，判断某个模型是否值得进一步了解；开发者则会关注测评所覆盖的任务类型，判断它和自己的业务场景是否对得上。榜单适合做初筛，不适合当作最终结论。
OpenCompass核心功能
多维度能力分项
榜单按语言理解、推理、知识、代码等不同能力方向拆分维度，可以只关心自己业务相关的那一项，而不是只看总分。
社区维护与更新
由 OpenCompass 社区负责维护，新模型发布后通常会陆续加入参评，榜单会随之变化，适合长期跟踪格局。
公开可查的测评结果
结果以网页榜单形式公开，不需要注册或部署即可查看，适合在选型讨论中直接引用作为参考依据。
同类模型对比视图
同一个榜单里可以同时看到不同厂商、不同规模的模型成绩，便于在预算和效果之间做取舍，而不是逐个找官方评测。
OpenCompass值不值得用？
当你需要在几个候选大模型之间做初筛、又不想逐个去翻各家评测报告时，这个榜单值得先看一眼，它能用统一口径把模型拉齐比较。当选型已经进入业务验证阶段、或者你的场景有很强的行业特殊性时，它只能当参考，不能替代用自己数据做的实测。另外榜单反映的是测评集里的表现，和线上真实对话体验之间常有落差，把它当成入场券而不是结论会更稳妥。
建议选它的情况
- 需要在多个大模型之间做第一轮初筛的技术选型场景
- 想跟踪大模型整体格局变化、了解新模型大致位置
- 写方案或做汇报时需要一个公开可引用的横向对比依据
不建议选它的情况
- 业务场景高度垂直、需要以自有数据实测结果为准的情况
- 需要判断线上真实对话体验和响应速度这类榜单覆盖不到的问题
OpenCompass使用建议
入门先把路子走对
- 先看分项再看总分不要一上来只看综合排名。先找到和自己业务最相关的能力维度，在那个分项里比较候选模型，结论通常和看总分不一样。
- 锁定同规模模型比较把比较范围限制在参数量级相近的模型之间，跨规模比较意义不大，成本和部署门槛本来就不在一条线上。
- 记下测评任务类型看榜单时留意它考的是什么任务。任务类型和你的实际用法越接近，这份排名对你的参考价值才越高。
进阶省时间也省钱
- 把榜单当筛选器用用榜单把候选从十几个缩到两三个，再拿自己的真实样本去测。省时间的关键在于别让榜单替你做最终决定。
- 关注排名变化而非名次单个名次受参评模型数量影响，价值有限。更有信息量的是某个模型在多次更新中是稳步上升还是停滞。
- 结合部署约束再决策排名靠前的模型往往对算力和推理成本要求也更高。选型时把部署条件一起考虑，比单纯追排名更实用。
OpenCompass适合谁用？
算法选型工程师
推荐需要在几个候选模型里做技术选型，先用榜单缩小范围，再决定拿哪几个跑自有评测集。
产品与方案决策者
推荐不写代码但要在方案里说明选型理由，榜单提供了可以公开引用的横向对比依据。
大模型方向研究者
推荐关注不同技术路线模型的相对表现和差距变化，适合把榜单作为长期跟踪的参考面。
垂直行业应用方
有条件业务语料和专业术语占比高，榜单测评集未必覆盖得到，需要用自己的数据补一轮实测才能定论。
只关心线上体验的用户
不推荐想判断某个模型聊天是否好用、响应是否够快，榜单答不了这类问题，直接试用更有效。
OpenCompass优点和缺点
优点
- 同一套口径比较多个模型，省去逐个翻各家评测报告的时间
- 公开网页即可查看，不需要注册或本地部署
- 由社区维护，新模型发布后榜单会随之更新
- 按能力维度拆分，能只看与自己业务相关的那一项
缺点
- 测评集覆盖的能力与真实业务场景之间常有落差
- 榜单排名会随参评模型增减而变动，单次名次参考价值有限
- 缺少自有数据实测，无法直接回答模型在具体业务上的表现
OpenCompass常见问题
这个榜单是谁做的？＋
由 OpenCompass 社区维护，属于 OpenCompass 平台下的公开排行榜页面，目的是把多个大语言模型的测评结果集中到一处做横向比较。
榜单上的排名能直接当作选型结论吗？＋
不建议。榜单用的是统一测评集，反映的是那些任务上的相对表现。你的业务如果有明显的行业语料或特殊交互形式，榜单未必覆盖得到，正确做法是先用榜单把候选缩小，再拿自己的真实样本实测。
看不懂技术细节，只想判断某个模型好不好，能用吗？＋
可以用，但要看分项而不是总分。找到和你的使用场景最接近的那个能力维度，在那一项里比较候选模型，比看综合排名更贴近实际。
榜单多久更新一次？＋
由社区维护，新模型发布或测评任务调整后会陆续更新，没有固定节奏。关注格局变化的话，定期回看即可，不必盯某一次的名次。
榜单排名高的模型一定更适合我吗？＋
不一定。排名高的模型往往对算力和推理成本要求也更高，部署门槛和调用成本都要一起考虑。选型时把约束条件和排名放在一起权衡，比单纯追排名更实用。
