开源的基础模型能力评测框架，提供了一套轻量级、易于使用的评测体系，支持主流大模型的性能评估。

开源的基础模型能力评测框架，提供了一套轻量级、易于使用的评测体系，支持主流大模型的性能评估。其主要特点如下：轻量易用的评估框架：无缝设计，界面直观，依赖性极小，部署轻松，可扩展性极佳，适应多样化评估场景。评估方式灵活多样：支持统一提示模板，评估指标丰富，可个性化定制，满足特定需求。高效、快速的推理部署：支持torch、vLLM等多种模型部署策略，实现多实例部署，实现快速评估流程。公开透明的开源排行榜：维护开放、可追溯、可复制的评估排行榜，由社区更新驱动，以确保透明度和可信度。官方权威评测数据：采用广泛认可的官方评测集，确保评测的公平性和标准化，确保结果具有可比性和可重复性。全面而广泛的模型支持：为广泛的模型提供支持，包括来自Huggingface开源存储库的模型和个人训练的模型，确保全面的覆盖范围。#框架