誰是AI之王？聊聊備受爭議的AI評測與崛起的LMArena

在大模型激戰的當下，究竟誰更強？是OpenAI的GPT，還是Anthropic的Claude？是谷歌的Gemini，還是中國的DeepSeek？ 

當AI模型排行榜開始被各種刷分作弊之后，誰家大模型最牛這個問題就變得非常主觀，直到一家線上排行榜誕生，它叫：LMArena。

在文字、視覺、搜索、文生圖、文生視頻等不同的AI大模型細分領域，LMArena上每天都有上千場的實時對戰，由普通用户來匿名投票選出哪一方的回答更好。最近以來，很多AI研究者都紛紛發聲，認為大模型競賽的下半場，最重要的事情之一就是重新思考模型評估。

因為當技術創新趨於飽和，真正拉開差距的，可能將不再是誰的參數更多、推理更快，而是誰能更準確地衡量、理解模型的智能邊界。

在大模型評測上，傳統的Benchmark（基準測試）究竟存在什麼問題，是已經過時了嗎？LMArena的競技場模式為什麼會被視為一種新的標準？它的技術機制、公平性和商業化隱藏着怎樣的挑戰？而下一代的大模型評測，又可能會走向哪里？

01 題庫泄露、數據污染：傳統Benchmark為何失靈？

在LMArena之前，AI大模型是怎麼被評估的呢？方式其實非常「傳統」。研究者們通常會準備一組固定的題庫，比如MMLU、BIG-Bench、HellaSwag等等。這些名字普通人看起來很陌生，但在AI學術界幾乎家喻户曉。

這些題庫涵蓋學科、語言、常識推理等多個維度，通過讓不同模型作答，再根據答對率或得分來對模型進行比較。

比如MMLU，全稱是「Massive Multitask Language Understanding」，它涵蓋了從高中到博士級別的57個知識領域，包括歷史、醫學、法律、數學、哲學等等，模型既需要回答像「神經網絡中的梯度消失問題如何解決」的技術問題，也需要回答「美國憲法第十四修正案的核心內容是什麼」的社會科學問題，學科跨度很大。

BIG-Bench更偏向推理和創造力，比如讓模型解釋冷笑話、續寫詩歌或完成邏輯填空。HellaSwag則專門用來測試模型對日常情境的理解能力，比如「一個人正在打開冰箱，接下來最可能發生什麼？」等等。

這些Benchmark在過去二十年幾乎主導了整個 AI 研究領域。它們的優點顯而易見：標準統一、結果可復現。學術論文只要能在相關公開數據集上刷新分數，就意味着「性能更強」。而AI的上半場也正是在這種「比成績」的節奏下高速發展起來的。

但這些早期的Benchmark是靜態的，多以單輪問答、選擇題形式為主，題目結構簡單、評測維度明確，便於統一打分和橫向比較。

然而，當模型的能力越來越強、訓練數據越來越龐大時，這些Benchmark的侷限開始顯現。

首先是「題庫泄漏」，很多測試題早就出現在模型的訓練語料里。於是，一個模型在這些測試上得分再高，也不代表它真的「理解」了問題，只能説明它「記住」了答案。

其次，Benchmark永遠測不出模型在真實交互中的表現，它更像是一場封閉的考試，而不是一次開放的對話。

華盛頓大學助理教授、英偉達首席研究科學家，同時也是LMArena早期框架搭建參與者朱邦華在採訪中表示，正是因為傳統的靜態Benchmark所存在的過擬合、數據污染等問題，才催生出了Arena這種新的模型測評方式的出現。

朱邦華

華盛頓大學助理教授

英偉達首席研究科學家：

當時比較流行的幾個Benchmark，比如Math500、MMLU，有幾個問題。

大家非常容易overfit（過擬合），比如一共就有幾百個問題，我如果都有ground truth（標準答案），而且我都有訓練在ground truth（標準答案）上，雖然有一些所謂的contamination detection method（污染檢測方式），但其實這個是比較難真的百分之百做到detection（檢測）。所以這種static benchmark（靜態基準），一是數量很少，二是大家可能覆蓋面不太夠，它可能就有最簡單的數學，最簡單的一些基礎知識，然后最簡單的一些代碼生成，像HumanEval這種。

當時的Benchmark數量少，同時coverage（覆蓋面）也不太好的情況下，Arena就作為一個非常獨特的Benchmark出現了，因為它每一個問題都是unique（獨特的），它可能是世界各地的人問， 可能是俄羅斯或者越南的人在問你這樣一個問題，同時他問的問題真的就是隨時隨地、當時當地去想的一個問題，所以這個事就很難去在當時overfit（過擬合），尤其是在當時大家都沒有Arena數據的時候。

02 從伯克利實驗室到全球擂臺賽，LMArena如何運作？

2023年5月，LMArena的雛形誕生於由全球頂尖學府組成的非營利性開放研究組織LMSYS。核心成員包括Lianmin Zheng、Ying Sheng、Wei-Lin Chiang等人。

當時他們剛剛發佈了開源模型Vicuna，而斯坦福大學在此之前也推出了另一個類似的，叫Alpaca。因為這兩個模型都是基於大型語言模型進行微調的開源項目，於是LMSYS的團隊想知道，從性能和表現上來看，究竟誰更勝一籌？

當時並沒有合適的評測方法能回答這個問題。LMSYS團隊嘗試了兩種方法：

一是嘗試讓GPT-3.5作為評委，對不同模型生成的答案打0到10分，這種方法后來演化成MT-Bench（Model-Test Benchmark）。

另一種方式是採用人類比較（Pairwise Comparison），即隨機挑選兩個模型，針對同一個問題分別生成回答，再讓人類評審選擇哪一個更好。

最終，第二種方式被證明更可靠，並由此誕生了Arena的核心機制。

基於此，他們首先搭建了一個實驗性網站Chatbot Arena，也就是今天的 LMArena的前身。在傳統的基準測試里，模型是在預設題庫中答題，而在Chatbot Arena上，它們則要「上場打擂臺」。

當用户輸入一個問題后，系統會隨機分配兩個模型，比如GPT-4和Claude，但用户並不知道自己面對的是誰。兩邊模型幾乎同時生成回答，用户只需投票：左邊好，還是右邊好？等投票完成后，系統纔會揭示它們的真實身份。這個過程被稱作 「匿名對戰」。

投票結束后，系統基於Bradley–Terry模型實現Elo式評分機制，分數會根據勝負實時變化，從而形成一個動態排行榜。

Elo排名機制最早來自國際象棋。 每個模型都有一個初始分數，每次贏一場就漲分，輸一場就扣分。隨着對戰次數增加，分數會逐漸收斂最終形成一個動態的模型排行榜。

這種機制的妙處在於，它讓評測變成了一場「真實世界的動態實驗」，而不再是一次性的閉卷考試。除此之外，LMArena不僅僅只是「讓模型打架」，它背后還有一個獨特的 「人機協同評估框架」。

這個框架的邏輯是用人類投票去捕捉「真實偏好」，再通過算法去保證「統計公平」。平臺會自動平衡模型的出場頻率、任務類型和樣本分佈，防止某個模型因為曝光量大而被「高估」。 換句話説，它讓評測既開放又可控。更重要的是，Chatbot Arena的所有數據和算法都是開源的，任何人都可以復現或分析結果。

作為LMArena早期搭建的核心參與者，朱邦華告訴我們，LMArena的技術本身並不是新算法，更多的是經典統計方法的工程化實現。它的創新點不在於模型本身，而在於系統架構與調度機制。

朱邦華

華盛頓大學助理教授

英偉達首席研究科學家：

一方面，雖然這個Bradley–Terry Model本身沒有什麼太多技術上的新的東西，但是你怎麼選模型這個事是比較新的，是大家摸索出來的。

現在假設有100個模型，我想了解到底哪個更好，你其實需要一些active learning（主動學習）。假設我選了一些模型出來，已經知道它們大概怎麼樣了，那接下來選模型就應該選一些更不確定的模型，然后去做比較。怎麼去dynamically（動態）選出更適合來對比的模型，是我們當時探索比較多的事兒。當時我們做了一些相關的系列研究，又去做了一些實驗性研究，去比較一下怎麼去調這些不同的參數，能讓更好的模型被選出來，這是LMArena成功的一個因素。

我個人覺得這種項目可能還有一些時機和運氣的成分在里面。因為當時大家都需要很好的評估基準，這時人類偏好又完全沒有被saturated（飽和）。那時的人類偏好確實比較真實地反應模型本身的能力，所以在那個時候，我覺得Arena作為這個行業的gold benchmark（黃金基準）是非常合理的。

圖片來源：LMArena

LMArena這種「匿名對戰 + 動態評分」的方式，被認為是從靜態Benchmark向動態評測的一次躍遷。它不再追求一個最終分數，而是讓評測變成一場持續發生的「真實世界實驗」。

它就像是一個實時運行的AI智能觀測站。在這里，模型的優劣不再由研究者定義，而是由成千上萬用户的選擇來共同決定。

2023年12月底，前特斯拉AI總監、OpenAI早期成員Andrej Karpathy在X（推特）上發了一條關於LMArena 的推文，稱「目前他只信任兩個 LLM 評測方式：Chatbot Arena和r/LocalLlama」，給Chatbot ArenaI社區中收穫到了第一批「流量」。

2023年底到2024年初， 隨着GPT-4、Claude、Gemini、Mistral、DeepSeek等模型的陸續接入Chatbot Arena，平臺的訪問量迅速增長。研究者、開發者、甚至普通用户，都在這里觀察模型的「真實表現」。

到了2024年底，平臺的功能和評測任務開始擴展，除了語言模型的對話任務，團隊還逐漸涉及到了大模型的「細分賽道」，陸續上線了專注代碼生成的Code Arena、專注搜索評估的Search Arena、專注多模態圖像理解的Image Arena等子平臺。

圖片來源：LMArena

爲了體現評測範圍的擴展，平臺也在2025年1月正式從Chatbot Arena更名為LMArena（Large Model Arena）。幾個月前，谷歌Nano Bnana的爆火也是讓更多普通用户關注到了LMArena。至此，LMArena從一個研究者間的小眾項目，徹底成為AI圈乃至公眾視野中的「大模型競技舞臺」。

不久前爆火的谷歌最新文生圖模型Nano Banana，它其實最早以神祕代號出現、並引發「破圈式」關注的地方就是LMArena。

最近網友們發現谷歌又故技重施，傳聞已久的Gemini 3.0被發現已經出現在了LMArena上。 根據網友們的測試反饋，Gemini3.0 Pro的代號應該是lithiumflow，而Gemini 3.0 Flash是orionmist。據說能「讀表」、能作曲和演奏，能力再一次全方位飛昇。

不難看出，在正式發佈新模型前，讓它們在LMArena上跑一跑，似乎已經成爲了谷歌的慣例操作。而實際上，各家模型其實早就已經把LMArena當作了「常規賽場「，用來測試普通用户最真實的反饋。

除了Google，OpenAI、Anthropic、Llama、DeepSeek、混元、千問……幾乎所有的頭部模型都在LMArena「打擂臺」。

03 刷榜、偏見與資本：LMArena光環之下的「公平性」危機

LMArena 的火爆，讓它幾乎成了大模型評測的「非官方標準」，但和所有新的實驗一樣，隨着光環越來越大，它也受到了越來越多的質疑。

首先是公平性問題。在 LMArena 的匿名對戰機制中，用户的投票結果直接決定模型的Elo排名，然而，這種「人類評判」的方式，並不總是中立的。

不同語言背景、文化偏好甚至個人使用習慣，都會影響投票結果。 一些研究發現，用户更傾向於選擇「語氣自然」「回答宂長」的模型，而不一定是邏輯最嚴謹、信息最準確的那一個。這意味着，模型可能因為「討人喜歡」而獲勝，而非真的更聰明。

2025年初，來自Cohere、斯坦福大學以及多家研究機構的團隊聯合發佈了一篇研究論文，系統分析了LMArena的投票機制與數據分佈。研究指出，Arena的結果與傳統benchmark分數之間並非強相關，而且存在「話題偏差」與「地區偏差」，也就是説不同類型的問題、或不同用户羣體的投票，可能顯著改變模型的排名。

此外，還有 「遊戲化」 與「過擬合」 的問題。當LMArena的排名被廣泛引用、甚至被媒體視為模型能力的「權威榜單」時，一些公司開始為「上榜」專門優化模型的回答風格。比如更積極地使用模糊語氣、提升字數密度、或在提示工程上精細調教，以希望「贏得投票」。

Cohere的那篇研究論文就明確指出，大型供應商在獲取用戶數據方面擁有顯著優勢。通過API接口，它們能夠收集到大量的用户與模型交互的數據，包括提示和偏好設置。

然而，這些數據並未被公平地共享，62.8%的所有數據都流向了特定的模型提供商。比如Google和OpenAI的模型分別獲得了Arena上約19.1%和20.2%的全部用户對戰數據，而其他83個開源模型的總數據佔比僅為29.7%。

這使得專用模型供應商能夠利用更多的數據進行優化，甚至可能針對LMArena平臺進行專門優化，導致過度擬合特定指標，從而提升排名。

一個典型例子是 Meta 的「刷榜事件」。今年4月，Meta在LMArena上提交的Llama 4 Maverick模型版本，表現超越GPT-4o與Claude，躍居榜單第二。但隨着Llama 4大模型開源版上線，開發者們發現其真實效果的表現並不好，因此質疑Meta疑似給LMArena提供了經過專門針對投票機制的優化的「專供版」模型，導致Llama 4的口碑急轉直下。

輿論爆發后，LMArena官方更新了排行榜政策，要求廠商披露模型版本與配置，以確保未來評估的公平性和可重複性，並將把公開的Hugging Face版本的Llama 4 Maverick加入排行榜進行重新評估，但事件仍然在當時引發了業內關於「評測公正性」的激烈討論。

除了系統和技術上的挑戰，LMArena的商業化也讓它的中立性受到質疑。

2025年5月，LMArena背后的團隊正式註冊公司「Arena Intelligence Inc.」，並宣佈完成1億美元種子輪融資，投資方包括a16z、UC Investments和 Lightspeed等。

這也意味着，LMArena正式從一個開源研究項目，轉變為具備商業化運營能力的企業。公司化后，平臺可能開始探索數據分析、定製化評測和企業級報告等商業服務。

這一轉變，也讓業界開始擔憂，當資本介入、客户需求與市場壓力疊加時，LMArena是否還能保持最初「開放」與「中立」 ？它的角色是否會從「裁判」變成「利益相關方」？

在LMArena之后，大模型評測似乎進入了一個新的拐點。它解決了過去Benchmark靜態、封閉的問題，卻也暴露出新的矛盾。那就是當評測數據、用户偏好、甚至投票機制，都可能成為商業競爭的一部分，我們該如何界定「公平」？究竟什麼樣的模型評估方式，纔是當前所需要的呢？

 

04 從「實戰」到「動靜結合」，未來評測走向何方？

實際上，LMArena的出現，並不意味着傳統的Benchmark已經過時。在它之外，靜態的Benchmark仍然在持續演化。

近幾年來，基於傳統的Benchmark，研究者陸續推出了難度更高的版本，比如MMLU Pro、BIG-Bench-Hard等。 此外，一些全新的、聚焦於細分領域的Benchmark也在被不斷創造出來，比如數學與邏輯領域的AIME 2025、編程領域的SWE-Bench、多智能體領域的AgentBench等等。

這些新的Benchmark，不再只是「考知識」，而是在模擬模型在真實世界中的工作方式。從過去單一的考試題集，演化爲了一個龐大而多層次的體系：有的評推理，有的測代碼，有的考記憶與交互。

與此同時，評測也正在進一步走向「真實世界」。比如最近一家名為Alpha Arena的新平臺就引發了大量關注。它由創業公司nof1.ai推出，在首輪活動中，平臺選取了Deepseek、Genimi、GPT、Claud、Gork和千問等六大模型在真實的加密貨幣交易市場中進行對戰。

它給了每個模型相同的資金和Prompt，讓它們獨立決策和交易，最終以實際收益和策略穩定性作為評測依據。結果是：DeepSeek竟然贏了！不愧是量化基金母公司下面做出來的AI模型。

雖然這個對戰更多是「噱頭」為主，大語言模型去預測股市現在還是非常不靠譜的，但Alpha Arena的這種「實戰式評測」再一次跳出了傳統的題庫和問答框架，讓模型在動態、對抗的環境中被檢驗，被視為是繼LMArena之后，又一次嘗試讓AI在開放世界中接受考驗的實驗。

不過，Alpha Arena更偏向特定任務領域的真實驗證， 其結果也更難復現與量化。

實際上，這些Arena出現的意義，也並非是要取代靜態Benchmark，而是為這個體系提供一面鏡子，試圖把靜態測試中難以衡量的人類偏好與語義細節，重新引入到評測系統中。

也就是説，未來的模型評估，不再是靜態Benchmark和Arena之間的二選一，而更可能是一種融合式的評測框架。靜態benchmark負責提供可復現、可量化的標準；而Arena負責提供動態、開放、面向真實交互的驗證。兩者結合，進而構成衡量智能的完整座標系。

在這個評估體系中，目前最重要、也具挑戰的部分是什麼呢？朱邦華認為，隨着大模型能力提升，原有測試集「太簡單」的問題愈發突出，Arena的自動難度過濾提出了階段性解決方案，但真正的方向是由人類專家與強化學習環境共同推動的高難度數據建設。

朱邦華

華盛頓大學助理教授

英偉達首席研究科學家：

之前包括Arena在內，大家會抱怨一個問題：簡單的問題太多了。隨着模型變得越來越強，「簡單」的定義也會變得越來越大，可能越來越多的prompt都屬於是easy prompt。

所以當時Arena出了一個Hard Filter Version（難度過濾版），它直接問模型説哪一個更難，然后去篩選一些hard prompt出來。現在隨着thinking model（具備顯式思維鏈的模型）的引入，也隨着大家接着用RL（強化學習）訓練各種各樣的模型，這個原來難的問題、原來難的prompt現在也不是特別難了。

所以這個時候可能就更需要人類專家，去標各種各樣更難的數據作為Benchmark（基準測試），這也是我們作為模型開發者正在做的事兒。如果你看的Grok 4，它們可能做Pretraining-scale RL（預訓練規模強化學習）。一方面你的RL數據就得非常多，另一方面，如果你RL數據都是用非常簡單的數據，那其實對模型不會有任何提升，所以你需要大量的、非常困難的數據。

包括我現在在英偉達做的一個事，也是想做一個RL Environment Hub（強化學習環境平臺），讓大家去創造更多更難的這種環境進來，能讓更多人來用RL去訓練它。

朱邦華談到，大模型評估的未來，不會是線性的改進，而是螺旋式的共演。一邊是不斷變強的模型，另一邊是不斷變難的評測。模型的突破，迫使評測體系升級；而新的評測，又反過來定義了模型的能力邊界。而高質量的數據成爲了連接兩者的中軸。

圖片來源：mercor

朱邦華

華盛頓大學助理教授

英偉達首席研究科學家:

RL和Evaluation（評測），或者説Training（訓練）和Evaluation（評測）就像是雙螺旋的感覺，一方面Training訓練）不斷地讓模型變強，然后你就會有更難的基準測試出來説：你現在的這個模型還不行。然后，你就會提升你的訓練，比如説環境的難度，或者是你找更好的model architecture（模型架構）、更好的算法，然后把模型能力再提升，你可能就需要更難的評測。現在似乎就已經到了，大家這兩步都得慢慢不斷地找人類專家來去標的程度。

現在大部分RL Environment Labeling（強化學習環境標註）的工作他們都會去找博士級別的人，比如頂尖的Math PhD（數學博士）、頂尖的CS PhD（計算機科學博士）去標math coding data（數學代碼數據），然后這個數據賣的也非常貴，一條可能就是幾千美元的水平。所以現在大家慢慢的都偏向找這種expert data（專家數據），能夠讓GPT-5或者是其他頂尖模型都沒有辦法回答或者回答錯的數據，通過這種方式來構造更難的Training data（訓練數據）和Evaluation data（評估數據）。

除了數據質量至關重要之外，朱邦華還認為，研究者不僅要「造benchmark」，更要學會「選benchmark」。如何在成百上千個數據集中進行篩選、組合與聚合，建立一個兼顧統計有效性與人類偏好的聚合框架，也將是接下來幾年重要的工作方向。

正如OpenAI的研究員姚順雨在他的博客《The Second Half》中寫道：AI 的上半場，是關於「如何訓練模型」；而下半場，則是「如何定義與衡量智能」。如今，評測不再只是AI模型性能的終點，而正在成為 AI 向前發展的「核心科學」。

究竟什麼樣的評估方法纔是最優的，或許我們目前還無法下定論。但能夠預見的是，這將是一場持續進行的實驗：我們需要在成百上千個benchmark中找到那些真正有價值的任務，然后在類似於LMArena這樣的「競技場」中去捕捉人類偏好的信號，最后再將它們結合成一個動態、開放、可信的智能測量體系。

也許在那一天，我們不再需要問「哪個模型最強？」而是去真正探索 「智能，究竟是什麼？」 歡迎大家給我們留言，你們覺得LMArena的方式是否是衡量模型的最好標準？