标准名称：人工智能 大模型 第2部分：评测指标与方法
标准编号：GB/T 45288.2-2025
发布日期：2025-02-28
实施日期：2025-02-28
归口单位：国家标准委
主管部门：国家标准委
国际标准分类号（ICS）：35.240
该标准构建了覆盖理解能力（如语义理解、逻辑推理）和生成能力（如文本、图像生成质量）两大维度的评测体系，细化指标计算方法（如客观量化评分与主观人工评估结合）及标准化测试流程（含数据集构建、工具要求和实施规范）。其核心目的是通过统一评测框架解决行业模型能力评估的碎片化问题，为金融、医疗等领域的模型选型与优化提供依据，并与GB/T 45288.1-2025（通用要求）、GB/T 45288.3-2025（服务能力成熟度评估）共同构成大模型标准体系。
01
三维评测体系
# 基础能力集
◉ 语言理解：
- CLUE-CN综合得分≥86 | MMLU全科目平均≥75
◉ 逻辑推理：
» GSM8K数学准确率≥80% | ReClor逻辑题通过率≥85%
◉ 生成质量：
! BLEU-4≥32 | 事实一致性FACTSCORE≥90
# 专用能力集
▶ 行业适配：
- 医疗：MedQA-USMLE≥85% | 金融：FinSim评测≥92%
▶ 多模态融合：
» VQA准确率≥82% | 跨模态检索Recall@5≥88%
▶ 代码能力：
! HumanEval通过率≥75% | 代码安全漏洞检出率≥95%
# 工程效能集
◉ 训练效率：
- 千卡扩展效率≥80% | 断点恢复≤15min
◉ 推理性能：
» 175B模型INT4量化延迟≤350ms
» 动态显存压缩≥60%
◉ 资源消耗：
! 单参数训练能耗≤7.5kWh/1e9 tokens
! 碳排放强度≤1.2kg CO₂/1e6 queries
02
动态评测沙箱
对抗测试模块
─ 提示注入攻击：模拟10种越狱手法
─ 后门触发测试：植入500+对抗样本
─ 成员推断攻击：F1检测率≥97%
持续学习评估
» 灾难性遗忘：历史任务召回率下降≤5%
» 概念漂移：新知识融合时效≤24h
» 领域迁移：行业F1衰减阈值≤8%
鲁棒性矩阵
● 噪声干扰：信噪比20dB时性能衰减≤15%
● 数据偏移：OOD检测准确率≥90%
● 系统容灾：节点故障恢复≤3min
03
开源模型专项评测
| 许可证合规 | SPDX扫描 + 冲突树分析 | GPL传染率=0 |
| 供应链安全 | SBOM深度≥3层 | 未签名组件≤2% |
| 代码原创性 | CodeBERT相似度检测 | 主流模型碰撞率≤15% |
| 社区治理 | CII最佳实践认证 | 高危漏洞修复≤72h |
04
能力分级认证矩阵
安全合格分= 漏洞修复时效(天)/10+许可证合规率(%)/100+供应链追溯深度/3
准入条件：
▶安全分≥2.3且代码相似度检测≤15
治理要求：
!禁止未经验证的三方插件加载
!必须提供完整权重溯源文档
!衍生模型名称哈希值碰撞率≤10−6
05
能力分级认证体系
综合得分=0.4×基础能力/基准值+0.3×专用能力/行业max+0.3×工程效能/理想值
认证等级：
▶入门级（L1）：55−70分∣通过基础+安全测试
▶专业级（L2）：71−85分∣支持≥2个领域适配
▶顶尖级（L3）：86−95分∣多模态融合+持续学习
▶超维级（L4）：≥96分∣通过图灵测试（30min）
06
六大红线禁令
! 核心指标未达基准值（如中文CLUE<60）
! 安全测试未覆盖提示注入/后门攻击
! 开源模型许可证冲突未解决
! 碳排放数据未接入国家监测平台
! 灾难性遗忘率>20%
! 评测过程未使用受控环境（沙箱规避）
-END-
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