纯文本模型评测：主流中文基准全面覆盖
在大模型研发日益“工业化”的今天，一个常被忽视却至关重要的问题浮出水面：我们如何客观、高效地判断一个中文大模型到底“好不好”？过去，团队间比拼模型性能靠的是各自写脚本跑数据，结果五花八门，难以横向对比；评测一次动辄数小时，还容易因环境差异导致复现失败。这种“手工作坊式”的评测方式，显然已无法匹配当前快速迭代的研发节奏。
而真正的转机，来自于工具链的系统性升级。以 ModelScope（魔搭）社区推出的ms-swift框架为代表，其内置的EvalScope评测引擎正悄然改变这一局面——它不仅支持超过600个纯文本大模型的自动化评估，更关键的是，原生集成了 C-Eval、CMMLU 等高质量中文基准，真正实现了对中文能力的全面覆盖。这让开发者不再需要从零搭建评测流程，而是可以一键启动，获得可复现、可比较的权威结果。
这背后究竟依赖了哪些关键技术？为何说它正在成为中文大模型研发的“标配”环节？
EvalScope 的核心定位，是为大语言模型提供标准化、可扩展且高性能的自动评测能力。它不是简单的“跑个 accuracy”脚本，而是一套完整的工程化解决方案。整个流程从用户定义任务开始：你可以通过 YAML 配置或 Python API 明确指定目标模型、待测数据集、推理参数等信息。例如：
from swift.evalscope import EvalTask eval_task = EvalTask( model='qwen/Qwen-7B-Chat', datasets=['ceval', 'cmmlu', 'mmlu'], eval_batch_size=8, use_vllm=True, tensor_parallel_size=2, gen_kwargs={ "max_new_tokens": 1024, "temperature": 0.6, "top_p": 0.9, } ) results = eval_task.run()这段代码看似简洁，但背后串联起了多个复杂模块。首先，系统会自动解析datasets列表，并加载对应的标准 prompt 模板与答案映射规则。比如ceval和cmmlu虽然都是中文知识问答类任务，但题型分布和难度层级不同，EvalScope 会分别调用各自的预设逻辑进行处理，确保评分标准一致。
接着进入模型加载阶段。这里的一个重要设计是双源兼容——无论你的模型来自 HuggingFace 还是 ModelScope Hub，都可以直接传入标识符完成下载与初始化。更重要的是，它能智能匹配 tokenizer 和 generation 配置，避免因参数不一致导致输出偏差。对于量化模型（如 GPTQ、AWQ），也提供了专门的加载路径，保证低精度推理下的评测准确性。
真正的性能瓶颈往往出现在推理环节。如果使用原生 Transformers 逐样本生成，哪怕是一个 7B 模型，在单卡上跑完 C-Eval 的数千道题目也可能耗时数小时。EvalScope 的突破在于深度集成多种高性能推理后端，其中最值得关注的是vLLM和LmDeploy。
vLLM 的核心技术是PagedAttention，这一灵感源自操作系统的虚拟内存分页机制。传统 Transformer 在处理长序列时，KV Cache 会占用大量连续显存，极易产生碎片，限制并发能力。而 PagedAttention 将 KV Cache 拆分为固定大小的 block，实现非连续存储与动态分配，显存利用率提升可达 30%~70%。配合 Continuous Batching 技术，多个请求可以动态合并执行，GPU 利用率显著提高。实测表明，在双卡 A10 上启用 vLLM 后，评测吞吐量可提升 3~5 倍，原本需要半天的任务压缩至几小时内完成。
相比之下，LmDeploy 更偏向国产生态的生产级部署。它内建 turbomind 推理引擎，针对昆仑芯、昇腾等硬件做了深度优化，同时支持最高 TP=4 的张量并行，适合在 A100/H100 多卡环境中运行。其优势在于稳定性强、延迟低，并自带 Web UI 和 RESTful 接口，便于集成到企业内部的 MLOps 流水线中。
| 维度 | vLLM | LmDeploy |
|---|---|---|
| 吞吐量 | ⭐⭐⭐⭐☆ | ⭐⭐⭐⭐☆ |
| 显存效率 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 易用性 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐☆ |
| 生产稳定性 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 中文支持 | ✅ | ✅ |
选择建议很明确：做快速验证选 vLLM，上线部署优先考虑 LmDeploy。
评测完成后，EvalScope 并不会止步于返回一个总分。它会将每条样本的输入、模型输出、标准答案及匹配结果保存为结构化日志，便于后续分析错误模式。例如，在金融领域微调后的模型可能在“宏观经济”子项得分很高，但在“衍生品定价”这类专业题上表现不佳——这些细粒度洞察，正是驱动下一轮迭代的关键依据。
再来看一个典型应用场景：某团队希望开发一款面向银行客户的智能客服。他们的工作流大致如下：
- 基于 Qwen-7B-Chat 使用 LoRA 微调金融问答数据；
- 合并权重并进行 4bit GPTQ 量化；
- 调用
eval_model('qwen-7b-chat-gptq', ['ceval-finance', 'cmmlu-economy'])启动评测； - 分析报告，确认关键指标提升；
- 将最优模型通过 LmDeploy 部署为 API 服务。
整个过程可在两小时内完成闭环，相比传统方式效率提升十倍以上。更重要的是，所有环节都有迹可循：随机种子固定、prompt 模板统一、评分逻辑透明，彻底解决了“为什么我和你跑的结果不一样”的老大难问题。
当然，实际落地中也有不少经验值得分享。比如eval_batch_size的设置就很有讲究——太小无法发挥加速引擎的优势，太大又容易触发 OOM。我们的建议是从batch_size=4开始测试，结合显存监控逐步上调。再比如，正式全量评测前务必先用limit=100跑一个小样本验证流程是否通畅，避免中途失败浪费资源。
另一个常被忽略的点是训练与评测实例的隔离。很多团队图省事在同一台机器上边训边评，结果常常因为显存争抢导致推理不稳定。最佳实践是分开部署，让评测在独立实例中运行，保障结果可靠性。
回过头看，这套体系的价值远不止“跑个分”那么简单。它实质上构建了一个“微调 → 量化 → 评测 → 部署”的完整闭环。在这个链条中，评测不再是孤立动作，而是连接研发与上线的关键枢纽。正是因为有了像 EvalScope 这样的工具，开发者才能把精力集中在真正创造价值的地方——比如设计更好的微调策略、构建更有针对性的数据集，而不是反复调试评测脚本。
如今，开源社区的力量正在重塑 AI 研发范式。ms-swift 提供的这套工具链，让无论是个人研究者还是企业团队，都能以极低成本获得工业级的评测能力。尤其对于中文场景而言，原生支持 C-Eval、CMMLU 等权威 benchmark，填补了长期以来英文主导评测体系下的本土化空白。
未来，随着多模态、Agent 等新范式的兴起，评测维度必将进一步拓展。但无论如何演进，一套可靠、高效、开放的评测基础设施，始终是技术健康发展的基石。而今天我们所见证的，或许正是那个“从手工到自动”的转折点。
