行业痛点
大模型评估面临的核心挑战
随着大模型能力边界不断拓展，传统评估方法已经无法全面衡量模型的真实水平和安全性
评估维度不全面
单一 Benchmark 无法反映模型真实能力，缺乏多维度综合评估体系。
超过 80% 的评估仅覆盖不到 30% 的模型能力维度
安全风险评估不足
模型的偏见、有害输出和越狱漏洞难以通过常规测试发现，存在重大安全隐患。
70% 的大模型在首次 Red-Teaming 中被发现严重安全问题
人工评估成本高
专家级评估需要高水平评测人员，团队组建和培训成本极高。
组建一支 50 人的专业评测团队年均成本超过 800 万元
评估标准不统一
不同团队的评估标准和方法不一致，评测结果缺乏可比性和可复现性。
同一模型在不同评估体系下的排名差异可达 30%
解决方案
科学全面的模型评估体系
标准 Benchmark 评测
覆盖 MMLU、HumanEval、GSM8K、C-Eval 等 50+ 主流 Benchmark，一站式完成多维度标准评测。
- 语言理解与推理
- 代码生成与数学
- 多语种评测
- 自动化评测流水线
安全 Red-Teaming
专业 Red Team 对模型进行系统性攻击测试，发现越狱漏洞、有害输出和安全隐患。
- 200+ 攻击向量覆盖
- 越狱 Prompt 测试
- 偏见与歧视检测
- 隐私泄露风险评估
专家级人工评测
由领域专家对模型输出进行细粒度评估，覆盖准确性、流畅度、逻辑性等多维度。
- 1000+ 专业评测员
- 领域专家深度评估
- 双盲对比评测
- ELO 排名系统
定制化评测框架
根据业务场景定制评估维度、测试用例和评分标准，确保评测结果直接指导模型优化。
- 业务场景模拟测试
- 定制评估指标
- 自动化报告生成
- 持续评测监控
工作流程
系统化的模型评估流程
评估方案设计
分析模型类型和应用场景，选择评估维度和 Benchmark，制定评测计划。
测试集构建
准备标准和定制化测试用例，包括正常场景和对抗性测试样本。
自动化 + 人工评测
自动化 Benchmark 跑分与专家人工评测并行，确保评估全面深入。
报告与优化建议
输出详细评估报告，提供模型短板分析和优化方向建议。
评估方案设计
分析模型类型和应用场景，选择评估维度和 Benchmark，制定评测计划。
测试集构建
准备标准和定制化测试用例，包括正常场景和对抗性测试样本。
自动化 + 人工评测
自动化 Benchmark 跑分与专家人工评测并行，确保评估全面深入。
报告与优化建议
输出详细评估报告，提供模型短板分析和优化方向建议。
核心数据指标
相关产品
支撑模型评估的核心产品
客户价值
科学评估，精准优化
大模型行业客户
生成式 AI / 大语言模型模型在公开 Benchmark 表现优异，但上线后用户投诉频发，缺乏针对实际业务场景的全面评估。
引入 Dataify 定制化评测框架，覆盖标准 Benchmark、业务场景测试和 Red-Teaming 三大维度。
发现并修复 15 个重大安全漏洞，业务场景准确率提升 25%，用户投诉率下降 70%。