800+ principali benchmark di IA
Abbiamo curato un elenco con oltre 800 benchmark di IA per LLM, GPU, GPU cloud, agenti IA, IA tabulare e sicurezza informatica che non sono ancora saturi.
Crescita dei benchmark di IA
Si noti che la maggior parte del picco di maggio-giugno corrisponde al periodo in cui abbiamo condotto la nostra ricerca. I benchmark aggiornati continuamente sono datati all'ultima verifica effettuata, quindi tendono a raggrupparsi nei mesi in cui raccoglievamo i dati anziché indicare un reale aumento di nuovi benchmark.
Benchmark di IA per categorie
Abbiamo elencato i benchmark di IA in base alle loro categorie principali. I benchmark LLM sono in testa per numero.
Benchmark di IA per sottocategorie
Elenco di benchmark di IA
Per semplicità, abbiamo incluso i 250 benchmark più recenti dal nostro elenco completo di 809 benchmark. Consulta la nostra metodologia per scoprire come abbiamo raccolto questo elenco.
Note su come leggere l'elenco:
Le quattro colonne con indicatori booleani (T = vero, F = falso) indicano quale dimensione di valutazione copre ciascun benchmark. Ogni indicatore risponde a una domanda sì/no sull'ambito del benchmark:
- Prestazioni (T/F): Il benchmark valuta capacità o qualità, come l'accuratezza dell'output, il completamento delle attività o l'intelligenza? Questo è contrassegnato con T per quasi tutti i benchmark, poiché la maggior parte valuta le prestazioni di un modello o sistema. È contrassegnato con F per i benchmark incentrati esclusivamente su costi o velocità e che non valutano la qualità dell'output.
- Prezzo (T/F): Il benchmark include fattori legati ai costi, come dollari per token, prezzo per throughput o costo per attività?
- Latenza (T/F): Il benchmark misura la velocità, come token al secondo, tempo al primo token, throughput o tempo di risposta? È F per i benchmark che valutano la correttezza, indipendentemente dalla durata della risposta.
- Affidabilità (T/F): Il benchmark valuta la coerenza o l'affidabilità, come la varianza tra esecuzioni, la stabilità dei tassi di successo o la robustezza? È l'indicatore meno comune. È T per i benchmark progettati a questo scopo, tra cui HAL Reliability, tau-bench/tau2-bench, METR Time Horizons e diversi benchmark per agenti in cui la coerenza del tasso di superamento è centrale. È F per la maggior parte delle classifiche che riportano un singolo punteggio complessivo.
- Resistente alla contaminazione (T/F): Indica se il benchmark è progettato per ridurre il rischio di contaminazione dei dati, quando le domande di test compaiono nei dati di addestramento di un modello e il modello ottiene punteggi elevati grazie al richiamo mnemonico piuttosto che a una capacità reale. T significa che il benchmark dispone di una difesa significativa, come un set di dati nascosto, domande nuove o rotanti, aggiornamenti mensili, elementi autogenerati o problemi di competizione pubblicati dopo il termine dell'addestramento di un modello. F significa che il benchmark è un dataset pubblico fisso online da anni e potrebbe essere stato assorbito nei corpora di addestramento. In questi casi, i punteggi elevati vanno interpretati con maggiore cautela.
In pratica, una riga contrassegnata con T/F/F/F rappresenta un benchmark puramente qualitativo. Al contrario, un benchmark contrassegnato con T/T/T/T/F valuta insieme qualità, costo e velocità. Questi indicatori forniscono una tassonomia compatta che mostra quali dei quattro assi di valutazione copre ciascun benchmark.
Perché alcune celle sono vuote?
Resistente alla contaminazione e fonte di contaminazione: Questi due campi sono generalmente vuoti per gli stessi tipi di righe, in particolare GPU, GPU cloud, benchmark di velocità e di prezzo. La resistenza alla contaminazione è rilevante per i benchmark di conoscenza e ragionamento, in cui un modello potrebbe aver memorizzato le domande di test dai dati di addestramento. Per i benchmark di throughput hardware, latenza o prezzo, non ci sono domande di test da contaminare, quindi il campo viene lasciato vuoto anziché contrassegnato con T o F.
Metodologia dei benchmark di IA
Abbiamo raccolto i dati dei benchmark tramite un processo online di ricerca e validazione. L'obiettivo era creare un elenco strutturato di benchmark tecnologici che restano utili per confrontare gli attuali sistemi e infrastrutture di IA, coprendo LLM, GPU, GPU cloud, agenti IA, IA tabulare e sicurezza informatica.
Abbiamo iniziato definendo l'ambito del dataset. Ci siamo concentrati sui benchmark che misurano capacità del modello, prestazioni dell'infrastruttura, costi, latenza, affidabilità o resistenza alla contaminazione. L'elenco delle fonti iniziali includeva i principali fornitori di benchmark e analisi come Artificial Analysis, SemiAnalysis, Vals IA, LMArena, AIMultiple ed Epoch IA, oltre a siti web ufficiali dei benchmark, repository GitHub, articoli accademici, pagine delle classifiche e aggregatori di benchmark di terze parti pertinenti.
Per ciascun benchmark, abbiamo registrato campi sia descrittivi sia valutativi. I campi descrittivi indicano cosa sia il benchmark, cosa misuri, quali prodotti o modelli siano valutati e con quale frequenza venga aggiornato. I campi valutativi classificano se il benchmark misuri prestazioni, prezzo, latenza o affidabilità. Abbiamo inoltre raccolto informazioni sulla struttura e sull'integrità dei dati del benchmark.
Abbiamo privilegiato le fonti primarie ove possibile. Tra queste, pagine ufficiali di metodologia dei benchmark, pagine delle classifiche, repository GitHub, articoli sui benchmark e documentazione dei fornitori. Quando una fonte primaria non forniva un campo specifico, abbiamo utilizzato fonti secondarie o aggregatori affidabili per colmare le lacune, soprattutto per i punteggi migliori, la copertura attuale dei modelli e le date di misurazione recenti. Le colonne delle fonti sono state incluse in tutto il dataset affinché l'evidenza di ciascun valore potesse essere ricondotta alla sua origine.
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