800+ benchmark IA di riferimento

Abbiamo curato un elenco di oltre 800 benchmark IA per LLM, GPU, GPU cloud, agenti IA, IA tabulare e sicurezza informatica che non sono ancora saturi.

Crescita dei benchmark IA

Si noti che la maggior parte del picco di maggio-giugno corrisponde al periodo in cui abbiamo svolto la nostra ricerca. I benchmark che si aggiornano continuamente sono datati all'ultima volta in cui li abbiamo verificati, quindi tendono ad accumularsi nei mesi in cui stavamo raccogliendo i dati, piuttosto che indicare un aumento reale di nuovi benchmark.

Benchmark IA per categorie

Abbiamo elencato i benchmark IA in base alle loro categorie principali. I benchmark LLM sono quelli con il numero più elevato.

Benchmark IA per sottocategorie

Elenco dei benchmark IA

Per semplicità, abbiamo incluso i 250 benchmark più recenti dal nostro elenco completo di 809 benchmark. Leggi la nostra metodologia per sapere come abbiamo raccolto questo elenco.

Note su come leggere l'elenco:

Le quattro colonne con flag booleani (T = vero, F = falso) indicano quale dimensione di valutazione copre ciascun benchmark. Ogni flag risponde a una domanda sì/no sull'ambito del benchmark:

• Prestazioni (T/F): Il benchmark valuta capacità o qualità, come accuratezza dell'output, completamento dell'attività o intelligenza? Questo è contrassegnato con T per quasi tutti i benchmark, poiché la maggior parte di essi valuta quanto bene un model o un sistema si comporta. È contrassegnato con F per i benchmark che si concentrano esclusivamente su costo o velocità e non valutano la qualità dell'output.
• Prezzo (T/F): Il benchmark include fattori legati al costo, 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 da quanto tempo richiede la risposta.
• Affidabilità (T/F): Il benchmark valuta coerenza o attendibilità, come la varianza tra esecuzioni, la stabilità dei tassi di successo o la robustezza? Questo è il flag meno comune. È T per i benchmark progettati per 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 unico punteggio complessivo.
• Resistente alla contaminazione (T/F): Indica se il benchmark è progettato per ridurre il rischio di contaminazione dei dati, quando le domande del test compaiono nei dati di addestramento di un model e il model ottiene punteggi alti grazie al richiamo piuttosto che a una capacità autentica. T significa che il benchmark ha una difesa significativa, come un set di controllo nascosto, domande nuove o rotanti, aggiornamenti mensili, elementi autogenerati o problemi di competizione rilasciati dopo il cutoff di addestramento di un model. F significa che il benchmark è un dataset pubblico fisso, online da anni e che potrebbe essere stato assorbito nei corpora di addestramento. In questi casi, i punteggi alti dovrebbero essere interpretati con maggiore cautela.

In pratica, una riga contrassegnata con T/F/F/F rappresenta un benchmark di pura qualità. Al contrario, un benchmark contrassegnato con T/T/T/T/F valuta insieme qualità, costo e velocità. Questi flag 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 solitamente vuoti per gli stessi tipi di righe, in particolare GPU, cloud GPU, benchmark di velocità e di prezzo. La resistenza alla contaminazione è rilevante per i benchmark di conoscenza e ragionamento, in cui un model potrebbe aver memorizzato le domande del 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 invece di essere contrassegnato con T o F.

Metodologia dei benchmark IA

Abbiamo raccolto i dati sui benchmark attraverso un processo di ricerca e validazione online. L'obiettivo era costruire un elenco strutturato di benchmark tecnologici che rimangono utili per confrontare i sistemi e le infrastrutture IA attuali, coprendo LLM, GPU, cloud GPU, agenti IA, IA tabulare e sicurezza informatica.

Abbiamo iniziato definendo l'ambito del dataset. Ci siamo concentrati su benchmark che misurano capacità del model, prestazioni dell'infrastruttura, costi, latenza, affidabilità o resistenza alla contaminazione. L'elenco iniziale delle fonti includeva i principali fornitori di benchmark e analisi come Artificial Analysis, SemiAnalysis, Vals IA, LMArena, AIMultiple ed Epoch IA, oltre a siti web ufficiali di benchmark, repository GitHub, articoli accademici, pagine di classifiche e aggregatori di benchmark di terze parti pertinenti.

Per ogni benchmark, abbiamo registrato sia campi descrittivi sia campi valutativi. I campi descrittivi catturano cos'è il benchmark, cosa misura, quali prodotti o model vengono valutati e con quale frequenza viene aggiornato. I campi valutativi classificano se il benchmark misura prestazioni, prezzo, latenza o affidabilità. Abbiamo anche raccolto informazioni sulla struttura del benchmark e sull'integrità dei dati.

Abbiamo privilegiato le fonti primarie laddove possibile. Queste includevano pagine ufficiali di metodologia dei benchmark, pagine di 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 model e le date di misurazione recenti. Le colonne delle fonti sono state incluse in tutto il dataset in modo che l'evidenza di ciascun valore potesse essere ricondotta alla sua fonte.

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Sıla Ermut

Analista di settore

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple e si occupa di modelli di IA, infrastrutture di IA, governance dell'IA e applicazioni aziendali dell'IA. La sua ricerca si concentra principalmente sull'uso dell'IA nel marketing, nella sanità, nelle catene di approvvigionamento e nella sostenibilità.
In precedenza ha lavorato come reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master of Science in Psicologia Sociale e un Bachelor of Arts in Relazioni Internazionali.

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