书生大模型 HELM（Holistic Evaluation of Language Models）

AI产品介绍

书生大模型 HELM 评测体系，是基于斯坦福HELM核心方法论、深度适配书生大模型家族（InternLM、InternVL、Intern-S1等）的定制化综合评估方案，由上海人工智能实验室联合HELM开源社区共同优化迭代。不同于通用评测工具，该体系深度融合书生大模型“开源开放、通专融合、多模态领先”的核心特性，在HELM原生三维场景矩阵（任务、领域、语言）与四层指标体系（性能、特性、伦理、效率）基础上，新增多模态适配模块、开源模型优化评估维度及中文场景专项评测，解决通用HELM对中文模型、开源模型、多模态模型评估适配不足的痛点。

该体系全面覆盖书生全系列模型（从十亿到千亿参数，从语言模型到多模态、科学计算模型），支持InternLM3、Intern-S1、InternVL3等最新版本的一键评测，可实现模型能力的标准化、可复现、公平化对比，既保留HELM的权威严谨性，又贴合书生大模型的技术特性与应用场景，同时联动OpenCompass评测工具，形成“评测-优化-迭代”的闭环，为书生大模型的研发升级、学术研究、产业落地提供高可信的评估支撑，彰显书生在开源大模型领域的技术领先性。

写作适用人群

书生大模型开发者、开源社区贡献者、NLP/多模态算法工程师、企业AI选型团队、高校科研人员、研究生、医疗/金融/气象等垂直领域落地从业者、AI伦理研究者、大模型评测机构。

核心功能与技术原理（表格）

用户群体	核心功能	技术原理
开发者与工程师	书生全系列模型一键评测、多版本对比、自定义评测任务扩展、评测结果可视化、开源适配优化、多模态能力评估，支持InternLM3等新版本快速适配，联动XTuner微调工具实现“评测-微调”闭环	HELM原生三维场景矩阵+四层指标体系，融合书生大模型开源架构适配技术、多模态融合评估算法，结合OpenCompass评测逻辑，实现对书生模型的精准适配与高效评测，支持动态采样与抗污染评测流程
企业与机构	书生模型选型对比、垂直领域适配性评测、伦理安全合规验证、工程化成本测算、长期能力追踪，支持书生·济世、书生·风乌等专项模型的定制化评测	HELM标准化评测流程+书生专项指标校准，融合伦理安全量化模型、效率成本建模技术，结合企业场景定制化适配，确保评测结果贴合产业实际需求
研究者与学生	论文实验复现、书生模型与其他模型SOTA对比、多模态/科学计算模型评测、开源评测框架学习、中文场景专项实验，支持Intern-S1等科学模型的学术评测	HELM可复现实验设计+书生开源数据集集成，融合多模态评测技术、科学计算任务评估逻辑，结合统计显著性分析，确保实验结果可复现、可对比，贴合学术研究规范
普通用户	书生模型能力直观查询、排行榜对比、简单评测体验、开源工具上手学习、书生各系列模型优劣可视化解读，支持 InternLM3-8B 等轻量模型的快速评测体验	HELM简化版评测流程+Web UI可视化渲染，结合书生模型轻量化适配技术，实现评测流程简化、结果直观易懂，支持消费级显卡部署模型的快速评测

核心优势（引用技术亮点、功能模块、技术原理、典型应用、多模态生成、自然语言处理）

技术亮点：书生模型深度适配、开源兼容、多模态全覆盖、中文场景专项优化、HELM权威背书，支持书生全系列模型（语言、多模态、科学计算），联动OpenCompass实现更全面的评测，可复现性强、适配性高，能精准凸显书生模型的推理、长文本、科学计算优势。
功能模块：书生模型一键评测、多版本对比、多模态评估、中文专项评测、伦理安全评估、效率成本测算、评测结果可视化、自定义任务扩展、开源社区适配、联动XTuner/LMDeploy全链条工具，支持InternLM3、Intern-S1等最新版本快速接入。
技术原理：基于HELM原生“场景定义→指标计算→结果聚合”三步评测逻辑，融合书生大模型开源架构适配技术、多模态融合评估算法、中文NLP优化技术，结合OpenCompass评测逻辑，新增科学计算任务评估模块，通过指标校准实现对书生模型能力的精准刻画，兼顾权威严谨性与定制化需求。
典型应用：书生大模型研发升级、开源社区评测标准构建、企业书生模型选型、学术论文实验与对比、多模态/科学计算模型评测、中文场景大模型评估、垂直领域模型适配测试（气象、金融、医疗等），支撑书生·风乌、书生·济世等专项模型的落地评测。
多模态生成：深度适配书生·万象、InternVL3、Intern-S1等多模态模型，支持文本、图像、语音、科学数据（如蛋白质结构、地震波）等多模态内容的评测，覆盖多模态理解、跨模态生成、科学模态解析等核心能力，契合书生多模态领先的技术优势。
自然语言处理：聚焦书生大模型中文处理优势，新增中文语义理解、中文长文本处理（百万字级）、中文专业领域问答等专项评测维度，覆盖文本生成、逻辑推理、代码生成、文献理解等核心NLP能力，同时兼容多语言评测，精准刻画书生模型的语言能力边界，凸显其在中文高考、专业文献处理等场景的领先性。

适用场景·创作者亲测技巧（表格）

序号	场景	亲测技巧
1	书生大模型研发与优化（如InternLM3迭代）	先用HELM轻量模式快速完成初期模型筛查，聚焦推理、代码生成等核心指标优化；后期用全量评测，结合书生专项指标（如长文本处理、科学计算）排查“偏科”问题，联动XTuner微调工具，实现“评测-优化”闭环，参考可视化热力图定位能力短板，同时可对比同量级开源模型（如Llama3.1）的评测结果。
2	企业书生模型选型（如办公、气象、金融场景）	重点对比伦理安全、效率成本、垂直领域适配性三类指标，结合自身业务场景（如气象预报选书生·风乌、金融分析选书生·济世）扩展专项评测任务，优先选择各核心场景表现均衡的模型，利用HELM标准化流程，对比书生不同参数模型的性价比，同时参考OpenCompass评测数据，确保选型科学合理。
3	学术论文实验（书生模型SOTA对比）	使用固定随机种子与HELM标准化评测流程，复用书生开源数据集与HELM内置数据集（如MMLU-Pro、GPQA），直接对标公开SOTA排行榜，重点对比书生·浦语3.0、Intern-S1等模型与闭源模型（如GPT-4o-mini）、同量级开源模型的评测结果，凸显书生模型的技术优势（如训练成本低75%、科学计算超越Grok-4），同时可扩展自定义任务凸显研究创新点，提升论文可信度。
4	开源工具上手与教学演示（书生+HELM）	先安装crfm-helm官方工具与书生大模型开源包，用简单命令行完成InternLM3-8B等轻量模型的基础评测，启动本地Web服务查看详细结果；教学时重点演示HELM三维场景矩阵与四层指标体系，结合书生模型的开源特性、多模态优势，用排行榜直观展示书生各系列模型的能力差异，同时演示与OpenCompass的联动操作，降低理解门槛。

总结

书生大模型 HELM（Holistic Evaluation of Language Models）评测体系，是上海人工智能实验室依托斯坦福HELM权威框架，结合书生大模型家族“开源开放、通专融合、多模态领先、中文优势突出”的核心特性，打造的定制化、高适配、全场景综合评估方案。该体系既保留了HELM标准化、可复现、全方位的评测优势，又通过中文场景优化、多模态适配、开源架构兼容、专项模型支持等升级，精准解决了通用HELM对书生类开源模型、多模态模型、中文模型评估适配不足的痛点。

它全面覆盖书生全系列模型，联动OpenCompass、XTuner等全链条工具，形成“评测-优化-迭代”的闭环，为书生大模型的研发升级、学术研究、产业落地提供了高可信的能力标尺，既彰显了书生大模型在推理、长文本、多模态、科学计算等领域的领先性，也为开源社区、企业、科研机构提供了高效、精准、便捷的评测工具，推动书生大模型生态的持续完善与AI行业的标准化发展。

举个例子

指令：全面评测书生·浦语3.0（InternLM3-8B-Instruct）的综合能力，要求覆盖中文推理、代码生成、长文本处理三大核心维度，兼顾评测效率与结果可信度，对比其与Llama3.1-8B-Instruct的性能差异，输出可视化分析报告，并联动微调工具给出优化建议。书生HELM操作流程：选用HELM轻量模式→配置三维场景（中文推理任务+通用领域+中文）→勾选四层核心指标（基础性能+稳健性+毒性检测+推理效率）→通过统一接口接入InternLM3-8B-Instruct与Llama3.1-8B-Instruct→自动运行评测，同步调用OpenCompass补充评测数据→生成可视化能力热力图、指标汇总报告及模型对比分析→联动XTuner微调工具，根据评测短板（如特定代码场景适配）给出针对性微调建议；若需更精准结果，可切换至全量版本，增加扰动测试与多随机种子验证，提升评测稳健性，同时可补充科学计算任务评测，凸显书生模型的差异化优势。

官网真实网址/官方资源

– 书生大模型官方网站：https://intern-ai.org.cn/home – 书生HELM评测专区：https://intern-ai.org.cn/helm – HELM官方框架：https://crfm.stanford.edu/helm/ – 书生大模型GitHub开源仓库：https://github.com/InternLM – 书生HELM开源适配包：https://github.com/InternLM/helm-adapter – 机构：上海人工智能实验室、斯坦福大学基础模型研究中心（CRFM）