大模型评测 ModelS_Eval平台

项目介绍

ModelS-Eval 多模型智能评测平台 是一款具备跨厂商、跨平台兼容性的综合性评测系统.该平台支持对私有化部署模型进行并行对比评估，用户仅需提交单份测试数据集（含多轮对话样本），即可实现多模型响应质量的同步自动化评测.其核心优势包括：

1. 多模态支持能力​：兼容文本、图像、视频等多种数据类型的输入评测
2. 全场景覆盖​：适配国内外主流公有云服务、私有云环境、本地化部署的大语言模型及智能体平台
3. 统一评测框架​：提供标准化的评估体系，实现异构模型间的性能横向对比
4. 安全可控的私有化部署​：支持本地化部署，代码开源且未加密，客户可在私有网络环境中独立运行，确保数据与模型评测过程的安全性和隐私性，避免敏感信息外泄
5. 灵活可扩展​：基于开源架构，用户可根据业务需求进行二次开发，定制专属评测流程

项目背景

当前，企业在评估大语言模型（LLM）时面临以下核心挑战：

1. 跨平台评测能力缺失

   • 现有评测工具通常仅支持单一厂商或平台，无法在同一环境下对比不同厂商（如 OpenAI、Claude、本地部署模型等）的性能表现，导致选型决策缺乏客观依据.

2. 业务数据安全与部署限制

   • 敏感业务数据因合规要求无法上传至公有云平台，而本地部署的模型又缺乏标准化评测工具，形成“数据不上云则无法评测，上云则存在泄露风险”的矛盾.

3. 评测结果与实际体验脱节

   • 部分平台在封闭测试环境中表现优异，但实际业务场景中响应速度慢、回答质量不稳定，现有工具无法模拟真实客户端请求进行端到端验证.

4. 智能体平台兼容性不足

   • 企业需同时评估多个智能体平台（如 Coze、Dify 等）的回复准确性，但缺乏统一平台支持多智能体的并行测试与结果对比.

5. 决策支持需求明确

   • 需生成结构化评测报告，直观展示各模型在响应速度、回答质量、稳定性等维度的量化对比，供管理层决策参考.

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ModelS-Eval 的解决方案

针对上述痛点，ModelS-Eval 多模型智能评测平台 提供以下能力：

1. 全场景跨平台评测

   • 支持同时接入公有云 API、私有化部署模型及智能体平台，在统一环境中发起对比测试，消除数据孤岛.

2. 安全优先的私有化部署

   • 提供开源、未加密的本地部署方案，确保敏感数据全程不出私网.

3. 真实业务场景模拟

   • 支持从企业客户端直接发起测试请求，捕获真实网络环境下的模型表现（如延迟、错误率），避免“实验室数据失真”.

4. 多智能体并行评测 (未实现)

   • 可配置多个智能体平台（如 Coze、Dify）的测试流程，自动校验回复是否符合预期逻辑.

5. 自动化报告生成 (未实现)

   • 输出多维度对比报告（含响应时延、准确率、成本分析等），支持自定义评分权重，辅助技术选型与采购决策.

痛点分析

1. 单平台无法测试多厂商大模型

痛点：现有评测工具通常仅支持单一厂商或平台（如仅测试 OpenAI 或仅测试本地模型），无法在同一环境下对比不同厂商（如 GPT-4、Claude、Gemini 等）的性能差异，导致选型决策缺乏客观依据.

解决方案：ModelS-Eval 支持跨厂商、跨平台模型统一接入，用户可提交同一份测试数据，并行对比多个大模型的响应速度、回答质量及稳定性.

2. 无法测试私有化部署或微调后的模型

痛点：企业私有化部署或行业微调的大模型（如金融、医疗领域专属模型）无法在公有云评测平台上测试，导致优化效果难以量化评估.

解决方案：支持本地化部署的模型接入，兼容 Hugging Face、vLLM 等开源框架，确保私有模型与公开大模型在同一标准下对比评测.

3. 无法对比微调模型与公开大模型的差异

痛点：企业微调后的模型优化效果缺乏量化对比，难以判断微调是否真正提升业务场景表现.

解决方案：提供 A/B 测试能力，支持微调模型与原始基座模型的同数据对比，输出准确率、流畅度、合规性等维度差异报告.

4. 无法模拟真实客户端场景，测试网络波动等影响

痛点：实验室环境测试结果与实际业务表现脱节，无法模拟客户端网络延迟、高并发请求等真实场景问题.

解决方案：支持从企业内网直接发起端到端请求测试，记录真实响应时间、错误率及网络抖动影响，避免“评测数据良好，实际体验糟糕”的情况.

5. 测试平台无法私有化部署，业务数据需上云

痛点：敏感数据（如金融交易记录、医疗问诊数据）因合规要求无法上传至第三方平台，导致无法评测.

解决方案：提供完全私有化部署方案，代码开源、未加密，客户可在隔离环境中运行，确保数据不出私网，满足 GDPR、等保等合规要求.

6. 测试平台不透明，数据安全无法保障

痛点：部分评测平台闭源运行，数据处理逻辑不透明，存在敏感信息泄露风险.

解决方案：采用白盒化架构，所有评测逻辑、数据处理流程可审计，支持客户自定义数据脱敏规则，确保评测过程安全可控.

主要功能

添加对话记录

调整请求参数

开始测试

对比返回信息

数据监控

对话模拟

模型列表

添加模型

添加测试数据集

加载测试数据集

更多内容请自行体验...

项目初期，可能会有较多bug，请积极反馈，共同优化.

技术支持微信：qrecyc

部署方案

Docker

目前Docker镜像已经托管到阿里云平台，国内用户可快速部署使用

在支持Docker的服务器上执行以下命令

docker run -d \
  -p 21222:26000 \    # 21222为主机端口，后续需要使用这个端口号访问
  --name models_eval \    # 容器名称
  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/qiuyus/models_eval:latest    # 镜像名称

等待更新计划

• [ ] 支持Coze智能体

• [ ] 支持Dify智能体

• [ ] 评测报告生成

• [ ] 自动评测打分

• [ ] 批量评测打分