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数据 评测-框架 模态 · 文本 任务 · 排序 / 偏好比较

AlpacaEval 2.0 (LC)

805 个指令,Length-Controlled 与 Arena 相关性 0.98

Stanford ·

考察能力

指令跟随 对话质量

构建信息

数据规模
805 instructions
评测方式
标准评测
核心指标
LC Win Rate (%)

模型效果排行

🥇 GPT-5
72.1%
🥈 Claude Opus 4
68.5%

为什么重要

AlpacaEval 2.0 的核心创新是 Length-Controlled Win Rate——消除长回复偏见后与 Chatbot Arena 相关性达 0.98。

构建方式与示例

805 个指令,GPT-4 Turbo 自动评分。比较模型回复与基线模型,计算 LC Win Rate。

关键发现

LC 版本解决了”长回复=好回复”的 LLM Judge 偏见,排名更可信。

关联基准与展望

关联:Arena-Hard、Chatbot Arena。不足:仍依赖 LLM Judge,对非英语表现不佳。

指令跟随 自动评分