پاسخ کوتاه: بنچمارک در هوش مصنوعی مجموعهآزمونی استاندارد برای سنجش و مقایسه توانایی مدلهاست: از دانش عمومی (MMLU) و ریاضی تا کدنویسی واقعی (SWE-bench) و توهمسنجی. امتیاز بنچمارک زبان مشترک ادعاهای شرکتهاست، اما دو مشکل مزمن دارد: نشت داده آزمون به داده آموزش، و بهینهسازی مدلها برای آزمون بهجای کاربرد واقعی. برای زبان فارسی بنچمارکهای معتبر همچنان انگشتشمارند و همین، ارزیابی بومی مانند TekRAG را ضروری میکند.
معادل انگلیسی: Benchmark (AI)
پرسشهای پرتکرار درباره بنچمارک
آیا امتیاز بنچمارک قابل اعتماد است?
بهعنوان سیگنال نسبی بله، بهعنوان حقیقت مطلق نه. مدلها ممکن است داده آزمون را در آموزش دیده باشند یا مخصوص آزمون تنظیم شده باشند؛ آزمایش روی داده و کار واقعی خودتان جایگزین ندارد.
مهمترین بنچمارکهای ۲۰۲۶ کداماند؟
برای استدلال و دانش: MMLU-Pro و GPQA؛ برای کدنویسی واقعی: SWE-bench؛ برای ریاضی: AIME و FrontierMath؛ و آزمونهای عاملی که انجام وظایف چندمرحلهای را میسنجند.
چرا بنچمارک فارسی مهم است؟
چون عملکرد مدلها در انگلیسی قابل تعمیم به فارسی نیست: توکنایز پرهزینهتر، داده آموزشی کمتر و توهم بیشتر. بنچمارک بومی نشان میدهد کدام مدل واقعاً برای فارسی مناسب است.