高中生用「我的世界」评测SOTA模型！Claude暂时领先，DeepSeek紧随其后

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文章摘要

AI模型在复杂基准测试中表现出色，却在简单问题上频频出错，这种反差促使创意评测的兴起。例如，高中生Adi Singh开发的MC-Bench利用Minecraft的“竞技场”模式，通过用户投票来评估AI模型的文本理解和编码能力。这种评测方式不仅直观，还让普通人能够轻松参与，像“选美”一样简单直接。MC-Bench的合作开发团队包括提示词创意官、技术主管和开发者，并获得了Anthropic、Google和阿里巴巴等公司的技术支持。目前，Claude3.7在MC-Bench榜单上暂时领先，而DeepSeek-R1位列第5，尽管后者发布时间较晚，但Claude3.7、GPT-4.5和Gemini2.0等“新一代”模型的表现值得期待。

传统AI基准测试的局限性逐渐显现，主要体现在过拟合、任务狭窄、缺乏真实环境和难以衡量通用性等方面。这些测试往往基于特定类型的任务设计，无法有效反映现实世界中问题的开放性和不确定性。因此，AI开发者正在转向更有创意的方法来评估生成式AI模型的能力。MC-Bench的本质是通过类似Chatbot Arena的方式进行模型评比，测试AI模型的文本理解和编码能力。Adi Singh认为，游戏作为一种测试媒介，比现实生活更安全，也更适合测试目的。

游戏测评AI似乎成为主流创意，Claude 3.7 Sonnet通过操控《宝可梦》游戏来评测新模型的“思考”能力。Claude配备了特定“按钮”来操控游戏，并在Twitch上直播了其学习、思考和采取行动的全过程。无论是传统基准测试还是创意测试，目前对于生成式AI的能力评测依然没有一个“一劳永逸”的标准。传统基准测试的评估结果多采用单一的客观分数，忽视了人类实际感受和主观评价的维度。在生成式AI中，美学感知、创造力、直观性往往更加重要，但这些因素很难在传统的标准化测试中体现出来。

类似MC-Bench这样的创意评测可能会给未来的AI评测带来新的“范式”，并加速推动AI的发展。社区成员对MC-Bench的评价很高，例如OpenAI的基础研究员Aidan McLaughlin认为，MC-Bench测试了真正关心的功能，甚至可以辨别顶级型号之间的性能差异。新的AI评测“范式”也许会加速推动AI的发展，为生成式AI的能力评估提供更全面和直观的视角。