传统的搜索引擎虽然基础能力够用，但一碰到复杂查询、深挖用户意图或者搞个性推荐，就有点力不从心了。

AI搜索这边，靠着大数据、自然语言处理和机器学习这些技术，能更精准地理解你到底想问什么，给出的结果也更丰富、更对味。

不过，技术要真能落地，还得立个标杆来测一测。到底哪个模型行，哪个不行，需要有一套公认可比的评估方法。

所以行业里正式推出了 SuperCLUE-AISearch 这套测评方案，专门评估大模型在AI搜索场景下的表现。

它不光考察核心能力，还覆盖了丰富的场景应用，甚至特意设计了一些刁钻的挑战性问题来加压。

这套方案的意义在于，既能给技术研发提供反馈，帮开发者找到模型的短板，也能推动建立公认可比的标准，让整个赛道跑得更稳。

SuperCLUE-AISearch测评体系

SuperCLUE产品象限（AI搜索） 效果图

那么，这套测评方案到底厉害在哪儿？

1. 特点

（1）多维能力评估

测评覆盖的维度相当全，包括多领域知识、信息检索与整合、分析与推理、语义理解与跨领域关联等。

说白了，就是要看看AI搜索在复杂任务里，能不能高效、精准地搞定问题。

（2）结合场景化应用

光有理论能力还不够，还得看实际场景下的表现。

方案把教育、商业、文化、娱乐、科技这些真实应用场景都拉了进来，测试模型能不能给出有价值、贴地气的建议。

（3）严谨的评价标准

标准这块儿卡得很严，知识准确性、逻辑性、时效性都有硬杠杠。

不能光会搜，还得会整合，给出的方案要逻辑清楚、实操性强。

2. 测评任务

维度一：能力任务

这个维度主要看AI搜索的以下几项能力：

• 多领域知识广度
• 信息整合能力
• 推理分析能力
• 语义理解能力
• 追踪最新信息的能力

1）多领域知识覆盖与准确性

这一项评估模型在各个专业领域的知识深度。

比如出个巴洛克时期作曲家的题，要求不仅列出人名和代表作，还要分析风格演变、对后世的影响。

甚至还要拆解作品结构，讲清楚社会宗教背景下的作用。这考的就是真功夫。

2）信息检索与整合能力

这一项看模型能不能从海量数据里精准捞出东西，再把分散的信息串成完整答案。

比如给个芯片行业研发投入的题，要从2020年到2023年对比趋势、分析原因、预测格局。

这需要很强的信息整合逻辑。

3）分析与推理能力

AI搜索不只是搜答案，还得会算、会推、会解决问题。

比如设计了一个从北京到上海、广州、成都再回北京的多式联运问题，让你算距离、时间和费用。

同时还要考虑季节气候带来的交通挑战，这妥妥是综合素质题。

4）最新信息获取与时效性

这一项主要考察模型抓取最新动态的能力。

比如分析2024年诺贝尔物理学奖的获奖者、研究领域，还要结合最新进展谈前瞻性。

如果模型数据没更新，基本就躺平了。

维度二：场景应用

这个维度把AI搜索放到真实世界里去遛一遛，看它在不同领域的实际表现。

• 教育
• 商业
• 文化
• 娱乐
• 科技

1）教育与学术研究

这一项看模型能不能提供高质量的学术资料、研究趋势分析、课程建议。

比如让模型列举全球顶尖AI博士项目，要说核心设置、入学要求、导师团队、实验室设施，要求足够细致。

2）商业与市场分析

商业场景下，重点看模型能不能做市场趋势预测、竞争分析。

比如分析国内奶茶品牌的市场份额、区域覆盖、扩张策略，这对决策支持能力要求很高。

3）文化与历史解读

这一项关注模型在文化和历史背景下的表现。

比如古希腊哲学对现代民主制度的影响，要从公民大会、陪审法庭一直聊到代议制，深度解读能力很关键。

4）娱乐与网络文化

这个维度挺有意思，主要看模型能不能精准理解社交媒体、热点事件、网红文化。

比如分析抖音平台的爆红网红，分领域讲内容特点、粉丝增长、跨平台影响力，很接地气。

5）科技与编程支持

代码支持、技术文档提供、编程问题解决都得硬。

比如让模型列举Python机器学习框架，分析PyTorch和TensorFlow在工业应用和学术研究中的不同定位，这就是很实用的场景。

3. 评估方法与思路

1）评分标准

能力任务针对不同维度有各自的评估标准，场景应用则使用统一标准。

这样可以整体、全面地反映大模型在AI搜索任务上的表现。

具体标准和权重，以正式发布的测评报告为准。

2）评估案例

拿实际模型来测一下，看看结果。

案例1：能力任务

问题： 列举巴洛克时期著名作曲家、代表作品、风格发展、对后世影响，分析至少三部作品的音乐结构和文化背景。

模型（国际大模型 1）回答：
（图片位置）

超级模型评分：

• 知识准确性（5分）：4分。事实基本正确，描述准确。
• 领域覆盖度（5分）：3分。覆盖主要作曲家，但缺少对至少三部作品的详细结构和文化背景分析。
• 专业深度（5分）：2分。比较概括，细节探讨不足。
• 综合得分：3分

模型（国产大模型 1）回答：
（图片位置）

超级模型评分：

• 知识准确性（5分）：4分。总体准确，信息正确。
• 领域覆盖度（5分）：3分。覆盖大部分内容，但缺详细结构和文化背景分析。
• 专业深度（5分）：3分。有一定深度，但需更深入探讨音乐结构和文化因素影响。
• 综合得分：3.33分

案例2：场景应用

问题： 列举全球提供人工智能博士项目的顶尖大学，介绍核心设置、课程内容、研究方向、入学要求、导师团队、实验室设施及学术声誉排名。

模型（国际大模型 1）回答：
（图片位置）

超级模型评分：

• 可靠与相关性（5分）：4分。信息基本可靠，但部分细节可能不准确，如引用了2024年US News排名，可能超出当前知识范围。
• 实用性（5分）：3分。提供概览，但缺乏具体操作性建议。
• 表达清晰度（5分）：5分。内容组织清晰，语言表达流畅。
• 综合得分：4分

模型（国产大模型 2）回答：
（图片位置）

超级模型评分：

• 可靠与相关性（5分）：3分。列举了顶尖大学，但内容泛泛，部分信息可能不准确，且未提及非美国顶尖大学。
• 实用性（5分）：3分。有参考价值，但细节不足，难以深入比较。
• 表达清晰度（5分）：5分。结构清晰，信息组织有序。
• 综合得分：3.66分

3）测评集构建

整个题库的建设流程清晰，主要分为几个步骤：

• 先参考现有题目
• 再撰写中文题目
• 接着小批量测试
• 修改确认后，正式用这些题目去提问大模型

4）评分方法

评估流程也是一条链：

• 题目+大模型回答
• 依据评估标准
• 用评分规则
• 出分数

具体做法是结合超级模型，在定义好的指标体系里明确每个标准。

然后把文本输入、文件送入超级模型进行评估，最终拿到评估结果。