1. 全面能力评测：覆盖语言、知识、理解、推理、考试及安全等能力维度，整合70余个评测数据集、超40万道评测问题，并提供长文本、代码、工具调用等特色能力评测。

2. 丰富模型支持：支持70余种开源模型及HuggingFace承载的主流模型，预留简洁接口可接入OpenAI、Claude等API模型，也支持自定义模型评测。

3. 分布式高效评测：原生支持分布式并行与负载均衡，资源充足时最快约3小时即可完成千亿参数量级模型的全面评测。

4. 多样化评测方式：提供零样本、小样本、思维链（CoT）等评测策略，支持判别式（ppl）与生成式（gen）客观评测，以及人类反馈与模型辅助打分的主观评测。

5. 多模态评测能力：自建MMBench数据集，从感知到认知逐级评估视觉语言模型，并收录SEED-Bench、MME、ScienceQA等十余个多模态评测集。

6. 开源可复现与榜单发布：全链路开源，数据集与提示词可一键下载；定期发布公开榜单，接受社区评测申请并实时更新结果。

在OpenCompass中评估一个模型通常遵循“配置→推理→评估→可视化”四阶段流程：

1. 环境安装：git clone OpenCompass仓库后，执行pip install -e .完成安装。

2. 选择模型与数据集：模型和数据集配置文件预置于configs/models与configs/datasets目录，可用tools/list_configs.py查看或过滤可用配置。

3. 配置评测任务：通过命令行指定，如python run.py --models <模型> --datasets <数据集>；也可编写包含datasets和models字段的Python配置文件后运行。

4. 启动评测：首次运行建议加--debug参数顺序执行以检查问题，正常模式下任务后台并行执行，并支持Slurm集群与多卡环境。

5. 查看结果：评测完成后结果以CSV和TXT表格输出到工作目录，支持定制化展示数据集平均分，并可激活飞书状态上报功能。

中立客观：以纯粹技术视角构建评测体系，榜单不受商业利益干扰，为产学研界提供可信的模型能力参照。

全栈覆盖：从能力维度设计、数据集构建、评测方法到分布式工具链与榜单发布形成完整闭环，覆盖从底层算力到上层智能的全链路关键能力。

高效可复现：原生分布式评测大幅提升效率；数据集、提示词与评测代码全链路公开，确保评测结果可被完整复现，支撑模型“训练-评测”快速迭代。

生态开放活跃：被Hugging Face官方收录，并携手高校与头部企业推出LawBench（法律）、MedBench（医疗）、OpenFinData（金融）、SecBench（网络安全）等垂直领域评测基准，共建开放评测生态。

相比Hugging Face Open LLM Leaderboard、LMSYS Chatbot Arena、Stanford HELM等主流评测体系，OpenCompass的差异化优势体现在：

中文覆盖更全面：构建超过1.5万道中英文双语问题，针对中文场景的评测粒度与模型适配更具优势。

开源可复现性更强：完整开源评测框架、数据集及提示词，用户可本地复现全部结果，而部分竞品仅提供榜单展示、评测细节不透明。

评测方法更立体：同时支持客观与主观评测、判别式与生成式评测路径，多数竞品仅采用单一评测方式。

本地生态更紧密：与书生·浦语、Qwen、GLM等国产模型深度适配，提供完善的中文文档与社区支持，降低国内用户的使用门槛。

Q1: OpenCompass支持哪些类型的模型？
A1: 支持基座模型、对话模型及多模态大模型，可评测70余种开源模型，并预留接口支持OpenAI、Claude等API模型及自定义模型。
Q2: OpenCompass支持哪些评测数据集？
A2: 整合70余个评测数据集、超40万道评测问题，覆盖知识、语言、理解、推理、考试等维度，并支持长文本、安全、代码及多模态等特色评测。
Q3: 如何快速开始使用OpenCompass？
A3: 克隆仓库并安装后，运行python run.py --models <模型> --datasets <数据集> --debug即可启动最小化评测，详细步骤可参考官方文档“快速开始”章节。
Q4: 运行OpenCompass需要什么硬件资源？
A4: 评测大模型通常需要GPU，较小参数模型可在单卡上运行，大参数模型建议使用多卡或集群，OpenCompass原生支持分布式评测。
Q5: OpenCompass的评测结果能否复现？
A5: 可以。OpenCompass全链路开源，所有数据集及各版本提示词均可一键下载，评测代码公开透明，确保结果可被完整复现。
Q6: OpenCompass如何保证评测的公平性？
A6: 通过全面能力维度覆盖避免模型“偏科”、为数据集提供多版本提示词、首创循环评估（Circular Evaluation）策略，并采用中立公开的榜单机制，最大程度保证评测的公平与客观。