详细介绍
主要功能
适用角色
开发者
开发者可通过平台API接入自己的模型参与评测，获取真实用户反馈优化模型表现。典型使用流程：1) 注册开发者账号 2) 提交模型API端点 3) 查看实时对战数据 4) 分析错误案例改进模型。该平台节省了开发者组织大规模用户测试的成本，平均每次模型迭代可节省约200小时人工评估时间。
科研人员
研究人员可利用平台开放的匿名对战数据开展LLM能力研究，包括：1) 下载历史对战数据集 2) 进行跨模型能力维度分析 3) 验证新型评估指标。平台提供标准化的测评环境，已支持ACL、NeurIPS等顶会多篇论文的研究数据采集，显著提升实验可重复性。
工具特点
众包评估体系
区别于传统人工评估，采用分布式众包模式收集真实用户反馈，每日处理超5000次有效投票。通过IP去重、行为分析等技术保证数据质量，评估结果比实验室环境更接近实际应用场景。与单一评委打分相比，众包数据方差降低37%，结果可靠性显著提升。
开源基础设施
平台核心代码开源在GitHub，采用FastAPI+React技术栈构建，支持Docker一键部署。创新性地实现了模型沙箱隔离机制，保证第三方模型的安全评测。团队来自UC Berkeley等机构，技术白皮书被MLSys Conference收录，系统设计具有学术严谨性。
使用场景
模型选型评估
企业技术选型时，CTO可组织团队在平台上进行为期一周的密集测试：1) 创建企业专属测试题库 2) 分配工程师每日完成20组对战评测 3) 汇总各模型胜率统计 4) 结合技术文档选择最佳模型。某AI公司通过该方法将选型决策时间从3周缩短至5天，且后续实施满意度提升25%。
学术论文实验
研究生撰写LLM相关论文时：1) 在平台提交实验方案 2) 申请专项测试通道 3) 收集特定任务下的模型表现数据 4) 使用平台提供的标准格式生成图表。例如研究指令跟随能力时，可定制包含100条复杂指令的测试集，自动生成混淆矩阵和显著性分析报告。
收费方案
免费版
完全免费使用所有基础功能：每日可进行10次匿名对战投票，查看实时排行榜，访问公开数据集。限制：无法创建私有评测任务，API调用限速5次/分钟。
学术计划
需邮件申请验证：提供私有测试集创建、批量数据导出功能，API限额提升至50次/分钟。要求发表论文致谢平台，适合高校和研究机构使用。
使用方法
快速对战评测
1) 访问chat.lmsys.org 2) 点击「Start Battle」按钮 3) 阅读系统随机给出的问题 4) 比较两个匿名模型的回答 5) 选择更优答案或平局 6) 查看本轮投票结果
数据统计分析
1) 登录后进入「Statistics」页面 2) 选择时间范围(最近7天/30天) 3) 筛选特定模型组合 4) 下载CSV格式对战记录 5) 使用内置可视化工具生成趋势图
常见问题
如何保证评测的公平性？
平台采用三重保障机制：1) 严格匿名处理，隐藏模型名称和特征 2) 问题随机分配算法避免定向测试 3) 异常投票检测系统自动过滤刷票行为。统计显示不同用户对同一组回答的评判一致率达89%。
排行榜的更新频率是多少？
基础Elo评分每小时更新一次，细分领域排名每日更新。重大模型更新后会进行72小时持续监测，当数据量达到统计显著要求（通常约1000次有效对战）后纳入正式排名。历史版本排名可追溯至2023年4月平台上线初期。
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