MMLU-Pro：当大模型在原版MMLU上刷到90分时，你需要一张更难的试卷
核心观点：10选项设计不是简单的”加大难度”，而是精准打击了大模型的幸运猜测和浅层模式识别，强制模型展示真实的推理能力。
GPT-4在原版MMLU上88%，Claude-3 Opus 86%，Gemini-Pro 84%——当顶尖模型都在85%以上徘徊时，这个基准已经失去了区分度。MMLU-Pro用10选项和推理导向的问题设计，让这些模型的分数直接腰斩到70%左右。
这不是为了难为模型，而是为了看清模型真正会什么、不会什么。
4选项到10选项：不只是数量变化
原版MMLU的4选项意味着什么？即使完全瞎猜，期望得分25%。一个模型如果在某个领域只有模糊印象，通过排除法+合理推测，很容易把准确率提升到40-50%。
这在实际应用中是个严重问题：你以为模型”基本掌握”了某个知识领域，实际上它只是”略懂皮毛”。
MMLU-Pro的10选项设计把随机猜测成功率降到10%。更关键的是，它强制模型必须真正理解问题才能选对答案，而不是依靠选项之间的对比和排除。
实验数据验证了这一点：
- 直接回答：性能基线
- 加入思维链推理：性能提升20%
20%的CoT提升说明什么？说明这些题目不是靠记忆就能答对的，而是需要推理过程。 这才是评估基准应该测试的能力。
与原版MMLU的代际差异
| 维度 | 原版MMLU | MMLU-Pro | 为什么重要 |
|---|---|---|---|
| 选项数量 | 4个 | 10个 | 降低猜测收益，提高区分度 |
| 随机基线 | 25% | 10% | 更真实地反映模型能力 |
| 问题来源 | 标准化考试 | MMLU + STEM网站 + 学术论文 | 更强的推理导向 |
| 顶尖模型性能 | 85-90% | 70-75% | 仍有充分的改进空间 |
| CoT提升幅度 | 5-10% | 15-20% | 证明测试的是推理而非记忆 |
最关键的差异在于问题筛选标准：MMLU-Pro有意识地减少了纯记忆类问题，增加了需要多步推理的题目。这意味着在这个基准上刷分，必须提升模型的底层推理能力，而不是增加训练数据量。
它暴露了什么
看看顶尖模型在MMLU-Pro上的性能下降：
| 模型 | 原版MMLU | MMLU-Pro | 性能落差 |
|---|---|---|---|
| GPT-4 | ~88% | ~72% | -16% |
| Claude-3-Opus | ~86% | ~70% | -16% |
| Gemini-Pro | ~84% | ~68% | -16% |
| Llama-3-70B | ~79% | ~56% | -23% |
闭源模型的性能落差在16%左右，开源模型在23%左右——这个差距说明什么？
说明开源模型在推理能力上与闭源模型的真实差距，比原版MMLU显示的要大。原版MMLU上，Llama-3-70B（79%）与GPT-4（88%）只差9个百分点，看起来”差距不大”。但MMLU-Pro撕开了表象：真实差距是16个百分点。
这种区分度对于模型选型至关重要。如果你的应用需要强推理能力（比如复杂的数据分析、多步骤问题解决），那么原版MMLU可能会误导你选择”性价比高”的开源模型，而实际部署后发现推理能力不足。
什么时候必须用MMLU-Pro
必须用MMLU-Pro的场景：
- 模型选型决策：尤其是需要强推理能力的应用
- 新模型发布评估：证明你的模型真的在推理上有突破
- 算法改进验证：区分”数据堆砌”和”能力提升”
- 学科专项评估：13个学科的细分性能分析
仍然需要原版MMLU的场景：
- 历史对比：与早期研究对比时需要统一基准
- 快速筛选：初步评估模型的知识覆盖面
- 多语言评估：MMLU有更多语言版本
最佳实践：同时报告两个基准的分数。原版MMLU看知识广度，MMLU-Pro看推理深度。
它意味着什么
MMLU-Pro的出现标志着评估基准进入”反刷分”阶段。
过去的评估基准有个天然缺陷：当模型在基准上达到一定分数后，继续提升的最快方法不是改进能力，而是针对基准优化。这导致分数和真实能力脱钩。
MMLU-Pro的10选项设计、推理导向的问题筛选，让”刷分”变得困难——你必须真正提升推理能力才能提分。这就像从”开卷考试”变成”闭卷考试+禁止死记硬背”。
更重要的是，它给未来的评估基准设计提供了思路：
- 提高随机基线的难度（10选项、甚至开放式问答）
- 筛选推理导向的问题（CoT提升幅度是重要指标）
- 留出充分的改进空间（顶尖模型70-75%，而非90%+）
- 多维度评估（13个学科的专项分析）
当GPT-5、Claude-4出现时，我们需要的不是”更多题目”，而是”更难的题目”——MMLU-Pro证明了这条路是可行的。
使用建议
- 必须启用CoT推理：直接回答会严重低估模型能力，CoT推理可提升15-20%
- 关注学科专项性能：不要只看总分，数学、物理、法律等学科的专项分数更有参考价值
- 与原版MMLU对比：性能落差越小，说明推理能力越强
- 多次采样取平均：由于问题难度高，单次测试波动较大
- 注意prompt工程：不同的提示格式可能导致5-10%的性能差异
MMLU-Pro不是要替代原版MMLU，而是补齐了推理能力评估的短板。两者结合使用，才能全面评估模型的知识和推理能力。
数据集链接：https://huggingface.co/datasets/TIGER-Lab/MMLU-Pro
关键数据：
- 规模：12,032道题目
- 学科领域：13个（数学、物理、化学、法律、工程、经济学等）
- 选项数量：10个（原版4个）
- 随机猜测基线：10%（原版25%）
- 许可证：MIT（可自由使用）
推荐用途：大模型综合能力评估、推理能力测试、模型选型基准、学科专项分析
评估模型时必须启用思维链推理，否则会严重低估模型能力。