Arthur Bench 是由 Arthur AI 公司开发的开源工具，专门用于评估和比较大型语言模型（LLM），如 OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude、Meta 的 LLaMA 等模型，以及各种提示词（prompts）和超参数（hyperparameters）在生成式文本任务中的表现。

主要目的

帮助企业和团队在快速演进的 AI 环境中，数据驱动地选择最适合自己应用的 LLM。它解决的问题包括：

• 并非所有任务都需要最先进或最昂贵的模型——有时更便宜的模型（如开源模型）表现同样出色，还能更好地控制数据隐私。
• 将学术基准（如 leaderboard 排名）转化为实际业务场景中的真实性能评估。

核心功能

• 支持比较不同 LLM、不同提示词、生成参数（如 temperature、token 数）。
• 内置多种评分指标：摘要质量、幻觉（hallucinations）、准确性、可读性、回避（hedging，即模型添加“As an AI...”等无关内容）等。
• 支持自定义添加新指标，完全灵活适应特定业务需求。
• 直观的 UI 接口：快速运行测试、比较结果、可视化性能差异。
• 支持本地运行和云端版本。

优势与适用场景

• 快速、一致、数据驱动的评估，避免主观判断。
• 适用于生产环境中的 LLM 部署，帮助团队标准化评估流程。
• 目标用户：正在部署或优化 LLM 应用的企业团队（如客服自动化、内容生成、投资分析等）。

Arthur Bench 于 2023 年推出，完全免费开源（无定价信息）。如果您想上手，可以直接访问 GitHub 仓库安装使用，或查看 Arthur AI 的官方页面获取更多研究报告（如 Generative Assessment Project，对主流 LLM 的排名和比较）。如果需要更详细的教程或最新更新，我可以进一步帮您查询！