主要观点：LMEval 旨在帮助 AI 研究人员和开发者比较不同大型语言模型的性能，设计准确、多模态且易使用，已用于评估主要模型的安全性等。
关键信息：因新模型推出速度快，需快速可靠评估其适用性；关键特征包括兼容多种 LLM 提供者、增量基准执行提高效率、支持多模态评估及加密结果存储；通过 LiteLLM 实现跨提供者支持；以 Python 编写并在 GitHub 上可用，需按步骤运行评估，可将结果保存到 SQLite 数据库并导出到 pandas 分析可视化；还包括 LMEvalboard 可视化仪表盘；已用于创建 Phare LLM 基准，它不是唯一的跨提供者评估框架，还有 Harbor Bench 和 EleutherAI 的 LM Evaluation Harness。
重要细节：Google 研究人员称新模型推出快需快速评估；LiteLLM 可让开发者用 OpenAI API 格式调用多种 LLM 提供者并翻译输入输出；LMEval 按增量评估模型运行必要评估；可定义基准任务、添加模型等进行评估；LMEvalboard 可查看整体性能等；Harbor Bench 限于文本提示且用 LLM 判结果质量，EleutherAI 的框架有 60 多个基准且可定义新基准。