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能力评测与榜单 最新动态

模型能力评分、基准与榜单。重点是方法可复现、有对照基线、给出失败模式的评测，尤其是针对无对齐模型与角色扮演场景的那部分。

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更新

精选归档 · 第 13 页

9月30日周三第 241–242 条

  1. Hugging Face 推出 Open TTS Leaderboard：多语言 TTS 与语音克隆的可扩展评测

    Hugging Face 推出面向开源与多语言 TTS 的 Open TTS Leaderboard，用客观指标替代难以扩展的 arena 式人工投票。评测维度包括基于 Qwen3 ASR 的 WER/CER 可懂度、H200 GPU 上的 RTFx 与 TTFA 速度、以及 WavLM 嵌入余弦相似度（SIM）衡量说话人相似度，将单模型评测从数周缩短到数小时。

    推荐理由：用 WER、SIM、TTFA 等客观指标把评测周期从数周缩到数小时，并解释了开源模型在 arena 榜单上代表性不足的原因。

9月29日周二

  1. NVIDIA 发布表格数据基础模型 Kumo Tabular，开放权重登陆 Hugging Face

    NVIDIA 发布开放权重的表格数据基础模型 Kumo Tabular，基于人工生成的表格预训练，单次前向传播即可完成分类和回归预测，无需训练、调参或特征工程，提供 28M 至 215M 参数的三个尺寸，采用 OpenMDW-1.1 许可证可商用。

    推荐理由：官方给出了模型架构、人工数据预训练配方和四大榜单的具体名次与 ELO 数字，读者可据此评估这一表格基础模型的实际水平。