1. AGIEval 到底测什么人类中心基准与统一 Key 的碰撞AGIEval 是一个面向 Foundation Models 的人类中心基准评测集它把高考、法学院入学考试、数学竞赛、律师资格证考试这类真实标准化考试搬进了评测流程。和 MMLU 那种偏知识问答的题库不同AGIEval 更强调人类在做题时的理解、知识调用、推理和计算四类能力题目形式收敛为选择题和填空题两种客观题总共 8062 道中英双语题目。如果你想快速复现它的跑分结果又不想在多个模型供应商之间来回切换 Key 和 Base URL用 TaoToken 统一 Key 走一个 API 通道是最省事的路径。这篇内容面向的是想快速复现 AGIEval 人类中心基准的读者重点放在三件事一是把 AGIEval 的数据加载和评测脚本跑起来二是用 TaoToken 的统一 Key 和 Base URL 把 Foundation Models 接进评测流程三是做一次小样本跑通并核对分数。整个过程我会给出可复制的环境变量、配置片段和调用示例你照着改模型名就能换模型对比。先说清楚 AGIEval 的评测逻辑不然跑出来的分数你也不知道在看什么。它的题目来自真实考试选择题用分类准确率填空题用 Exact Match 和 F1。论文里还做了零样本、小样本以及带 CoT 推理的对比结论是 GPT-4 这类模型在部分科目上能接近甚至超过人类平均水平但在 JEC-QA 这种法律数据集上各模型表现都低于人类平均值说明法律领域的提升空间还很大。这个结论对做评测的人很有参考价值不要只看总分要分科目看。我试过把 AGIEval 的评测脚本接到统一 API 通道上最大的感受是省去了为每个模型单独配 Key 的麻烦。传统做法是 GPT 系列用一套 KeyClaude 系列用另一套国产模型再各配一套环境变量能写满一屏。用 TaoToken 之后Base URL 和 Key 只维护一份模型 ID 作为变量传入切换模型只需要改一个字符串。这对做 Benchmark 跑分的人来说意味着可以把精力放在评测逻辑和结果分析上而不是浪费在凭证管理上。AGIEval 的官方仓库提供了数据加载和评测的脚本核心依赖是 datasets 和几个评测工具函数。你需要先准备好 Python 环境建议 3.9 以上然后安装依赖。数据加载部分AGIEval 把题目按考试科目组织每个科目有对应的 split加载时指定科目名即可。评测脚本会读取模型输出和标准答案比对算出准确率或 EM/F1。这里的关键是模型输出的格式要符合脚本预期选择题要输出选项字母填空题要输出答案文本格式不对会导致分数虚低。统一 Key 的价值在评测场景里特别明显。因为 AGIEval 要对比多个 Foundation Models如果每个模型都要单独申请 Key、单独配环境复现成本很高。用 TaoToken 的 API 通道你只需要在环境变量里配一次 Base URL 和 Key然后在评测脚本里把模型 ID 作为参数传进去。这样同一套评测代码可以跑 GPT、Claude、国产模型结果直接横向对比。下面我会给出具体的环境变量配置和脚本调用示例你可以直接复制修改。2. TaoToken 前置准备统一 Key 与 Base URL 配置在跑 AGIEval 之前先把 TaoToken 的接入信息准备好。你需要一个可用的 Key以及正确的 Base URL。TaoToken 的 API 地址是 https://taotoken.net/api这个地址在配置环境变量时会用到。Key 的获取在控制台的 API Keys 页面登录后创建一个新的 Key复制保存好后面配置环境变量要用。注意 Key 只在创建时完整显示一次丢了就重新建一个。环境变量配置是接入的第一步也是最容易出错的一步。很多人跑评测脚本时报 401八成是环境变量没生效或者 Key 写错了。我建议把配置写进 shell 的配置文件比如 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc这样新开的终端也能读到。配置内容如下export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的实际Key export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export OPENAI_API_KEY$TAOTOKEN_API_KEY export OPENAI_BASE_URL$TAOTOKEN_BASE_URL这里同时设置了 TAOTOKEN_ 前缀和 OPENAI_ 前缀的变量原因是 AGIEval 的评测脚本和很多开源工具默认读取 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_BASE_URL。把 TaoToken 的 Key 和 Base URL 映射到这两个变量上脚本不用改代码就能走统一通道。如果你用的是其他框架比如 LangChain 或 LlamaIndex它们也认这两个变量配置一次到处能用。配置完之后用一条命令验证环境变量是否生效echo $OPENAI_BASE_URL echo $OPENAI_API_KEY | head -c 8第一条应该输出 https://taotoken.net/api第二条输出 Key 的前 8 个字符。如果第一条为空说明配置文件没被 source执行 source ~/.bashrc 或重开终端。如果 Key 前 8 位不对检查是不是复制时带了空格。这一步看起来简单但实际排障时能省很多时间。接下来是模型 ID 的确认。TaoToken 的模型对话页面可以查看当前支持的模型列表你需要在评测脚本里指定要跑的模型 ID。AGIEval 评测通常要对比多个模型建议先选两三个有代表性的比如一个通用能力强的一个推理能力强的跑通小样本后再扩大范围。模型 ID 的写法要和你调用的接口一致具体以模型对话页面展示的为准。如果你打算长期做 Benchmark 跑分建议了解一下 Coding Plan。它适合需要反复调用模型做评测、做 Agent 任务的场景比按次调用更划算。不过对于 AGIEval 这种一次性复现先用按量调用跑通流程就够了。接入文档在 https://taotoken.net/doc 可以查到更详细的参数说明包括超时设置、重试策略这些评测脚本里会用到。配置阶段还有一个坑要提前说有些评测脚本会读取 OPENAI_API_BASE 而不是 OPENAI_BASE_URL两个变量名差一个词。保险起见两个都设上export OPENAI_API_BASE$TAOTOKEN_BASE_URL这样无论脚本读哪个变量都能拿到正确的地址。环境变量配好之后就可以进入 AGIEval 的数据加载和评测脚本环节了。3. 可复制配置AGIEval 数据加载与评测脚本调用这一节给出可直接复制的配置和脚本调用示例。先准备 Python 环境建议用 conda 或 venv 建一个独立环境避免依赖冲突。AGIEval 的官方仓库在 GitHub 上克隆下来后安装依赖。核心依赖包括 datasets、openai、tqdm 这几个。安装命令如下git clone https://github.com/ruixiangcui/AGIEval.git cd AGIEval pip install -r requirements.txt如果 requirements.txt 里有版本冲突可以手动装核心包pip install datasets openai tqdm数据加载部分AGIEval 把题目按科目组织加载时指定科目名。比如加载高考数学和 LSAT 的逻辑推理from datasets import load_dataset # 加载高考数学科目 math_data load_dataset(agieval, math, splittest) print(f高考数学题目数: {len(math_data)}) print(math_data[0]) # 加载 LSAT 逻辑推理 lsat_data load_dataset(agieval, lsat-lr, splittest) print(fLSAT-LR 题目数: {len(lsat_data)})如果 load_dataset 报连接错误检查网络是否能访问 HuggingFace 的数据集仓库。有些环境需要设置镜像但这里不展开你按自己的网络情况处理。数据加载成功后你会看到每条数据包含 question、options、answer 等字段选择题的 options 是选项列表answer 是正确选项的字母。评测脚本的核心是构造 prompt、调用模型、解析输出、比对答案。下面是一个最小可用的评测脚本片段用 TaoToken 的统一通道调用模型import os from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.environ[OPENAI_API_KEY], base_urlos.environ[OPENAI_BASE_URL], ) def build_prompt(question, optionsNone): if options: opt_text \n.join([f{chr(65i)}. {o} for i, o in enumerate(options)]) return f{question}\n{opt_text}\n请只输出正确选项的字母。 return f{question}\n请直接输出答案。 def call_model(prompt, model_id): resp client.chat.completions.create( modelmodel_id, messages[{role: user, content: prompt}], temperature0, max_tokens64, ) return resp.choices[0].message.content.strip()这段代码里client 的 base_url 读的是环境变量指向 TaoToken 的 API 地址。model_id 作为参数传入切换模型只改这一个值。temperature 设为 0 是为了让评测结果可复现max_tokens 设小一点是因为选择题和填空题的输出很短没必要浪费额度。接下来是评测循环和打分。以选择题为例比对模型输出的首字母和标准答案def evaluate_choice(data, model_id, limit20): correct 0 for i, item in enumerate(data): if i limit: break prompt build_prompt(item[question], item.get(options)) output call_model(prompt, model_id) pred output[0].upper() if output else if pred item[answer].upper(): correct 1 acc correct / min(limit, len(data)) print(f{model_id} 准确率: {acc:.2%} ({correct}/{min(limit, len(data))})) return acc调用时传入模型 ID 和限制条数先跑 20 条小样本验证流程evaluate_choice(math_data, gpt-4, limit20)如果你要跑填空题打分逻辑换成 EM 或 F1比对时做文本归一化去掉空格和标点再比。AGIEval 官方脚本里有现成的归一化函数可以直接复用。跑完小样本后把 limit 调大就能跑全量但要注意额度和时间。配置片段里还有一个关键点超时和重试。评测脚本跑几十上百条请求网络抖动很正常加个重试逻辑能避免中途挂掉import time def call_model_with_retry(prompt, model_id, retries3): for attempt in range(retries): try: return call_model(prompt, model_id) except Exception as e: if attempt retries - 1: raise time.sleep(2 ** attempt)把 call_model 换成 call_model_with_retry评测过程会稳很多。这些配置和脚本片段你可以直接复制到自己的项目里改模型 ID 和科目名就能跑不同的评测组合。4. 验证请求小样本跑通并核对分数配置和脚本准备好之后先做一次小样本跑通确认整条链路没问题。验证的目标不是拿高分而是确认三件事请求能发出去、模型有返回、打分逻辑正确。我建议选一个题目数少、答案明确的科目比如高考数学的选择题部分先跑 10 到 20 条。第一步单独发一条请求确认 TaoToken 通道能通resp client.chat.completions.create( modelgpt-4, messages[{role: user, content: 11等于几只输出数字。}], temperature0, max_tokens8, ) print(resp.choices[0].message.content)如果输出 2说明 Key、Base URL、模型 ID 三者都对。如果报 401回到第 2 节检查环境变量。如果报 model not found检查模型 ID 是否和模型对话页面展示的一致。这一步过了再跑评测循环。第二步跑 20 条高考数学选择题打印每条的输出和标准答案人工核对几条for i, item in enumerate(math_data): if i 5: break prompt build_prompt(item[question], item.get(options)) output call_model(prompt, gpt-4) print(f题{i1} 模型输出: {output} | 标准答案: {item[answer]})人工核对的目的是确认模型输出格式符合预期。如果模型输出的是完整句子而不是选项字母打分逻辑会失效这时候要调整 prompt明确要求只输出字母。这一步很关键很多跑分虚低都是因为输出格式没对齐。第三步跑完整的小样本评测拿到准确率acc evaluate_choice(math_data, gpt-4, limit20)假设跑出来准确率是 85%你可以换个模型再跑一次对比结果acc2 evaluate_choice(math_data, claude-3-opus, limit20)两个模型跑同一批题目准确率差异就能看出来。这里要注意小样本的准确率波动大20 条题目的结果只能作为流程验证不能当作最终结论。要得到稳定的对比至少跑 100 条以上最好跑全量。第四步核对分数是否符合预期。AGIEval 论文里给出了各模型在零样本和小样本下的表现你可以拿自己的小样本结果和论文趋势对照。比如论文里 GPT-4 在高考数学上表现较好如果你跑出来明显偏低检查是不是 prompt 没带 CoT、输出格式没对齐、或者题目加载错了科目。核对分数不是追求和论文完全一致而是确认没有系统性错误。验证过程中建议把每条请求的输入输出都记到日志里方便出问题时回溯。日志里至少包含题目 ID、模型 ID、prompt、输出、标准答案、是否正确。跑全量的时候日志还能帮你分析哪些科目错得多哪些题型模型不擅长。这些分析比一个总分更有价值。小样本跑通之后你就可以扩大规模了。把 limit 调到 100 或全量跑多个模型生成对比表格。如果要做长期评测考虑用 Coding Plan 降低调用成本。验证请求这一步看起来繁琐但它是保证跑分可信的前提跳过这步直接跑全量出了问题很难定位。5. 常见报错排查401、local proxy failed 与 reading choices跑 AGIEval 评测时报错集中在几个地方。这一节按真实报错逐个排查你遇到对应错误可以直接对照。401 Unauthorized 是最常见的。报错信息通常是Error code: 401 - {error: {message: Invalid API key}}。原因有三个Key 没配、Key 配错、Key 没生效。排查顺序是先 echo 环境变量确认值存在再确认 Key 没有多余空格最后确认脚本读的是正确的变量名。如果你同时设了 OPENAI_API_KEY 和 TAOTOKEN_API_KEY确认脚本读的是哪个。还有一种情况是 Key 被禁用或额度耗尽去控制台的 API Keys 页面确认状态。local proxy failed 这个报错通常出现在请求发不出去的时候信息类似Connection error或local proxy failed。原因是脚本尝试走本地代理但代理没开或配置不对。排查方法是检查环境变量里有没有 HTTP_PROXY 或 HTTPS_PROXY如果有确认代理服务在运行。如果你不需要代理把这两个变量清掉unset HTTP_PROXY unset HTTPS_PROXY清掉之后重跑请求会直连 TaoToken 的 API 地址。注意不要在生产脚本里硬编码代理配置用环境变量控制方便切换。reading choices 报错一般出现在解析模型返回的时候信息类似KeyError: choices或IndexError: list index out of range。原因是返回结构不符合预期可能是请求失败返回了错误信息但脚本直接去读 choices 字段。排查方法是把原始返回打印出来resp client.chat.completions.create(...) print(resp)如果返回里没有 choices说明请求本身失败了往上找 401 或连接错误。如果有 choices 但为空检查 max_tokens 是不是设得太小导致模型没输出内容。还有一种情况是模型返回了内容但格式不对比如返回了 JSON 字符串这时候要调整解析逻辑。OAuth 相关报错通常出现在用某些 CLI 工具或 SDK 的时候信息类似OAuth token expired或authentication failed。如果你用的是 OpenAI 官方 SDK它默认走 API Key 认证不会触发 OAuth。但如果你的环境里混用了其他工具的凭证可能会冲突。排查方法是确认没有其他工具的配置文件覆盖了环境变量比如 ~/.openai/config 或类似路径。清掉冲突配置只保留 TaoToken 的 Key 和 Base URL。除了这几个还有一类报错是模型 ID 不对信息类似model not found或invalid model。排查方法是去模型对话页面确认模型 ID 的准确写法注意大小写和连字符。有些模型有多个版本比如带日期后缀的确认你用的是哪个版本。排障的通用思路是先确认请求能不能发出去再确认返回结构对不对最后确认打分逻辑有没有问题。把这三层分开排查大部分报错都能定位。如果还是解决不了接入文档里有更详细的错误码说明可以对照查。排障过程中把每次修改和结果记下来避免重复踩同一个坑。6. 语义一致 CTA把统一 Key 用在你的评测流程里AGIEval 的复现流程走到这里核心环节都覆盖了数据加载、脚本调用、统一 Key 配置、小样本验证、报错排查。剩下的就是把它用到你自己的评测场景里。如果你要对比多个 Foundation Models统一 Key 的价值会随着模型数量增加而放大。一套环境变量、一个 Base URL、一个模型 ID 变量就能跑遍所有模型评测代码不用为每个供应商写适配层。具体操作上你可以把第 3 节的脚本封装成一个评测函数模型 ID 作为参数批量跑多个模型输出对比表格。表格里至少包含模型 ID、科目、样本数、准确率或 EM/F1。跑全量的时候注意控制并发避免触发限流。如果要做长期评测Coding Plan 适合需要反复调用模型的场景比按次调用更省。接入相关的细节API Keys 页面用来管理你的 Key接入文档用来查参数和错误码。验证模型是否可用可以在模型对话页面直接发一条测试请求确认通道正常再跑评测脚本。这三个入口配合使用能覆盖从配置到排障的全流程。最后说一个实用技巧把评测脚本和配置分离配置走环境变量脚本走版本控制。这样换模型、换科目、换样本量都不用改代码只改环境变量或命令行参数。跑分结果存成 CSV 或 JSON方便后续分析和画图。AGIEval 的题目和答案都是公开的你可以放心把评测流程固化下来作为模型选型的参考依据。 AGIEval 论文粗读：用 TaoToken 统一 Key 跑通人类中心基准评测
1. AGIEval 到底测什么人类中心基准与统一 Key 的碰撞AGIEval 是一个面向 Foundation Models 的人类中心基准评测集它把高考、法学院入学考试、数学竞赛、律师资格证考试这类真实标准化考试搬进了评测流程。和 MMLU 那种偏知识问答的题库不同AGIEval 更强调人类在做题时的理解、知识调用、推理和计算四类能力题目形式收敛为选择题和填空题两种客观题总共 8062 道中英双语题目。如果你想快速复现它的跑分结果又不想在多个模型供应商之间来回切换 Key 和 Base URL用 TaoToken 统一 Key 走一个 API 通道是最省事的路径。这篇内容面向的是想快速复现 AGIEval 人类中心基准的读者重点放在三件事一是把 AGIEval 的数据加载和评测脚本跑起来二是用 TaoToken 的统一 Key 和 Base URL 把 Foundation Models 接进评测流程三是做一次小样本跑通并核对分数。整个过程我会给出可复制的环境变量、配置片段和调用示例你照着改模型名就能换模型对比。先说清楚 AGIEval 的评测逻辑不然跑出来的分数你也不知道在看什么。它的题目来自真实考试选择题用分类准确率填空题用 Exact Match 和 F1。论文里还做了零样本、小样本以及带 CoT 推理的对比结论是 GPT-4 这类模型在部分科目上能接近甚至超过人类平均水平但在 JEC-QA 这种法律数据集上各模型表现都低于人类平均值说明法律领域的提升空间还很大。这个结论对做评测的人很有参考价值不要只看总分要分科目看。我试过把 AGIEval 的评测脚本接到统一 API 通道上最大的感受是省去了为每个模型单独配 Key 的麻烦。传统做法是 GPT 系列用一套 KeyClaude 系列用另一套国产模型再各配一套环境变量能写满一屏。用 TaoToken 之后Base URL 和 Key 只维护一份模型 ID 作为变量传入切换模型只需要改一个字符串。这对做 Benchmark 跑分的人来说意味着可以把精力放在评测逻辑和结果分析上而不是浪费在凭证管理上。AGIEval 的官方仓库提供了数据加载和评测的脚本核心依赖是 datasets 和几个评测工具函数。你需要先准备好 Python 环境建议 3.9 以上然后安装依赖。数据加载部分AGIEval 把题目按考试科目组织每个科目有对应的 split加载时指定科目名即可。评测脚本会读取模型输出和标准答案比对算出准确率或 EM/F1。这里的关键是模型输出的格式要符合脚本预期选择题要输出选项字母填空题要输出答案文本格式不对会导致分数虚低。统一 Key 的价值在评测场景里特别明显。因为 AGIEval 要对比多个 Foundation Models如果每个模型都要单独申请 Key、单独配环境复现成本很高。用 TaoToken 的 API 通道你只需要在环境变量里配一次 Base URL 和 Key然后在评测脚本里把模型 ID 作为参数传进去。这样同一套评测代码可以跑 GPT、Claude、国产模型结果直接横向对比。下面我会给出具体的环境变量配置和脚本调用示例你可以直接复制修改。2. TaoToken 前置准备统一 Key 与 Base URL 配置在跑 AGIEval 之前先把 TaoToken 的接入信息准备好。你需要一个可用的 Key以及正确的 Base URL。TaoToken 的 API 地址是 https://taotoken.net/api这个地址在配置环境变量时会用到。Key 的获取在控制台的 API Keys 页面登录后创建一个新的 Key复制保存好后面配置环境变量要用。注意 Key 只在创建时完整显示一次丢了就重新建一个。环境变量配置是接入的第一步也是最容易出错的一步。很多人跑评测脚本时报 401八成是环境变量没生效或者 Key 写错了。我建议把配置写进 shell 的配置文件比如 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc这样新开的终端也能读到。配置内容如下export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的实际Key export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export OPENAI_API_KEY$TAOTOKEN_API_KEY export OPENAI_BASE_URL$TAOTOKEN_BASE_URL这里同时设置了 TAOTOKEN_ 前缀和 OPENAI_ 前缀的变量原因是 AGIEval 的评测脚本和很多开源工具默认读取 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_BASE_URL。把 TaoToken 的 Key 和 Base URL 映射到这两个变量上脚本不用改代码就能走统一通道。如果你用的是其他框架比如 LangChain 或 LlamaIndex它们也认这两个变量配置一次到处能用。配置完之后用一条命令验证环境变量是否生效echo $OPENAI_BASE_URL echo $OPENAI_API_KEY | head -c 8第一条应该输出 https://taotoken.net/api第二条输出 Key 的前 8 个字符。如果第一条为空说明配置文件没被 source执行 source ~/.bashrc 或重开终端。如果 Key 前 8 位不对检查是不是复制时带了空格。这一步看起来简单但实际排障时能省很多时间。接下来是模型 ID 的确认。TaoToken 的模型对话页面可以查看当前支持的模型列表你需要在评测脚本里指定要跑的模型 ID。AGIEval 评测通常要对比多个模型建议先选两三个有代表性的比如一个通用能力强的一个推理能力强的跑通小样本后再扩大范围。模型 ID 的写法要和你调用的接口一致具体以模型对话页面展示的为准。如果你打算长期做 Benchmark 跑分建议了解一下 Coding Plan。它适合需要反复调用模型做评测、做 Agent 任务的场景比按次调用更划算。不过对于 AGIEval 这种一次性复现先用按量调用跑通流程就够了。接入文档在 https://taotoken.net/doc 可以查到更详细的参数说明包括超时设置、重试策略这些评测脚本里会用到。配置阶段还有一个坑要提前说有些评测脚本会读取 OPENAI_API_BASE 而不是 OPENAI_BASE_URL两个变量名差一个词。保险起见两个都设上export OPENAI_API_BASE$TAOTOKEN_BASE_URL这样无论脚本读哪个变量都能拿到正确的地址。环境变量配好之后就可以进入 AGIEval 的数据加载和评测脚本环节了。3. 可复制配置AGIEval 数据加载与评测脚本调用这一节给出可直接复制的配置和脚本调用示例。先准备 Python 环境建议用 conda 或 venv 建一个独立环境避免依赖冲突。AGIEval 的官方仓库在 GitHub 上克隆下来后安装依赖。核心依赖包括 datasets、openai、tqdm 这几个。安装命令如下git clone https://github.com/ruixiangcui/AGIEval.git cd AGIEval pip install -r requirements.txt如果 requirements.txt 里有版本冲突可以手动装核心包pip install datasets openai tqdm数据加载部分AGIEval 把题目按科目组织加载时指定科目名。比如加载高考数学和 LSAT 的逻辑推理from datasets import load_dataset # 加载高考数学科目 math_data load_dataset(agieval, math, splittest) print(f高考数学题目数: {len(math_data)}) print(math_data[0]) # 加载 LSAT 逻辑推理 lsat_data load_dataset(agieval, lsat-lr, splittest) print(fLSAT-LR 题目数: {len(lsat_data)})如果 load_dataset 报连接错误检查网络是否能访问 HuggingFace 的数据集仓库。有些环境需要设置镜像但这里不展开你按自己的网络情况处理。数据加载成功后你会看到每条数据包含 question、options、answer 等字段选择题的 options 是选项列表answer 是正确选项的字母。评测脚本的核心是构造 prompt、调用模型、解析输出、比对答案。下面是一个最小可用的评测脚本片段用 TaoToken 的统一通道调用模型import os from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.environ[OPENAI_API_KEY], base_urlos.environ[OPENAI_BASE_URL], ) def build_prompt(question, optionsNone): if options: opt_text \n.join([f{chr(65i)}. {o} for i, o in enumerate(options)]) return f{question}\n{opt_text}\n请只输出正确选项的字母。 return f{question}\n请直接输出答案。 def call_model(prompt, model_id): resp client.chat.completions.create( modelmodel_id, messages[{role: user, content: prompt}], temperature0, max_tokens64, ) return resp.choices[0].message.content.strip()这段代码里client 的 base_url 读的是环境变量指向 TaoToken 的 API 地址。model_id 作为参数传入切换模型只改这一个值。temperature 设为 0 是为了让评测结果可复现max_tokens 设小一点是因为选择题和填空题的输出很短没必要浪费额度。接下来是评测循环和打分。以选择题为例比对模型输出的首字母和标准答案def evaluate_choice(data, model_id, limit20): correct 0 for i, item in enumerate(data): if i limit: break prompt build_prompt(item[question], item.get(options)) output call_model(prompt, model_id) pred output[0].upper() if output else if pred item[answer].upper(): correct 1 acc correct / min(limit, len(data)) print(f{model_id} 准确率: {acc:.2%} ({correct}/{min(limit, len(data))})) return acc调用时传入模型 ID 和限制条数先跑 20 条小样本验证流程evaluate_choice(math_data, gpt-4, limit20)如果你要跑填空题打分逻辑换成 EM 或 F1比对时做文本归一化去掉空格和标点再比。AGIEval 官方脚本里有现成的归一化函数可以直接复用。跑完小样本后把 limit 调大就能跑全量但要注意额度和时间。配置片段里还有一个关键点超时和重试。评测脚本跑几十上百条请求网络抖动很正常加个重试逻辑能避免中途挂掉import time def call_model_with_retry(prompt, model_id, retries3): for attempt in range(retries): try: return call_model(prompt, model_id) except Exception as e: if attempt retries - 1: raise time.sleep(2 ** attempt)把 call_model 换成 call_model_with_retry评测过程会稳很多。这些配置和脚本片段你可以直接复制到自己的项目里改模型 ID 和科目名就能跑不同的评测组合。4. 验证请求小样本跑通并核对分数配置和脚本准备好之后先做一次小样本跑通确认整条链路没问题。验证的目标不是拿高分而是确认三件事请求能发出去、模型有返回、打分逻辑正确。我建议选一个题目数少、答案明确的科目比如高考数学的选择题部分先跑 10 到 20 条。第一步单独发一条请求确认 TaoToken 通道能通resp client.chat.completions.create( modelgpt-4, messages[{role: user, content: 11等于几只输出数字。}], temperature0, max_tokens8, ) print(resp.choices[0].message.content)如果输出 2说明 Key、Base URL、模型 ID 三者都对。如果报 401回到第 2 节检查环境变量。如果报 model not found检查模型 ID 是否和模型对话页面展示的一致。这一步过了再跑评测循环。第二步跑 20 条高考数学选择题打印每条的输出和标准答案人工核对几条for i, item in enumerate(math_data): if i 5: break prompt build_prompt(item[question], item.get(options)) output call_model(prompt, gpt-4) print(f题{i1} 模型输出: {output} | 标准答案: {item[answer]})人工核对的目的是确认模型输出格式符合预期。如果模型输出的是完整句子而不是选项字母打分逻辑会失效这时候要调整 prompt明确要求只输出字母。这一步很关键很多跑分虚低都是因为输出格式没对齐。第三步跑完整的小样本评测拿到准确率acc evaluate_choice(math_data, gpt-4, limit20)假设跑出来准确率是 85%你可以换个模型再跑一次对比结果acc2 evaluate_choice(math_data, claude-3-opus, limit20)两个模型跑同一批题目准确率差异就能看出来。这里要注意小样本的准确率波动大20 条题目的结果只能作为流程验证不能当作最终结论。要得到稳定的对比至少跑 100 条以上最好跑全量。第四步核对分数是否符合预期。AGIEval 论文里给出了各模型在零样本和小样本下的表现你可以拿自己的小样本结果和论文趋势对照。比如论文里 GPT-4 在高考数学上表现较好如果你跑出来明显偏低检查是不是 prompt 没带 CoT、输出格式没对齐、或者题目加载错了科目。核对分数不是追求和论文完全一致而是确认没有系统性错误。验证过程中建议把每条请求的输入输出都记到日志里方便出问题时回溯。日志里至少包含题目 ID、模型 ID、prompt、输出、标准答案、是否正确。跑全量的时候日志还能帮你分析哪些科目错得多哪些题型模型不擅长。这些分析比一个总分更有价值。小样本跑通之后你就可以扩大规模了。把 limit 调到 100 或全量跑多个模型生成对比表格。如果要做长期评测考虑用 Coding Plan 降低调用成本。验证请求这一步看起来繁琐但它是保证跑分可信的前提跳过这步直接跑全量出了问题很难定位。5. 常见报错排查401、local proxy failed 与 reading choices跑 AGIEval 评测时报错集中在几个地方。这一节按真实报错逐个排查你遇到对应错误可以直接对照。401 Unauthorized 是最常见的。报错信息通常是Error code: 401 - {error: {message: Invalid API key}}。原因有三个Key 没配、Key 配错、Key 没生效。排查顺序是先 echo 环境变量确认值存在再确认 Key 没有多余空格最后确认脚本读的是正确的变量名。如果你同时设了 OPENAI_API_KEY 和 TAOTOKEN_API_KEY确认脚本读的是哪个。还有一种情况是 Key 被禁用或额度耗尽去控制台的 API Keys 页面确认状态。local proxy failed 这个报错通常出现在请求发不出去的时候信息类似Connection error或local proxy failed。原因是脚本尝试走本地代理但代理没开或配置不对。排查方法是检查环境变量里有没有 HTTP_PROXY 或 HTTPS_PROXY如果有确认代理服务在运行。如果你不需要代理把这两个变量清掉unset HTTP_PROXY unset HTTPS_PROXY清掉之后重跑请求会直连 TaoToken 的 API 地址。注意不要在生产脚本里硬编码代理配置用环境变量控制方便切换。reading choices 报错一般出现在解析模型返回的时候信息类似KeyError: choices或IndexError: list index out of range。原因是返回结构不符合预期可能是请求失败返回了错误信息但脚本直接去读 choices 字段。排查方法是把原始返回打印出来resp client.chat.completions.create(...) print(resp)如果返回里没有 choices说明请求本身失败了往上找 401 或连接错误。如果有 choices 但为空检查 max_tokens 是不是设得太小导致模型没输出内容。还有一种情况是模型返回了内容但格式不对比如返回了 JSON 字符串这时候要调整解析逻辑。OAuth 相关报错通常出现在用某些 CLI 工具或 SDK 的时候信息类似OAuth token expired或authentication failed。如果你用的是 OpenAI 官方 SDK它默认走 API Key 认证不会触发 OAuth。但如果你的环境里混用了其他工具的凭证可能会冲突。排查方法是确认没有其他工具的配置文件覆盖了环境变量比如 ~/.openai/config 或类似路径。清掉冲突配置只保留 TaoToken 的 Key 和 Base URL。除了这几个还有一类报错是模型 ID 不对信息类似model not found或invalid model。排查方法是去模型对话页面确认模型 ID 的准确写法注意大小写和连字符。有些模型有多个版本比如带日期后缀的确认你用的是哪个版本。排障的通用思路是先确认请求能不能发出去再确认返回结构对不对最后确认打分逻辑有没有问题。把这三层分开排查大部分报错都能定位。如果还是解决不了接入文档里有更详细的错误码说明可以对照查。排障过程中把每次修改和结果记下来避免重复踩同一个坑。6. 语义一致 CTA把统一 Key 用在你的评测流程里AGIEval 的复现流程走到这里核心环节都覆盖了数据加载、脚本调用、统一 Key 配置、小样本验证、报错排查。剩下的就是把它用到你自己的评测场景里。如果你要对比多个 Foundation Models统一 Key 的价值会随着模型数量增加而放大。一套环境变量、一个 Base URL、一个模型 ID 变量就能跑遍所有模型评测代码不用为每个供应商写适配层。具体操作上你可以把第 3 节的脚本封装成一个评测函数模型 ID 作为参数批量跑多个模型输出对比表格。表格里至少包含模型 ID、科目、样本数、准确率或 EM/F1。跑全量的时候注意控制并发避免触发限流。如果要做长期评测Coding Plan 适合需要反复调用模型的场景比按次调用更省。接入相关的细节API Keys 页面用来管理你的 Key接入文档用来查参数和错误码。验证模型是否可用可以在模型对话页面直接发一条测试请求确认通道正常再跑评测脚本。这三个入口配合使用能覆盖从配置到排障的全流程。最后说一个实用技巧把评测脚本和配置分离配置走环境变量脚本走版本控制。这样换模型、换科目、换样本量都不用改代码只改环境变量或命令行参数。跑分结果存成 CSV 或 JSON方便后续分析和画图。AGIEval 的题目和答案都是公开的你可以放心把评测流程固化下来作为模型选型的参考依据。