# Benchmarki modeli językowych EN: **LLM benchmarks** · id `llmbenchmarks` · aliases: LLM benchmarks, benchmarki LLM, standardowe testy modeli Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Ewaluacja i interpretowalność](https://aiatlasgraph.com/t/evaluation.md) › [Metryki i benchmarki](https://aiatlasgraph.com/t/metrics.md) › Benchmarki modeli językowych ## Description - PL: Standaryzowane zestawy zadań służące do porównywania modeli językowych. Grupuje się je według mierzonej umiejętności, np. wiedzy i rozumowania, kodowania albo pracy agenta. - EN: Standardised task sets used to compare language models. They are grouped by the skill measured, such as knowledge and reasoning, coding or agent work. ## In one sentence - PL: To wspólne zestawy zadań do porównywania możliwości modeli pracujących z językiem. - EN: These shared task sets compare the capabilities of models working with language. ## Problem it solves - PL: Własne udane pytanie nie pozwala rzetelnie porównać wielu modeli ani zobaczyć różnic między rodzajami zadań. - EN: One successful personal question cannot reliably compare many models or reveal differences between task types. ## What it does - PL: Daje modelom porównywalne zadania z wiedzy, pisania programów lub działania z narzędziami i ocenia wyniki według wspólnych zasad. - EN: It gives models comparable knowledge, programming or tool use tasks and scores results using shared rules. ## Everyday example - PL: Przed wyborem asystenta oglądasz wyniki różnych typów zadań, a potem sprawdzasz wybrane modele na własnych przypadkach. - EN: Before choosing an assistant, you inspect results across task types, then test selected models on your own cases. ## This concerns you if you… - PL: chcesz porównywać modele na wspólnych zadaniach - PL: potrzebujesz punktu odniesienia przed własnymi testami - EN: want models compared on shared tasks - EN: need a baseline before running your own tests ## Keywords MMLU · HELM · HumanEval · SWE-bench · GSM8K · MATH · GAIA · MMMU ## How it works - PL: Zadania, format promptów i reguły punktacji definiują wspólną procedurę porównania modeli. Wyniki agreguje się według kategorii umiejętności i wersji benchmarku, zapisując konfigurację generowania oraz użyte narzędzia. - EN: Tasks, prompt formats and scoring rules define a shared model-comparison procedure. Results are aggregated by skill category and benchmark version, recording generation settings and tools used. ## Limits - PL: Benchmark nie odzwierciedla automatycznie konkretnego zastosowania. Kontaminacja, nasycenie i różne konfiguracje ograniczają porównywalność; jeden wynik nie opisuje całego modelu. - EN: Benchmarks do not automatically represent a particular application. Contamination, saturation and differing settings limit comparability; one score cannot describe an entire model. ## Key terms - PL: **protokół ewaluacji**: Zasady przygotowania, wykonania i punktowania wszystkich prób. - PL: **nasycenie**: Sytuacja, gdy test słabo rozróżnia modele osiągające podobnie wysokie wyniki. - EN: **evaluation protocol**: Rules for preparing, executing and scoring all trials. - EN: **saturation**: A test's inability to distinguish models with similarly high scores. ## Know first - [Podziały i wyciek danych (Data splits and leakage)](https://aiatlasgraph.com/t/splits.md) - [Niepewność statystyczna wyników ewaluacji (Statistical uncertainty in evaluations)](https://aiatlasgraph.com/t/evalstats.md) ## Examples - PL: wiedza i rozumowanie · matematyka · kod · agenci · zadania multimodalne - EN: knowledge and reasoning · mathematics · code · agents · multimodal tasks ## Subtopics (5 direct, 5 in total) - [Benchmarki agentowe (Agent benchmarks)](https://aiatlasgraph.com/t/agentbench.md): Environments where a model carries out multi-step tasks with tools — in a browser, an operating system or a conversation with a simulated customer — and is scored on whether the goal was achieved. - [Benchmarki długiego kontekstu (igła w stogu siana i dalej) (Long-context benchmarks (needle-in-a-haystack and beyond))](https://aiatlasgraph.com/t/longcontextbench.md): Synthetic and realistic tests of effective context length: retrieving planted facts, multi-hop tracing and aggregation. - [Benchmarki programistyczne (Coding benchmarks)](https://aiatlasgraph.com/t/codingbench.md): Tasks in which a model writes or fixes code and tests check the result — from single functions to real issues in repositories. - [Benchmarki wiedzy i rozumowania (Knowledge and reasoning benchmarks)](https://aiatlasgraph.com/t/knowledgebench.md): Closed-ended questions across many fields, from school level to expert level, graded automatically. Older sets saturate quickly, so ever harder ones are created. - [Przeciek danych i nasycenie benchmarków (Benchmark contamination and saturation)](https://aiatlasgraph.com/t/benchcontamination.md): Why a benchmark score can mislead: test questions may have leaked into training data, and popular tests stop separating top models once all score near 100%. ## Related topics Untyped, symmetric "see also" links. - [Frameworki do uruchamiania ewaluacji (Evaluation harnesses and frameworks)](https://aiatlasgraph.com/t/evalharness.md) ## Sources - [From LLM Reasoning to Autonomous AI Agents: A Comprehensive Review]() `ferrag-llm-agents-review-2025` · by Mohamed Amine Ferrag, Norbert Tihanyi, Merouane Debbah - [Lessons from the Trenches on Reproducible Evaluation of Language Models]() `lm-eval-harness-lessons-2024` · by Stella Biderman, Hailey Schoelkopf, Lintang Sutawika, Leo Gao, Jonathan Tow i in. (ok. 25 autorów, EleutherAI — afiliacja z wiedzy modelu) --- AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/llmbenchmarks · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30