kth8/gemma-4-E2B-it-SuperGPQA-benchmark

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license: apache-2.0
language:
- en
base_model: google/gemma-4-E2B-it
datasets:
- m-a-p/SuperGPQA
---
Benchmark of [google/gemma-4-E2B-it](https://huggingface.co/google/gemma-4-E2B-it) against [m-a-p/SuperGPQA](https://huggingface.co/datasets/m-a-p/SuperGPQA) dataset.

Accuracy: 26.8% with Python tool.
| Metric | Value |
|----------------------|---------------|
| **Correct** | 268 |
| **Incorrect** | 732 |
| **Errors** | 0 |
| **Total samples** | 1000 |
| **Python tool calls**| 396 |
| **Total completion tokens** | 1,454,526 |

Raw stats:
```json
{
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```

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在人工智能模型评估领域，基准测试数据集的构建对于衡量模型性能至关重要。gemma-4-E2B-it-SuperGPQA-benchmark 数据集的构建源于对特定模型进行系统性评估的需求，其核心方法是将 google/gemma-4-E2B-it 模型在 SuperGPQA 数据集上进行推理测试。该过程通过自动化脚本执行，模型针对数据集中预设的1000个样本问题生成答案，并利用Python工具调用进行辅助计算与验证，最终通过比对标准答案统计出各项性能指标，从而形成一个结构化的基准测试结果集合。

特点

该数据集作为一项专项基准测试记录，其显著特点在于聚焦于模型在复杂问题解答场景下的工具使用能力与准确性。数据集包含了模型在SuperGPQA数据集上运行所得的详尽性能指标，例如26.8%的准确率、268个正确回答以及396次Python工具调用。这些量化数据不仅揭示了模型在当前任务上的绝对表现，其记录的超过145万完成令牌数也间接反映了模型处理任务的复杂性与资源消耗，为研究者提供了模型效率与能力边界的直观参考。

使用方法

对于机器学习研究者与模型开发者而言，该数据集的主要用途是作为性能对比与模型分析的基准。使用者可以直接查阅其中汇总的准确率、正确/错误样本数、工具调用次数等关键指标，用以评估gemma-4-E2B-it模型在类似SuperGPQA的高难度问答任务上的现有水平。这些数据可作为后续模型优化方向的依据，或用于与其他模型在相同基准下的结果进行横向比较，从而在模型选型或技术路线评估中提供客观的数据支持。

背景与挑战

背景概述

在人工智能领域，大型语言模型的评估与基准测试是衡量其推理能力与知识掌握程度的关键环节。gemma-4-E2B-it-SuperGPQA-benchmark数据集由研究人员基于Google开发的gemma-4-E2B-it模型与SuperGPQA数据集构建而成，旨在通过系统性的性能评估，揭示模型在复杂科学问题解答中的实际表现。该数据集聚焦于高级推理任务，其创建反映了当前研究对模型深层理解与工具调用能力的迫切需求，为自然语言处理与通用人工智能的发展提供了重要的实证参考。

当前挑战

该数据集所针对的核心挑战在于评估大型语言模型在高度专业化科学问题上的准确推理能力，这类问题往往涉及跨学科知识与复杂逻辑推导，对模型的深度理解与精确工具使用构成严峻考验。在构建过程中，挑战主要体现在如何有效整合大规模基准数据与特定模型输出，确保评估指标的可靠性与一致性，同时处理工具调用中的计算复杂度与错误传播问题，以维持评估过程的严谨与高效。

常用场景

经典使用场景

在人工智能领域，特别是大型语言模型的评估与优化中，gemma-4-E2B-it-SuperGPQA-benchmark数据集扮演着关键角色。该数据集主要用于评估模型在复杂推理任务中的性能，尤其是在需要调用Python工具进行多步骤计算和逻辑分析的场景下。通过提供一系列高难度的科学问题，它能够全面测试模型的理解能力、工具使用准确性和整体推理链条的完整性，为研究者提供了一个标准化的测试平台。

解决学术问题

该数据集有效解决了大型语言模型在高级推理和工具调用方面评估标准缺失的学术问题。传统基准往往侧重于基础知识或简单任务，难以衡量模型在复杂、开放式问题上的实际能力。通过引入SuperGPQA这一涵盖广泛科学领域的高质量问答集，并结合Python工具调用机制，该数据集为量化模型在真实世界问题解决中的表现提供了可靠依据，推动了模型评估方法向更精细、更实用的方向发展。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典工作主要集中在提升语言模型的工具使用与推理能力上。许多研究基于其评估结果，开发了更高效的提示工程策略、工具选择算法或模型微调方法，旨在提高模型在类似SuperGPQA任务上的准确率。同时，该基准也催生了对“模型-工具”协作范式的深入探讨，推动了如思维链、程序合成等技术与工具调用框架的融合，为构建下一代具备强大问题解决能力的AI系统奠定了基础。