kth8/gemma-4-E4B-it-SuperGPQA-benchmark

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license: apache-2.0
language:
- en
base_model: google/gemma-4-E4B-it
datasets:
- m-a-p/SuperGPQA
---
Benchmark of [google/gemma-4-E4B-it](https://huggingface.co/google/gemma-4-E4B-it) against [m-a-p/SuperGPQA](https://huggingface.co/datasets/m-a-p/SuperGPQA) dataset.

Accuracy: 37.8% with Python tool.
| Metric | Value |
|----------------------|---------------|
| **Correct** | 378 |
| **Incorrect** | 622 |
| **Errors** | 0 |
| **Total samples** | 1000 |
| **Python tool calls**| 152 |
| **Total completion tokens** | 1,507,883 |

Raw stats:
```json
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搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在人工智能与自然语言处理领域，基准测试数据集对于评估模型性能至关重要。gemma-4-E4B-it-SuperGPQA-benchmark数据集的构建基于谷歌开发的gemma-4-E4B-it模型与SuperGPQA数据集的结合。该数据集通过系统化地对模型在SuperGPQA数据集上的表现进行量化评估而形成，具体涉及对1000个样本的测试，并记录模型调用Python工具的次数与生成的总标记数，从而构建出一个结构化的性能基准。

特点

该数据集的核心特征体现在其专注于评估大型语言模型在复杂问题解答任务中的精确度。数据集以37.8%的准确率为关键指标，并详细区分了正确、错误及无错误的样本数量，同时统计了工具调用与资源消耗数据。这些特征使得数据集不仅能够反映模型的绝对性能，还能揭示模型在推理过程中对辅助工具的依赖程度及效率，为深入研究模型的能力边界提供了多维度的视角。

使用方法

研究人员可利用该数据集进行模型性能的横向比较与深入分析。使用方法主要包括加载数据集中的评估结果，结合提供的准确率、样本分布及工具使用统计，综合评估gemma-4-E4B-it模型在类似SuperGPQA的高难度问答任务上的表现。此外，这些数据可作为基准，用于优化模型架构或训练策略，推动更高效、更精准的语言模型开发。

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推动模型性能优化与理解其能力边界的关键环节。gemma-4-E4B-it-SuperGPQA-benchmark数据集由研究人员基于谷歌发布的gemma-4-E4B-it模型与m-a-p/SuperGPQA数据集构建而成，旨在系统评估该模型在复杂问题解答任务上的表现。该数据集聚焦于高级推理与知识整合，其核心研究问题在于探究当前前沿语言模型在处理需要深度逻辑分析与多步骤计算的科学类问题时的准确性与可靠性。通过对1000个样本的测试，该数据集为模型性能提供了量化指标，有助于揭示模型在专业领域知识应用中的局限性，并为后续模型改进与评估框架的设计提供了实证基础。

当前挑战

该数据集所针对的领域挑战在于解决大型语言模型在高级科学问题解答任务中的准确性与推理可靠性问题。SuperGPQA数据集本身包含大量需要跨学科知识与复杂逻辑推导的问题，这要求模型不仅具备广泛的知识覆盖，还需拥有多步骤推理与工具调用能力。构建过程中的挑战体现在评估框架的设计上，例如如何精确量化模型使用Python工具进行辅助计算的效果，以及如何处理大规模文本生成带来的计算资源与时间开销。此外，确保评估过程的一致性与可复现性，避免因提示工程或随机性导致的偏差，也是构建此类基准测试时需克服的技术难点。

常用场景

经典使用场景

在大型语言模型评估领域，gemma-4-E4B-it-SuperGPQA-benchmark数据集主要用于测试模型在复杂推理任务中的性能。该数据集基于SuperGPQA构建，涵盖多学科知识问答，要求模型不仅依赖内部知识，还需调用外部工具如Python进行精确计算。典型场景涉及模型在收到问题后，通过工具辅助生成答案，从而评估其整合外部资源与逻辑推理的能力。这种设置模拟了真实世界中需要跨领域知识融合与工具使用的智能任务，为模型能力提供了严谨的基准测试环境。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典工作主要集中在增强语言模型的工具集成与推理框架上。例如，研究者们基于类似基准开发了新型的链式推理方法，使模型能更有效地分解复杂问题并调用工具。同时，它激发了多模态评估体系的发展，将工具使用与知识检索相结合，形成了更全面的能力测评标准。这些工作不仅扩展了基准本身的应用范围，还推动了如自主智能体、协作式AI系统等前沿方向的研究，为构建下一代具备实际解决问题能力的AI奠定了基础。

数据集最近研究

最新研究方向

在大型语言模型评估领域，基于SuperGPQA基准的测试正成为衡量模型复杂推理能力的关键前沿。该数据集聚焦于高难度科学问题，要求模型整合工具调用与多步骤逻辑分析，当前研究揭示模型在涉及Python工具交互的任务中准确率仍有限，凸显了增强模型外部工具协同与领域知识泛化的迫切需求。这一方向不仅推动了模型在专业场景下的实用化进程，也为人工智能在科研辅助与教育应用中的可靠性设定了新的评估标准。