// devtools · modelscope/evalscope

evalscope

evalscope — проект с открытым исходным кодом из категории «Инструменты разработчика» от modelscope (modelscope/evalscope на GitHub). У него 3 509 звёзд на GitHub и 509 форков, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 8 октября 2026.

A streamlined framework for evaluating and benchmarking LLMs, VLMs and AIGC models.

★ 3,5 тыс. звёзд⑂ 509 форковApache-2.0обновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
modelscope/evalscope
Звёзды GitHub
3 509
Форки
509
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
8 октября 2026
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Clarify your goal

    Decide the first concrete outcome you want from it, so you can pick the right example, template or mode instead of exploring everything at once.

  2. Get the project

    Clone the repository (or install the published package) and skim its README quick start for the requirements for your platform.

  3. Install and configure

    Run the documented install step and set any required configuration — such as provider keys, data sources or local services — before the first run.

  4. Run your first task

    Execute the smallest documented example end to end, confirm the output is what you expected, then adapt it to your real data or workflow.

// возможности

Почему его любят

Comprehensive benchmarks

Industry-recognised benchmarks including MMLU, C-Eval and GSM8K built in, with custom dataset support.

Multi-modal, multi-domain

Evaluate LLMs, VLMs, embedding, reranker and AIGC models in one framework.

Multiple backends

Native backend plus OpenCompass, VLMEvalKit and RAGEval integrations.

Agent evaluation mode

Drive benchmarks such as GSM8K, AIME and SWE-bench Agentic inside a controlled multi-turn AgentLoop with Docker sandbox and full traces.

Performance testing

Stress-test model services with TTFT, TPOT and throughput metrics, recordable to wandb/swanlab.

Reports and arena

Interactive web dashboard for comparison, plus pairwise Arena mode to rank models head-to-head.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repository

    Get the source so you can inspect, configure and run it locally.

    git clone https://github.com/modelscope/evalscope.git
    cd evalscope
  2. Install EvalScope

    Install the package from PyPI.

    pip install evalscope
  3. Evaluate a model API

    Run a first benchmark against an OpenAI-compatible endpoint.

    evalscope eval --model your-model-name --api-url $OPENAI_API_BASE_URL --api-key $OPENAI_API_KEY --eval-type openai_api --datasets gsm8k --limit 5
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains evalscope?

It is maintained by modelscope on GitHub (modelscope/evalscope), where the source, issues and releases live.

Is it free to use?

Yes — it is free and open source under Apache-2.0, which permits use, modification and commercial redistribution, with licence/notice retention.

Does it need a paid API key?

For API models you supply that provider's key; local models downloaded from ModelScope need no paid key, just compute.

How does it compare to OpenCompass or lm-eval used standalone?

Compared with OpenCompass or lm-eval used standalone, evalscope's distinguishing focus is: a streamlined framework for evaluating and benchmarking LLMs, VLMs and AIGC models. Pick it when that focus matches your need; the alternative may suit you better if its broader or different scope is the priority.

How do I get started?

Clone https://github.com/modelscope/evalscope (or install its published package), follow the README quick start to install and configure it, then run the smallest documented example — the Run section on this page mirrors those steps.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

Инструменты разработчика

ai-game-devtools

Resource hub for AI-powered game development — LLMs, world models, agents.

★ 1,4 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

ms-swift

Fine-tune and deploy 600+ LLMs and 300+ multimodal models with PEFT or full-parameter training.

★ 15,8 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

LlamaFactory

Unified, efficient fine-tuning of 100+ LLMs and VLMs with a CLI and Web UI — ACL 2024

★ 75,4 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

little-coder

A coding-agent harness optimized for smaller local LLMs — small models, serious coding work

★ 2,7 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

backend.ai

Backend.AI is a streamlined, container-based computing cluster platform.

★ 674 звездыLGPL-3.0
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

superduper

An end-to-end framework for building custom AI applications and agents on top of your database.

★ 5,3 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: Инструменты разработчика

Другие проекты из категории «Инструменты разработчика» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если evalscope вам не подходит.

// ещё в категории devtools

Больше проектов: Инструменты разработчика

Соседние проекты из категории «Инструменты разработчика» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к evalscope — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить evalscope

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.