// agents · TIGER-AI-Lab/MMLU-Pro

MMLU-Pro

MMLU-Pro — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от TIGER-AI-Lab (TIGER-AI-Lab/MMLU-Pro на GitHub). У него 429 звёзд на GitHub и 58 форков, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 18 марта 2026.

The tougher, more robust successor to the MMLU benchmark.

★ 429 звёзд⑂ 58 форковApache-2.0обновлено март 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
TIGER-AI-Lab/MMLU-Pro
Звёзды GitHub
429
Форки
58
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
18 марта 2026
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
// как это работает

Как это работает

  1. Scope the task

    Write down the outcome you want in one sentence.

  2. Fetch the repo

    Clone it locally and check the README.

  3. Install prerequisites

    Get dependencies and tooling in place per the docs.

  4. Run the quickstart

    Follow the minimal example, then adapt it to your needs.

// возможности

Почему его любят

Harder questions

Beyond what MMLU could separate.

More choices

Ten options per question raise the bar.

Multi-task coverage

Breadth across knowledge domains.

Reproducible evals

Code and data, open to all.

NeurIPS 2024

Peer-reviewed benchmark design.

Research standard

Increasingly the test labs must pass.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/TIGER-AI-Lab/MMLU-Pro.git
    cd MMLU-Pro
  2. Step 2 — Create a venv and install

    Isolate dependencies, then install requirements.

    python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
    pip install -r requirements.txt
  3. Step 3 — Run it

    Launch using the entry point shown in the README.

    python -m mmlu_pro  # check README for the exact command
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains MMLU-Pro?

It is an open-source project at TIGER-AI-Lab/MMLU-Pro with 58 forks. Check the contributors tab and recent commits to judge how active maintenance is.

Is MMLU-Pro free to use?

Yes — Apache 2.0 allows commercial use and modification. Keep the license and notice files, and note it includes a patent grant.

How is it harder than MMLU?

More answer choices per question and harder items overall — designed to separate frontier models.

How do I run it?

Clone the repo and follow the eval instructions; it's code and data, not a service.

How do I get started?

Clone the repo and follow the README quickstart — the README is the best starting point.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

SWE-bench_Pro-os

A benchmark testing whether agents can solve long-horizon coding tasks.

★ 539 звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

SWE-bench

The benchmark that grades AI on real GitHub issues.

★ 6,0 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

dbhub

A token-conscious MCP server that connects AI tools to Postgres, MySQL, SQLite and more.

★ 3,6 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

tau2-bench

A benchmark for tool-agent-user interaction in real-world domains.

★ 2,2 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

ClawBench

An open benchmark for browser AI agents on everyday tasks.

★ 975 звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

gpqa

A graduate-level benchmark even Google can't crack.

★ 540 звёздMIT
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ-агенты

Другие проекты из категории «ИИ-агенты» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если MMLU-Pro вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

Соседние проекты из категории «ИИ-агенты» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к MMLU-Pro — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить MMLU-Pro

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