McEval
40 语种大规模多语言代码评测
基本信息
30 秒看懂
40 语种、16K 样本的多语言代码评测（生成/解释/补全），以执行类 pass 指标为主（越高越好）；题目带发布日期标注，可按训练截止日取「未见题」子集读真实泛化。
采用格局：Qwen 引用
评分协议
这个评测的官方统一评分协议还没收录到本页；各厂商实际使用的执行框架（harness）与推理档位（effort）已逐条写在下方引用卡里。
可比性提示：同一评测的分数是「实验配置」的产物：只要评测版本（variant）、执行框架（harness）、推理档位（reasoning effort）、工具、采样参数、运行次数或聚合方式有任何一项不同，数字就不能直接横向比较。下方各厂商的分数如未写明协议细节，请只当作方向参考。
模型发布采用时间轴
共收录 1 场模型发布 · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
2024
2024-09-19
Alibaba / Qwen·国内
本发布含 5 个变体，各变体规格见模型详情。
Qwen2.5 发布文以「A Party of Foundation Models」呈现全家族，72B-Instruct 为其中最大开源指令模型（稠密解码器，18T 预训练 tokens）。已收录 14 项评测覆盖知识、数学、代码与对齐：亮点 GSM8K 95.8、MMLU-Pro 71.1。
开源权重稠密架构指令微调旗舰
查看模型变体与证据
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct · McEval 60.3
数据缺口（本页暂未收录）
- 评测版本与子集（例如部分评测有 Diamond、Verified 等官方变体）以及数据集规模
- 各厂商使用的执行框架（harness / scaffold）与 Agent 工具配置
- 推理档位（reasoning effort）、采样参数（temperature / top-p）、运行次数与分数聚合方式
- 指标对应的随机猜测基线（chance baseline）与人类基线的实验条件
- 测试集污染检测结论，以及是否已饱和的结构化标注
以上字段暂缺时，本页不虚构数字；后续会依据每一次发布的证据逐条补齐并标注来源。
复现入口
引用
本页数据更新于 2026-09-20，依据厂商发布材料真实抓取；发现数据问题欢迎在 GitHub 提 Issue。