字节又又又整活了，继悄咪咪上线众多第三方国产大模型之后，字节扣子今日正式上线竞技场，大模型之间的“厮杀”拉开帷幕。

截至今日(2024-06-12)，扣子支持的第三方国产大模型有：

01

第三方大模型

豆包·Function call模型

功能特点：

• 支持Function calling能力（提供更准确、稳定的工具调用能力）

通义千问-Max

功能特点：

• 支持Function calling能力（提供更准确、稳定的工具调用能力）
• 输入的长度支持最长8192个Tokens（约12288个中文字符）

GLM-4

功能特点：

• 支持Function calling能力（提供更准确、稳定的工具调用能力）

• 输入的长度支持最长120000个Tokens（约180000个中文字符）

MiniMax 6.5s

功能特点：

• 支持Function calling能力（提供更准确、稳定的工具调用能力）
• 输入的长度支持最长250880个Tokens（约376320个中文字符）

Moonshot（32K）

功能特点：

• 支持Function calling能力（提供更准确、稳定的工具调用能力）
• 输入的长度支持最长32768个Tokens（约49152个中文字符）

功能特点：

• 支持Function calling能力（提供更准确、稳定的工具调用能力）
• 输入的长度支持最长32768个Tokens（约49152个中文字符）

今日下午，扣子上线模型广场，模型之间的“厮杀”之战开始。

支持随机对战和选择模型对战。

选择随机对战，start run......

事先不知道模型双方是谁，蒙面的对手，都在回答同一个问题，究竟谁的回答更加获得观战者的芳心？让我们拭目以待。

GLM-4赢得了本次battle的胜利，minimax的角色扮演在这种对话场景有点锦上添花了，GLM-4棋高一筹。

当然也支持推理能力、编码能力、任务解决、生成创作、角色扮演方面的能力PK。

信息分析与处理、知识应用、推理能力

编码能力、任务解决、生成创作

角色创作

纯模型对战环节

扣子平台的竞赛规则旨在通过公平性原则确保模型对战的公正性。系统随机选择两个匿名模型进行成对比较，采用均匀采样和分流来减少外部因素影响。

在对战中，模型的生成多样性被设定为平衡模式，且对战时的上下文轮数和最大回复长度等参数会根据Bot的设置或模型的上限来确定。

纯模型对战时，上下文轮数固定为3轮，最大回复长度为2k，且输出格式为文本。用户在对战中不能更换Bot，但可以重新选择开始新对战。

为了确保投票的公正性，对话中禁止询问模型身份，且投票后不支持更改选票。用户可以发起多轮会话以确定表现更好的模型，并在得到至少一轮完整的回复后才能进行投票。

投票结果将影响模型的评分，因此用户需要谨慎选择。任何试图暴露模型身份的行为将导致投票无效，且不会影响模型评分。

模型对战采用主观评测的方式，衡量模型输出与人类偏好或期望的一致性。

可以通过多轮会话提问不同的问题，尽量全面覆盖模型的能力范围。

评测问题可以是答案固定的客观问题，或答案不固定的开放性、半开放性问题，对模型能力进行综合评测。

采用的评测方式

为了准确、全面、系统化地评估大语言模型的能力、向 Bot 开发者提供具备参考价值的模型榜单，扣子参考 Chatbot Arena 的评分机制，采用 Bradley-Terry 模型对模型进行满意度比较和全方位评测。 

Bradley-Terry 模型类似 Elo 评分系统，是一种成熟的统计模型，适用于需要分析成对比较数据的情况，目前广泛用于体育比赛分析等领域。Bradley-Terry 模型假设每个参赛者都有一个固定的实力参数，比赛结果的概率由这些参数决定，通常使用 Logistic 函数来计算一支队伍相对于另一支队伍的胜率，可以更准确地估计模型之间的相对实力。

https://www.coze.cn/docs/guides/model_compete_overview

百度百科：Bradley-Terry 模型是一个体育比赛的统计模型，用几个参赛队（或运动员）两两竞技的胜负场次来估计每个参赛队的实力，进而预报任意两支参赛队交手时的胜负概率。