GDPval（全称 GDP‑valued benchmark）是由 OpenAI 在 2025 年 9 月推出的一套专门用于评估大模型在真实、具备经济价值的工作任务中表现的基准测试。它的核心目标是弥补传统学术基准（如 MMLU、ARC 等）侧重于纯学术题目、缺乏真实生产力场景的不足，提供一种更贴近实际产业需求的能力衡量方式。
GDPVAL的项目地址
- 项目官网：https://openai.com/index/gdpval/
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/openai/gdpval
- 技术论文：https://cdn.openai.com/pdf/d5eb7428-c4e9-4a33-bd86-86dd4bcf12ce/GDPval.pdf
1. 设计初衷与意义
- 衡量“高经济价值工作”：GDPval 通过选取对美国 GDP 贡献最大的 9 大行业（如金融、医疗、制造、政府服务等），覆盖 44 种职业，累计年创收约 3 万亿美元，从而聚焦对宏观经济影响最大的岗位。
- 推动 AI 向通用人工智能（AGI）迈进：OpenAI 将该基准视为检验其模型在“高经济价值工作”上接近或超越人类专家的关键指标，直接服务于其研发 AGI 的使命。
- 提供真实任务库：任务由拥有平均 14 年经验 的行业专家设计，涵盖文件处理、幻灯片制作、法律文书撰写、工程图纸分析等多模态工作，确保任务的真实性与复杂度。
2. 基准结构与覆盖范围
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 行业 | 9 大对美国 GDP 贡献最高的行业（金融、医疗、制造、能源、信息技术、政府服务、教育、零售、交通运输等） |
| 职业 | 44 种职业（如律师、工程师、医生、客服、数据分析师等） |
| 任务数量 | 1320 项具体任务，首次公开测试选取其中 220 项作为评估集 |
| 任务形式 | 多模态（文本、表格、图片、PDF、幻灯片等），要求模型完成文件编辑、信息抽取、报告生成等实际工作流程 |
| 评分方式 | 由行业专家进行盲测，对模型输出与人类专家成果进行对比评分；同时提供自动评分系统以提升评估效率 |
3. 评估方法
- 任务准备：专家依据真实工作流程编写任务说明与参考答案，确保每项任务具备明确的质量标准。
- 模型执行：各大模型（如 GPT‑5、Claude Opus 4.1、Gemini 2.5 Pro、Grok 4 等）在统一硬件环境下完成任务。
- 人工盲评：经验丰富的专业评审对模型输出进行质量打分，重点考察准确性、美观性、格式符合度等维度。
- 自动评分：针对可量化的子任务（如数值计算、信息抽取）使用自动评估脚本，以补充人工评审的客观性。
4. 首轮测试结果概览
| 模型 | 关键表现 | 备注 |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.1 | 在美学/格式方面表现最佳，约 47.6% 的输出被评为媲美人类专家 | |
| GPT‑5 | 在专业准确性上领先，整体表现紧随 Claude，部分任务超过人类专家 | |
| GPT‑4o | 仅约 12.4% 的任务达到专家水平，表现相对落后 | |
| 其他模型（Gemini 2.5 Pro、Grok 4 等） | 表现各有优势，但整体仍低于前两者 |
效率与成本：模型完成任务的速度比人类专家快约 100 倍，成本仅为人类的 1%，显示出显著的生产力提升潜力。
5. 局限性与未来方向
- 任务范围有限：当前仅覆盖一次性、相对独立的任务，尚未评估复杂项目管理或长期交互型工作。
- 行业覆盖待扩展：计划在后续版本中加入更多行业、更多职业以及更高难度的自动化任务，以提升基准的全面性。
- 数据开放：OpenAI 已开源 220 项任务数据集，供学术界与产业界进一步研究与改进模型评估方法。
6. 小结
GDPval 是一套以 经济价值 为核心的 AI 能力评估基准，聚焦真实工作场景、覆盖高贡献行业与职业，并通过专家设计的多模态任务对模型进行严格测评。首轮测试表明，领先的大模型已经在部分高价值任务上接近或超越人类专家，预示着 AI 在提升生产效率、降低成本方面的巨大潜力。未来随着任务范围的扩大和评估维度的深化，GDPval 有望成为衡量 AI 经济影响力的行业标准。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！