AI仙宝工具介绍
这是什么
StructEval 是由滑铁卢大学领衔的 TIGER-AI-Lab 团队发布、发表于 TMLR 2025 的评测基准与公开排行榜，专门评估大语言模型在结构化输出生成与格式转换方面的能力。
适用人群
- 需要为大模型选型、关注结构化输出质量的算法工程师与评测人员；
- 正在做函数调用、JSON 输出、表格与图表类渲染任务的产品与研发团队；
- 研究 LLM 格式化输出能力的研究者。
已知能力
据原始资料，基准包含 2,035 个样例，覆盖 18 种文本格式与可渲染格式；评测采用格式专用（format-specific）的结构检查与视觉检查，而非单一通用指标。排行榜公开呈现各模型的评测结果，便于横向对照。
使用方式
- 先在排行榜页面查看评测维度与参与模型列表；
- 对照自己实际业务所需的输出格式，选择在相关格式上表现较好的模型作为候选；
- 若需复现或自测，可查阅项目公开的基准说明与数据获取方式，按格式专用检查口径在自有环境中运行。
费用、许可与限制
本站将该页作为导航资料收录，标注的 CC-BY-4.0 仅适用于导航资料本身，不代表基准数据、代码或排行榜的授权方式，具体许可需查阅项目独立条款。基准运行所需的算力、调用模型的费用，以及能否在中国大陆直接访问页面与数据，均待核验。排行榜结果反映的是基准设定下的表现，不能直接等同于业务场景效果，实际使用前建议自行验证。
注意
本介绍基于公开资料整理，未做独立实测。
来源与使用边界
原始入口：https://tiger-ai-lab.github.io/StructEval/
整理来源：https://github.com/ikaijua/Awesome-AITools
依据来源资料经AI翻译整理，未由本站实测。原始资料许可：CC-BY-4.0；目录许可不代表各产品或文件的使用授权。费用、账号、国内访问与版本兼容条件以原始发布者最新说明为准。
运行与适配
如何理解使用难度？
- 直接使用：通常打开网页或登录账号即可使用。
- 简单配置：需要填写密钥、连接服务或导入配置。
- 需要部署：需要安装依赖、配置运行环境或自行部署。
- 技术开发：需要编程、接口集成或开发调试。
格数越多，使用门槛越高；具体要求请看下方说明。
网页
榜单网页可直接浏览；自行复现评测需按项目说明准备模型环境，具体条件待核验。
访问来源 ↗国内使用情况与网友核验
网友核验 用户经验分享
与站长实测独立，不代表官方认证或本站已实测。
最近核验：暂无有效核验。参与人数按当前项目有效身份去重；不同核验项分别统计，不合并成用户总结果。仅统计审核通过且未过期的记录。
分项统计、有效期与样本量
| 核验项目 | 有效人数 | 成功 / 部分 / 失败 / 无法判断 | 成功率 | 最近核验 / 有效期 |
|---|---|---|---|---|
| 官方网站访问 | 0 | 0 / 0 / 0 / 0 | 样本不足 | 暂无 / 7 天 |
| GitHub 仓库访问 | 0 | 0 / 0 / 0 / 0 | 样本不足 | 暂无 / 7 天 |
| 安装与运行 | 0 | 0 / 0 / 0 / 0 | 样本不足 | 暂无 / 30 天 |
| 官方服务国内连接 / MCP 连接 | 0 | 0 / 0 / 0 / 0 | 样本不足 | 暂无 / 30 天 |
| 国内网络情况 | 0 | 0 / 0 / 0 / 0 | 样本不足 | 暂无 / 7 天 |
| 国内模型兼容性 | 0 | 0 / 0 / 0 / 0 | 样本不足 | 暂无 / 30 天 |
| 自定义 API | 0 | 0 / 0 / 0 / 0 | 样本不足 | 暂无 / 30 天 |
| 海外服务依赖 | 0 | 0 / 0 / 0 / 0 | 样本不足 | 暂无 / 30 天 |
| 海外账号要求 | 0 | 0 / 0 / 0 / 0 | 样本不足 | 暂无 / 30 天 |
| 中文界面 | 0 | 0 / 0 / 0 / 0 | 样本不足 | 暂无 / 30 天 |
| 客户端兼容性 | 0 | 0 / 0 / 0 / 0 | 样本不足 | 暂无 / 30 天 |
| 账号及费用信息 | 0 | 0 / 0 / 0 / 0 | 样本不足 | 暂无 / 30 天 |
成功率 = 成功 ÷（成功 + 部分成功 + 失败）；无法判断不计入分母。至少 5 份可判断结果才显示成功率。账号、费用、海外依赖与语言等事实项，成功表示核查结论与资料吻合，具体观察另行统计；不表示免费或没有海外依赖。不同网络、客户端和版本的结果不能直接等同。
最近有效核验
暂无审核通过且未过期的网友核验。欢迎提交真实使用记录。
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