eva 是评测安全领域的开源项目，由 kaiko-ai 开发，2024 年首次发布。
它收录于评测安全分类，该分类目前共有 466 个项目，GitHub 星标数为 172。
项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-11。Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。
它主要面向的使用场景是：科研团队对比多个肿瘤基础模型的性能。同类可对比的替代方案包括 MONAI、MedMNIST、TorchMetrics。
GitHub 星标
★ 172
维护状态
较活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类开源模型
开发团队kaiko-ai
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型evaluation-framework,foundation-models,machine-learning,oncology,pathology,radiology
GitHub 星标★ 172
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-01-16 00:00:00
最近更新2026-09-11 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4
使用教程
核心亮点
- 专注肿瘤学场景，评估维度更贴合医学需求
- 模块化设计，可灵活接入新模型和自定义指标
- 提供标准化报告，便于论文复现和结果对比
不足之处
- 项目早期，文档和社区生态尚不完善
- 实际医学场景的验证案例较少
适用场景
- 科研团队对比多个肿瘤基础模型的性能
- 医学AI开发者验证模型在临床相关任务上的表现
- 标准化肿瘤学模型评估，用于论文发表或行业基准
替代项目
MONAI、MedMNIST、TorchMetrics
项目介绍
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