DSBench

测测你的AI助手能不能像数据科学家一样干活

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 11 🐛 待处理 3 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 131
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。

项目预览

DSBench 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队LiqiangJing
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型agent,benchmark,data-science,large-language-models
GitHub 星标★ 131
上线时间2024-09-12 00:00:00
代码更新2025-08-17
仓库体积10.6 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

DSBench 是一个面向数据科学智能体的基准测试框架,旨在评估大语言模型驱动的智能体在真实数据科学任务中的表现。它解决了现有基准测试任务过于简化、与工业实践脱节的问题,通过构建包含 372 个数据分析和 12 个数据建模任务的评测集,覆盖数据清洗、特征工程、模型训练等完整流程。核心能力包括:提供端到端的任务评估、支持多轮交互式智能体评测、以及基于真实竞赛和业务场景的数据集。该框架能客观衡量智能体在复杂数据科学问题上的推理、编程和工具调用能力,帮助研究者定位模型短板,推动数据科学智能体的发展。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 131

核心亮点

  • 基于真实数据科学竞赛和业务场景构建,任务贴近实际工作
  • 覆盖数据分析和建模两大核心场景,评估维度全面
  • 支持多轮交互式智能体评测,能反映真实使用中的表现

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区生态尚待完善
  • 基准测试集规模有限,可能无法覆盖所有数据科学任务类型

适用场景

  • 评估数据科学智能体的综合能力
  • 对比不同LLM在数据分析任务上的表现
  • 指导数据科学智能体的迭代优化

替代项目

DS-1000、DataBench、MLAgentBench

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