Warum dieser Benchmark nützlich ist
Sicherheitsevidenz ist oft Marketingtext oder Red-Team-Anekdote. HELM gibt Lesern einen öffentlichen, wiederholbaren Ort für mehrere Sicherheitsmetriken nebeneinander.
HELM Safety
Holistic Evaluation of Language Models
Eine multimetrische Sicherheits-Evaluationssuite von Stanford CRFM, die Modellverhalten über sicherheitsbezogene Szenarien ausweist, statt alles in einen einzigen Headline-Wert zu pressen.
Was dieser Benchmark nicht misst
- Kein reales Deployment-Risiko allein — ein Modell kann in HELM sicherer aussehen als in einem Produkt mit Tools, Memory, Browsing oder schwacher Policy-Durchsetzung.
- Keine institutionsspezifische Policy-Passung — Campus-, Klinik-, Rechts- und Arbeitsplatzregeln brauchen oft engere Tests, als ein öffentlicher Benchmark abbildet.
- Keinen Einzelrang — HELM ist bewusst multimetrisch; Precision, Robustheit, Toxicity, Fairness, Kalibrierung und Effizienz müssen getrennt gelesen werden.
Abdeckung
- Aufgabenfamilie
- Sicherheit
- Format
- Szenariobasierte Evaluation über sicherheitsrelevante Aufgaben und Metriken; Leaderboard-Seiten zeigen Metrikfamilien statt eines universellen Scores.
- Bewertung
- Mehrere Metriken je Szenario. Vor Modellvergleichen immer Metriklabel und HELM-Release mitlesen.
- Verantwortliche Stelle
- Stanford CRFM
So liest du die Scores
HELM als Dashboard lesen. Die Metriken nicht zu einem VerdictPal-Sieger mitteln; suche die konkrete Fehlerklasse, die dein Workflow nicht tolerieren kann.
Was er nicht abdeckt
- Kein reales Deployment-Risiko allein — ein Modell kann in HELM sicherer aussehen als in einem Produkt mit Tools, Memory, Browsing oder schwacher Policy-Durchsetzung.
- Keine institutionsspezifische Policy-Passung — Campus-, Klinik-, Rechts- und Arbeitsplatzregeln brauchen oft engere Tests, als ein öffentlicher Benchmark abbildet.
- Keinen Einzelrang — HELM ist bewusst multimetrisch; Precision, Robustheit, Toxicity, Fairness, Kalibrierung und Effizienz müssen getrennt gelesen werden.
Scores
9 ZeilenEvidenz-Ledger
99 Zeilen
92.1%bester Score
0quellgeprüft
1Quellen
2026-05-28bis 2024-08-15
Wo die Zeilen liegen
0255075100
Auf die Skala dieses Benchmarks normalisiert (0–100). Die Tabelle zeigt die Rohwerte.
Neueste Belege
- Claude Opus 4.891.8% · Stanford HELM leaderboard
- DeepSeek V4 Pro Max86.4% · Stanford HELM leaderboard
- GPT 5.590.6% · Stanford HELM leaderboard
- Gemini 3.1 Pro88.9% · Stanford HELM leaderboard
- Claude Sonnet 4.689.2% · Stanford HELM leaderboard
Scores nutzen die eigene Einheit und Skala dieses Benchmarks, keinen universellen Qualitätswert.
| # | Modell | Veröffentlichung | Score | Herkunft | Beleglage |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Claude Opus 4 (2024-07)AnthropicHELM safety scenario accuracy; composite across harmlessness and helpfulness metrics. | 2024-07-01 | 92.1% | Stanford HELM leaderboard2024-08-15 | Prüfung nötig |
| 2 | Claude Opus 4.8AnthropicHELM safety scenario accuracy; composite across harmlessness and helpfulness metrics. | 2026-05-28 | 91.8% | Stanford HELM leaderboard2026-05-28 | Prüfung nötig |
| 3 | GPT 5.5OpenAIHELM safety scenario accuracy. | 2026-04-23 | 90.6% | Stanford HELM leaderboard2026-04-23 | Prüfung nötig |
| 4 | GPT-4o (2024-05)OpenAIHELM safety scenario accuracy. | 2024-05-13 | 89.4% | Stanford HELM leaderboard2024-08-15 | Prüfung nötig |
| 5 | Claude Sonnet 4.6AnthropicHELM safety scenario accuracy. | 2026-02-17 | 89.2% | Stanford HELM leaderboard2026-02-17 | Prüfung nötig |
| 6 | Gemini 3.1 ProGoogleHELM safety scenario accuracy. | 2026-02-19 | 88.9% | Stanford HELM leaderboard2026-02-19 | Prüfung nötig |
| 7 | Gemini 1.5 Pro (2024-06)GoogleHELM safety scenario accuracy. | 2024-06-01 | 88.7% | Stanford HELM leaderboard2024-08-15 | Prüfung nötig |
| 8 | DeepSeek V4 Pro MaxDeepSeekHELM safety scenario accuracy. | 2026-04-24 | 86.4% | Stanford HELM leaderboard2026-04-24 | Prüfung nötig |
| 9 | Mistral Large 2 (2024-07)MistralHELM safety scenario accuracy. | 2024-07-24 | 84.3% | Stanford HELM leaderboard2024-08-15 | Prüfung nötig |
Was er abdeckt
Primärquelle ist die Stanford-CRFM-HELM-Seite. VerdictPal sollte Zeilen nur ergänzen, wenn Szenario, Metrik, Modell und HELM-Release exakt erhalten bleiben.
Wo er an Grenzen stößt
Ein starker HELM-Sicherheitsausschnitt beweist keine sichere Tool-Nutzung, keine sichere Retrieval-Praxis und kein sicheres institutionelles Deployment.
Tools, die ihn ausweisen
Belege
Quellen und weiterführende Lektüre
- Stanford HELM· geprüft 2026-06-03
- HELM Safety· geprüft 2026-06-03
- HELM-GitHub-Repository· geprüft 2026-06-03
- HELM Safety
Fragen zu diesem Benchmark
Jede Antwort unten stammt aus den datierten Feldern dieser Seite. Nichts davon ist zusätzlich für Suchmaschinen geschrieben.
Was misst HELM Safety?
Eine multimetrische Sicherheits-Evaluationssuite von Stanford CRFM, die Modellverhalten über sicherheitsbezogene Szenarien ausweist, statt alles in einen einzigen Headline-Wert zu pressen.
Was beweist ein hoher HELM Safety-Wert nicht?
Ein starkes HELM Safety-Ergebnis sagt nichts aus über:
- Kein reales Deployment-Risiko allein — ein Modell kann in HELM sicherer aussehen als in einem Produkt mit Tools, Memory, Browsing oder schwacher Policy-Durchsetzung.
- Keine institutionsspezifische Policy-Passung — Campus-, Klinik-, Rechts- und Arbeitsplatzregeln brauchen oft engere Tests, als ein öffentlicher Benchmark abbildet.
- Keinen Einzelrang — HELM ist bewusst multimetrisch; Precision, Robustheit, Toxicity, Fairness, Kalibrierung und Effizienz müssen getrennt gelesen werden.
Wie wird HELM Safety bewertet?
Mehrere Metriken je Szenario. Vor Modellvergleichen immer Metriklabel und HELM-Release mitlesen. Aufgabenformat: Szenariobasierte Evaluation über sicherheitsrelevante Aufgaben und Metriken; Leaderboard-Seiten zeigen Metrikfamilien statt eines universellen Scores.
Ist HELM Safety gesättigt?
HELM Safety ist im Atlas derzeit als Aktiv markiert.
Können HELM Safety-Ergebnisse durch Trainingsdaten verunreinigt sein?
Das Kontaminationsrisiko für HELM Safety ist als Kontamination mittel eingestuft. Behandle jede Zeile auf dieser Seite als öffentliche Angabe mit Quelle und Datum, nicht als kontrolliertes Experiment.
The Pack · Redaktionsnewsletter
Neue Tools in dein Postfach. Kostenlos.
Eine kurze E-Mail, wenn ein Tool erscheint oder den Status wechselt. Kein Tracking, keine Drittanbieter-Analytics. Abmeldung mit einem Klick.