MMLU2版本是对原始MMLU（MassiveMultilingualLanguageUnderstanding）基准的升级，旨在更全面评估语言模型的跨语言与多任务性能。该版本扩展了数据集规模，涵盖更多语言（如低资源语种）和多样化领域（如科学、法律、文化），并优化了评估指标以区分模型在细粒度任务上的能力差异。MMLU2增强了数据平衡性，减少偏差，同时引入更具挑战性的推理和常识性问题，以测试模型的深层理解能力。此外，它支持对零样本和小样本学习效果的标准化测评，适用于比较不同规模的模型（如基座模型与微调模型），为AI社区提供更精准、公平的多语言能力评估工具。