如果您所说的“OpenClaw”是指这个，那么它本身就是一个开源项目，全球的开发者都可以自由访问和使用，不存在专门的“海外版”,它的主要信息发布在GitHub和论文平台上。
我猜测您的问题可能更接近于以下两种情况，这两种情况都有明确的“海外使用”场景：
您可能指的是 OpenCompass（开放机器）
这是一个非常流行的、由上海AI实验室开发的大模型评测框架，对于“海外版”,通常指的是：
- 在海外环境和数据上使用：OpenCompass本身支持评测全球的模型（如Llama、GPT、Claude等）和数据集（如MMLU、GSM8K等）,海外研究者可以直接使用它来测评任何模型。
- 访问与部署：由于主要代码仓库（如GitHub）在海外访问顺畅，所以部署使用没有地域限制，但部分评测依赖的模型或数据（特别是中文的）如果托管在国内服务器,海外用户可能需要处理网络延迟问题。
您可能想要一个 在海外更流行、生态更成熟的类似评测工具
如果是这样,目前海外最主流的开源大模型评测平台是：
Eleuther AI 的 LMSYS Org 的 lm-evaluation-harness
- 这是事实上的行业标准，被广泛用于论文和排行榜（如Open LLM Leaderboard）。
- 特点：社区极其活跃，支持数百个任务，与Hugging Face无缝集成。
- GitHub:
EleutherAI/lm-evaluation-harness
Hugging Face 的 Open LLM Leaderboard
- 这是一个在线平台，而非代码库，您可以将模型提交到HF，它自动运行四大核心评测（ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA）。
- 对于用户来说是最省事的方案。
MT-Bench 和 AlpacaEval
- 侧重于基于LLM-as-Judge的对话和指令跟随能力评测。
- 由LMSYS和斯坦福团队推广,非常流行。
总结与建议
| 工具名称 | 主要特点 | 适合场景 |
|---|---|---|
| OpenCompass | 评测体系全面，中文支持好，覆盖广 | 需要评测多模态、中文能力，或进行非常全面的测评 |
| lm-evaluation-harness | 生态成熟，社区标准，海外最主流 | 追求与国际论文接轨，需要快速使用公认的基准测试 |
| HF Open LLM Leaderboard | 在线自动化，方便省事 | 快速获取模型在核心基准上的公开排名 |
给您的建议：
- 先确认需求：您是需要一个评测框架/代码库来自己跑分，还是只需要查看现成的评测结果？
- 明确对象：主要是评测中文模型还是英文/国际模型？
- 验证名称：请再次确认您提到的“OpenClaw”具体指什么，如果是想找评测工具，那大概率是 OpenCompass。
如果您能提供更多关于您想用这个工具来做什么的细节（想测评哪个模型？关注什么能力？）,我可以给您更精确的指导。
标签： 语言任务
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