本文介绍了一个名为 MGTEVAL 的可扩展平台，用于系统评估机器生成文本（MGT）检测器。尽管 MGT 检测领域取得了快速进展，但现有的评估工作往往因数据集、预处理方法、攻击方式和评估指标的碎片化，导致结果难以比较和复现。MGTEVAL 将评估流程组织为四个核心组件：数据集构建、数据集攻击、检测器训练和性能评估。该平台支持通过可配置的大语言模型（LLM）生成 MGT 来构建自定义基准测试，对测试集应用 12 种文本攻击，通过统一接口训练检测器，并报告检测器的有效性、鲁棒性和效率。平台提供命令行和 Web 两种交互界面，用户无需修改代码即可进行便捷的实验。论文的主要贡献在于提供了一个标准化、模块化的评估框架，有助于推动 MGT 检测领域的可复现研究和公平比较。适合从事生成文本检测、对抗样本分析以及 LLM 安全评估的研究人员和工程师阅读。