战绩榜 MODEL ARENA
评测讲「考什么」,战绩榜讲「谁考了多少分」——当前旗舰模型的实测成绩
评测卡目录 · 基准档案
战绩榜 · 36 个模型
数据源:Artificial Analysis(统一协议复测)
抓取于 2026-11-09
36 个旗舰模型
18 个 benchmark 维度
8 个已挂评测卡
20 家厂商 · 19 个开源权重
当前综合指数领跑
Gemini 4 Carbon
Google · 闭源 · High 档
60.0
AA 综合智能指数
综合指数排行
同一打分体系下的可比分数;所有 benchmark 均由 Artificial Analysis 统一复测,不是厂商自报。
1 60.0
Gemini 4 Carbon
Google · High
2 59.1
Claude Opus 5.5
Anthropic · Max
3 56.9
GPT-6 Astra
OpenAI · Max
4 54.6
GPT-6.1 Sol
OpenAI · Max
5 54.5
Claude Sonnet 5.5
Anthropic · Max
6 51.3
GPT-6.1 Terra
OpenAI · Max
7 50.4
Gemini 4 Argon
Google · High
8 50.1
Muse Wonder Full
Meta · Max
9 50.0
Claude Fable 5.1
Anthropic · Xhigh
10 46.5
Kimi K3.1 Pro
月之暗面 开源
11 43.6
Muse Wonder
Meta · Max
12 36.5
Claude Haiku 5.5
Anthropic · Max
13 35.5
Grok 4.7
xAI · Xhigh
14 34.6
Tencent Hy4
腾讯
15 33.6
Qwen3.8 Max
阿里通义 · 0902
16 32.6
DeepSeek V4.1 Flash 1017
DeepSeek · Max 开源
17 31.6
GLM-5.3
智谱 · Max 开源
18 30.9
Gemini 3.8 Flash
Google · High
19 30.6
Inkling 2 Small
Thinking Machines
20 29.9
MiMo-V2.6-Pro
小米 开源
21 29.6
Ling 3.1 Flash 1019
InclusionAI 开源
22 29.1
MiniMax-M3.1-Flash
MiniMax 开源
23 28.5
Step 5 Preview
阶跃星辰 开源
24 27.9
GPT-6 Luna
OpenAI · Max
25 27.8
GLM-5.3-Flash
智谱 开源
26 26.7
MiMo-V2.6-Flash
小米 开源
27 26.1
Mistral Large 4
Mistral · High 开源
28 24.9
Muse Spark Open
Meta · Xhigh 开源
29 23.1
DeepSeek V4 Pro 0813
DeepSeek · Max 开源
30 20.4
Nanbeige4.3-33B
Nanbeige 开源
31 20.1
Qwen3.8 27B
阿里通义 · Xhigh 开源
32 18.9
MiniMax-M3
MiniMax 开源
33 17.8
K2 Horizon 375B A23B
Institute of Foundation Models 开源
34 17.7
Beam 1.0
Reflection 开源
35 13.6
Nemotron 3.5 Super VL
NVIDIA 开源
36 12.9
Inkling Small
Thinking Machines 开源
没有匹配的模型
Benchmark 维度矩阵
点列头可按该维度排序;列名可点进对应的评测卡。空格代表该维度尚未对该模型复测。
各维度当前 SOTA
入选的 36 个模型里,该维度的最高实测分。「覆盖」= 有实测分的模型数。
AA Intelligence Index
综合智能指数 · AA 统一打分体系
60.0 Gemini 4 Carbon
Google
Artificial Analysis 用统一协议把多个 benchmark 合成的综合指数,0–100 分,可横向对比
AA Omniscience
全知指数 · 准确率 − 幻觉率
+53.5 Gemini 4 Carbon
Google
同时看「答对多少」和「编造多少」,负值代表幻觉多于答对
Humanity's Last Exam
终极考试 · pass@1
61.4% Claude Opus 5.5
Anthropic
全球专家贡献的高难度综合题,纯文本无工具,当前最难的通用知识榜之一
MMMU-Pro
多模态理解 Pro · accuracy
87.7% Claude Opus 5.5
Anthropic
MMMU 的抗污染加固版,30 学科大学级图文题,纯文本提示无法作答
IFBench
指令跟随 · accuracy
82.9% MiniMax-M3
MiniMax
可验证指令约束的跟随能力,测「按要求做」而不是「答得对」
Terminal-Bench (Hard)
终端智能体·困难集 · accuracy
42.4% MiniMax-M3
MiniMax
在真实终端环境里完成系统级任务的困难子集
Terminal-Bench 2.0
终端智能体 2.0 · accuracy
91.0% Claude Fable 5.1
Anthropic
Terminal-Bench 的 2.0 版本,任务规模与环境复杂度升级
Terminal-Bench 4.0
终端智能体 4.0 · accuracy
67.2% Kimi K3.1 Pro
月之暗面
当前最新版本,难度显著高于 2.0,多数模型得分接近 0
Apex-Agents
企业流程智能体 · accuracy
42.4% Qwen3.8 Max
阿里通义
面向企业真实业务流程的长程智能体任务,2026 年新榜
ITBench (SRE)
运维智能体 · accuracy
55.6% Step 5 Preview
阶跃星辰
SRE 场景的故障定位与修复,需要读日志、改配置、验证恢复
Analyst Agent
分析智能体 · accuracy
57.5% Claude Sonnet 5.5
Anthropic
数据分析师类任务:取数、建模、出结论
GDPval
经济价值任务 · normalized score
暂无实测分
按真实职业任务衡量「能替代多少经济价值」,归一化后计分
Long Context Reasoning
长上下文推理 · accuracy
88.3% Step 5 Preview
阶跃星辰
超长上下文下的跨段检索与推理,测「读得完还能想明白」
CritPt
科研批判性推理 · accuracy
32.9% Muse Wonder Full
Meta
前沿科研难题,当前所有模型得分都极低,是天花板最硬的榜
口径说明
- 同一模型的多个 reasoning 档位只保留综合指数最高的一档,分数即为该档位实测值。
- 所有分数由 Artificial Analysis 用同一协议复测,不是厂商自报;因此同一 benchmark 的数值可能与厂商 technical report 里的数字不同(例如 Terminal-Bench 4.0),横向对比请以本页口径为准。
- 标「待建卡」的维度说明本站评测卡目录尚未收录,会在后续补卡后自动挂上链接。