GPT-6 Astra
上榜 10 个榜 · 最好名次 #1
拖动滑块完成拼图,通过后发送验证码
独立第三方 AI 评测平台 · 只用实测数据
把业界公认的大模型评测榜汇总到一处:人类偏好、真实仓库改码、工具调用、专家难题、中文能力各有专属榜单,每张榜都用它自己的评分方式算分。适合选型前摸清一个模型的水平,也适合盯住某个方向的排名变化——同一个模型在哪类任务上更强,一眼能看出来。
已汇总 22 个官方榜单、共 2489 条成绩, 覆盖 7 个方向;其中 12 款模型在 多个方向的前 10 名里都出现过。「跨榜交集」一节把同一款模型在各榜的名次并排摆出来—— 单看任何一个榜都得不到这个结论。每个榜的分数都是官方公布的结果,名次与分数保持原样。
上榜 10 个榜 · 最好名次 #1
上榜 9 个榜 · 最好名次 #1
上榜 9 个榜 · 最好名次 #3
上榜 7 个榜 · 最好名次 #1
上榜 6 个榜 · 最好名次 #1
上榜 6 个榜 · 最好名次 #1
上榜 6 个榜 · 最好名次 #1
上榜 4 个榜 · 最好名次 #4
上榜 4 个榜 · 最好名次 #6
上榜 4 个榜 · 最好名次 #8
上榜 3 个榜 · 最好名次 #1
上榜 3 个榜 · 最好名次 #1
Artificial Analysis · 指标 智能指数
选型性价比最好用的一个榜:分数、速度、价格三列放一起看。
JumoHub · 指标 综合评分
把「人觉得好用」「接口实测」「题库成绩」三路揉成一个分,分数旁边直接给官方价与 OpenRouter 价,适合先看阵容厚度、再挑性价比。
Abacus.AI / NYU 等 · 指标 平均分
看「新题上的真实水平」,比刷过的老基准更可信。
Vals AI · 指标 综合得分
想看「放进真实业务流程能不能用」,这家比纯学术榜更贴近岗位场景。
Scale AI · 指标 官方分(各子榜口径不同)
想知道某个方向(重构、测试编写、工具使用、安全对齐)谁最强,在这里按子榜查比综合分更有用。
LMArena / UC Berkeley · 指标 Elo 分
最接近真实用户体感的榜;分数差 10 分以内基本算同一档,别按小数点排名挑模型。
Princeton NLP 等 · 指标 解决率
衡量「能不能真的改代码」的第一参照,比刷题式代码题硬得多;同一模型配不同 Agent 框架会各占一行。
Pawel Huryn / The Product Compass · 指标 修好的埋入 bug 数(/105)
最接近「把一堆藏起来的 bug 全翻出来」的实战榜:考的是排查广度与自证(改完要能自证没改坏),不是单点改码。
Aider · 指标 通过率
最能反映「日常拿它改项目」的体验:会不会准确生成可应用的改动。
Epoch AI · 指标 ECI 分
前沿模型之间的差距,在这个榜上才看得出来;ECI 是相对指数,不等于通过率。
ARC Prize Foundation · 指标 准确率
区分「真会推理」与「见得多」;同一模型不同推理档位会各占一行。
CAIS / Scale AI · 指标 准确率
看「模型的知识边界在哪」;这里取 Scale AI 官方全量榜(CAIS 主站只挂前十名)。
SimpleBench · 指标 准确率
人类基线 83.7%,模型普遍远低于此,用来解释「为什么模型偶尔犯蠢」很直观。
Stanford / Laude Institute · 指标 任务通过率
看 Agent 会不会用命令行自己把活干完,而不是只回一段答案。
UC Berkeley (Gorilla) · 指标 总准确率
做 Agent / MCP 接入前先看这个榜,工具调用不稳的模型在工程里会很难用。
Sierra · 指标 pass^1 均值
看的是「守规则」而不是「会聊天」:乱承诺、乱退款的模型在这榜上很难看;成绩由各团队自行提交。
METR · 指标 50% 时域
判断能不能把长活交给它干,比任何跑分都直白;分数受 Agent 脚手架影响很大。
Design Arena · 指标 Elo 分
做落地页、组件库、前端页面时比通用榜更有参考价值。
LMArena / UC Berkeley · 指标 Elo 分
中文体感最贴近的一票;与司南、SuperCLUE 的准确率互补,结论不一致很常见。
上海人工智能实验室 · 指标 平均分
面向中文用户的第一参照;同一模型在这里的名次常和英文榜不一致。
CLUE 中文语言理解测评 · 指标 总分
国内认知度高、更新较快,适合和司南榜交叉看中文能力。
北京智源人工智能研究院 · 指标 总分
评分稳定但更新较慢,最近一期可能落后于其他榜。
每个榜的分数都是该榜官方公布的原始结果:人类偏好榜是真人盲选后的相对分,代码与推理榜是题库跑分,中文榜是中文场景下的胜率折算。分数只在同一张榜里有意义。
不能。各榜的题库、判分方式与统计方式都不同,同一个模型在 A 榜 80 分、B 榜 60 分不代表水平差 20。只能看它在同一张榜里的相对位置,跨榜比较要看趋势而不是分差。
就是官方最近一次公布这批成绩的时间(北京时间)。官方榜本身可能数周才更新一次,所以这个日期能直接告诉你手上的名次有多新。
部分榜单要求登录、只提供网页表格或需要付费接口,公开成绩拿不到,所以这里只给出榜名与官方入口,让你直接去看原始榜单。
优先看持续更新的综合榜与代码/工具调用类榜,并观察它连续几轮的变化;单一轮次的小幅波动属于统计噪声,模型智商榜专门盯这类下滑趋势。
各榜成绩来自各榜官方公开发布的结果,名次与分数与官方一致。