AI 测评与排行榜

大模型横评、编程能力排行、benchmark 解读和测评方法。

哪里可以看国产和国外 AI 大模型的横评排行榜？bench.daheiai.com 汇总了人工大黑四次真实横评的排行榜——R 星屎山代码修复（17 个 AI）、猫猫天堂编程实测、生图模型横评、Galgame 知识对线——首页是综合平均分总榜，每个分榜提供测试提示词和 GitHub 仓库，任何人都可以复现测试并投稿结果。顶尖大模型横评谁最强？没有全能冠军——**Gemini 2.5 Pro** 逻辑推理最准（海龟汤两问锁定核心），**DeepSeek** 文采和攻击性最强，**o3** 的"图片+工具调用"推理独一份但幻觉严重，编程仍推荐 **Claude 3.7 / Gemini 2.5 Pro**，按场景选模型才是正解。怎么自己动手评测 AI 的编程能力？用同一个真实项目、同一份提示词、同一个测试环境，让每个模型独立完成开发，从 one-shot 成功率、迭代效率、输出速度、视觉效果、功能完整度、代码质量六个维度打分——真实项目比抽象跑分更能反映模型的实际可用性。AI 编程能力排行榜都有哪些？SWE-bench、LiveCodeBench、Terminal-bench 测什么？编程类榜单分三个层次——LiveCodeBench 和 Codeforces 测竞赛级解题（实验室考试），Aider-Polyglot 和 SWE-bench 测真实工程能力（修真实项目的 bug、多语言、成本），Terminal-bench 测命令行环境里的实际操作能力；越往后越接近 AI 真正替人干活的场景。大模型排行榜里的 MMLU、GPQA、HLE 都在测什么？这些是测大模型知识与问答能力的基准测试——MMLU 测跨学科选择题、GPQA-Diamond 测博士级"防谷歌"难题、HLE 测人类知识最前沿的极限题、SimpleQA 测事实性问题的幻觉、BrowseComp 测持续网络搜索能力；每个新榜的诞生几乎都是因为旧榜被模型"卷到分数拉不开"了。如何用生活化问题测评大模型能力？官方排行榜测不出日常体验，可以自己设计生活化任务：用**海龟汤**测长文本逻辑推理，用**回怼一段离谱文案**测文采和攻击性，用**照片推位置、图形推理题、认梗图**测多模态推理和幻觉——每类任务对应一种真实使用场景。如何测评 AI 模型的协作能力？用"双重测试"——一个大型编程项目考察规划与产出质量，一个真实的多轮工作任务考察语境理解和协作感；关键是给所有模型完全相同的输入并全程录屏，且要看聊天过程而不只看最终成稿，因为文档会抹平过程中的差异。国产 AI 编程模型哪家强？（真实项目实测排名）在一次用同一全栈项目、同一提示词的实测中（2026 年 2 月），排名为：Claude Opus 4.6（参照系，6.71 分）> Qwen3.5（5.87）> GLM-5（5.44）> Step 3.5 Flash（5.43）> MiniMax M2.5（5.14)> Seed 2.0（4.86）> Kimi K2.5（4.07）。国产模型与 Claude 仍有明显差距，但 Qwen3.5 的综合表现和 token 效率最令人意外。AI 能像黑客一样修复屎山代码吗？（16 个模型黑盒修复横评）可以，但没有一个 AI 做到人类黑客的完美程度。在只给编译后二进制、不给源码的黑盒测试中，第一梯队（DeepSeek V4 Pro 90 分、GPT-5.5 和 Kimi K2.6 各 88 分）能完成"复现→采样→反汇编→打补丁→验证"的完整工程闭环；不过人类黑客要花好几天的事，最快的 AI 20 分钟就够了。