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Artificial Analysis:腾讯 Hy4 在 Intelligence Index v5 获 35 分,中国实验室模型第 2,FrontierCode 2.0 达 31%

独立评测机构 Artificial Analysis 11 月 5 日(UTC 08:28)公布腾讯混元 Hy4 的 Intelligence Index v5 成绩:综合 35 分,与 Grok 4.7(xhigh)持平,落后 Claude Haiku 5.5(max)1 分;在中国实验室模型中仅次于 Kimi K3.1 Pro(46)。Agent 编码方面 FrontierCode 2.0 为 31%、Terminal-Bench 4.0 为 37%;单任务成本约 0.78 美元,约为同分 Grok 4.7 的十分之一。

Artificial Analysis:腾讯 Hy4 在 Intelligence Index v5 获 35 分,中国实验室模型第 2,FrontierCode 2.0 达 31%

核心要点速览

  • Intelligence Index v5 综合 35:与 Grok 4.7(xhigh)并列,落后 Haiku 5.5(max,36)1 分;中国实验室仅次于 Kimi K3.1 Pro(46)
  • FrontierCode 2.0 31%(中国实验室领先;DeepSeek V4.1 Flash 1017 max 28%,Kimi K3.1 Pro 25%),Terminal-Bench 4.0 37%
  • AA-Omniscience v1.1 准确率 50%,但幻觉率 89%(Kimi K3.1 Pro 幻觉率 37%);HLE-Diamond 33%
  • 单任务成本约 $0.78:约为同分 Grok 4.7 的 1/10、Qwen3.8 Max(34)的 1/13,约为 Haiku 5.5 的两倍
  • 定价约 $0.834/$2.501 每百万输入/输出 token,缓存读 $0.042;1M 上下文,支持图文输入
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Artificial Analysis 改用「单任务耗时」作为头号性能指标:GPT-6 Astra 满档约 17 分钟完成一题,快于 Opus 5.5 与 Gemini 4 Carbon

独立评测机构 Artificial Analysis 于 11 月 4 日(UTC 17:34)在 X 上宣布新版 API 性能基准:头号指标从输出速度改为 Time per Task,即完成一道 Intelligence Index 任务所需时间(每题输出 tokens ÷ 端到端输出速度)。新版覆盖约 1,000 个 serverless 端点,速度改为从发出请求算到最后一个 token,并加入多轮 Agent 编码与知识工作负载。官方数据:GPT-6 Astra 满档 51 tokens/s 但约 17 分钟完成一题,Claude Opus 5.5(max)约 26 分钟,Gemini 4 Carbon(high)约 29 分钟。

核心要点速览

  • Time per Task = 每道 Intelligence Index 任务的输出 tokens ÷ 端到端输出速度;逐 token 很快但话多的模型,可能比慢但省 token 的模型更晚完成任务。
  • 端到端输出速度从发出请求算到收到最后一个 token,包含首 token 前的等待(prefill 与隐藏推理);输出 token 改用各家 API 自报数量,不再用 o200k_base 分词器估算。
  • GPT-6 Astra(max)51 tokens/s,每题约 5 万输出 tokens、约 17 分钟;Claude Opus 5.5(max,111 tokens/s)约 26 分钟,Gemini 4 Carbon(high,71 tokens/s)约 29 分钟,后两者每题约 12–17 万 tokens。
  • 按各家 API 默认档(三者均为 medium),GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、Opus 5.5 的单任务耗时降约 3–5 倍、成本降约 2–4 倍,Intelligence Index 低约 5–11 分;Opus 5.5 从约 26 分钟/10.04 美元降到约 6.8 分钟/2.45 美元。
  • 官方方法论页显示这是 3.0.0 版(10 月 30 日),测试频率改为每 6 小时一次,并新增端点错误率指标。
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Artificial Analysis 把六大职业能力指数升级到 v2.0:加重“不幻觉”和 Agent 工具调用权重,Claude Opus 5.5 六项全部第一

独立评测机构 Artificial Analysis 11 月 4 日在 X 上宣布,把金融会计、战略运营、法律、医疗、工程、经济六个 Capability Indexes 升级到 v2.0,与 Intelligence Index v5.0 的评测对齐,并更重视 Non-Hallucination(不编造)和 Agentic Tool Use。各指数统一把 HLE 换成 HLE-Diamond、AA-Omniscience 升到 v1.1,并移除 GDPval-AA;工程指数新增 Science 能力项。官方结果:Claude Opus 5.5 (max) 六项全部领先,GPT-6 Astra (max) 在金融会计、法律、工程排第二;开放权重阵营中 Kimi K3.1 Pro(权重尚未发布)六项都领先,排在第 5 到第 8 名。

Artificial Analysis 把六大职业能力指数升级到 v2.0:加重“不幻觉”和 Agent 工具调用权重,Claude Opus 5.5 六项全部第一

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  • 六个指数把 O*NET 职业任务映射到对应 benchmark,按能力在该职业中出现的频率加权(方法论页)
  • 通用改动:HLE 升为 HLE-Diamond,AA-Omniscience 升为 v1.1,各指数的 Agentic Knowledge Work 都去掉 GDPval-AA(改由 AA-Briefcase v1.1 承担)
  • 金融会计与法律指数中 Non-Hallucination 权重升到 15%;战略运营指数 Agentic Tool Use(AutomationBench-AA)升到 35%,为单项最高
  • 工程指数新增 Science(20%,CritPt v2 Hard Subset + Terminal-Bench-Science 0.1),Agentic Coding 加入 FrontierCode 2.0;经济指数用 GDP.pdf 取代 AA-LCR
  • 官方结果:Claude Opus 5.5 (max) 六项第一;开放权重中 Kimi K3.1 Pro 六项领先,MiniMax-M3.1-Flash 在战略运营(#10)、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) 在医疗(#12)领先
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Artificial Analysis 发布 AA-Omniscience v1.1:题库精简到 3,000 题并公开 300 题校准集,Gemini 4 Carbon 以 54 分领跑知识与幻觉榜

独立评测机构 Artificial Analysis 10 月 31 日发布知识与幻觉基准 AA-Omniscience v1.1,作为 Intelligence Index v5 的组成部分。新版题库从 6,000 题精简为 3,000 题,删掉已公开和已饱和的题目、修正错误与歧义并补充新题,同时在 Hugging Face 公开一套 300 题、难度与私有集校准的公开集,两者 Net Score 的 Pearson 与 Spearman 相关系数均为 0.99。结果显示 Gemini 4 Carbon(high)以 54 分领先,Claude Opus 5.5 为 48、Claude Fable 5.1 为 46;Fable 5.1 准确率最高(68%),Gemini 4 Argon 幻觉率最低(4%)。模型平均比 v1 低约 1.9 分,MiniMax M3.1 Flash 下滑 22 分。以上均为 Artificial Analysis 口径。

Artificial Analysis 发布 AA-Omniscience v1.1:题库精简到 3,000 题并公开 300 题校准集,Gemini 4 Carbon 以 54 分领跑知识与幻觉榜

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  • 题库从 6,000 题精简到 3,000 题,覆盖 6 大领域、42 个主题:理工数学 600、软件工程 600,金融、健康、人文社科、法律各 450
  • 新的 300 题公开集已上 Hugging Face,与私有集 Net Score 的相关系数 0.99,中位差 0.0 分
  • Net Score 排名:Gemini 4 Carbon(high)54、Claude Opus 5.5 48、Claude Fable 5.1 46;开源权重最好的是 Muse Spark Open,落后 Gemini 4 Carbon 28 分
  • 准确率最高为 Claude Fable 5.1(68%),其次 Claude Opus 5.5(66%);幻觉率最低为 Gemini 4 Argon(4%)
  • 与 v1 排名的 Spearman 相关 0.98,但平均低 1.9 分;MiniMax M3.1 Flash 从 16 跌到 -6,MiMo V2.6 Pro 从 8 跌到 -5(官方口径)
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Google 发布 Gemini 4 Carbon:Argon 两周后再推前沿模型,Artificial Analysis v5 指数 59 居首,网络安全与长程编码 SOTA,先向 Fairwind 计划内的网络防御者开放

Google DeepMind 10 月 28 日发布 Gemini 4 Carbon,称其为目前最强模型,距 Gemini 4 Argon 上线仅两周。官方博客称它在 Artificial Analysis 智能指数 v5.0 以 59 分排名第一,并在网络安全三项评测领先:SEC-bench Pro 找漏洞 88.2%、ExploitGym 漏洞利用 54.8%、CWE-bench 打补丁 71.0%;WebDev Arena 涨 89 分至第 4(1769)。本周起先向 Fairwind 计划中的部分网络防御者开放,之后再面向开发者、企业和消费者。介绍期价格与 Argon 相同,每百万输入 / 输出 token 2 / 10 美元,之后为 4 / 20 美元。

Google 发布 Gemini 4 Carbon:Argon 两周后再推前沿模型,Artificial Analysis v5 指数 59 居首,网络安全与长程编码 SOTA,先向 Fairwind 计划内的网络防御者开放

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  • 定位:Google 称其为「最强模型」,主打网络安全和长程智能体任务,内部团队观察到它可连续运行数天,在大型代码库和底层系统中定位并修复隐蔽 bug
  • 官方跑分(无护栏评测):SEC-bench Pro 88.2%、ExploitGym 54.8%、Collinear CWE-bench 71.0%;Artificial Analysis 智能指数 v5.0 为 59 排名第一;WebDev Arena +89 至第 4(1769)
  • 安全与对齐:Terminal-Bench 4.0 作弊成功率降到 0.0%(尝试率 0.4%),内部实测高严重度失准告警降近 80%,无依据陈述约为 Argon 的一半,Gray Swan 间接提示注入攻击成功率从 Argon 的 0.7% 降到 0.0%
  • 内部案例:生成安全代码成功率是 Argon 的 2 倍以上;Chrome 团队称其生成高质量补丁的表现比另一家实验室的大型前沿模型好 10 倍以上
  • 开放节奏:本周先给 Fairwind 计划内部分网络防御者,并参与美国政府自愿的发布前测试;开发者 API 尚未开放,介绍期 2 / 10 美元每百万 token,缓存输入按输入价的 5% 计,之后 4 / 20 美元
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Artificial Analysis 发布 Intelligence Index v5:六成测试改用私有数据集,Claude Opus 5.5 以 58 分居首,开源差距拉大到 12 分

独立评测机构 Artificial Analysis 10 月 28 日发布 Intelligence Index v5,是 1 月 v4 以来最大一次改版:新增 Cognition 的 FrontierCode 2.0 和 Terminal-Bench-Science,用 HLE-Diamond 替换 Humanity's Last Exam,60% 的权重来自私有或答案保留的测试集。榜首为 Claude Opus 5.5(max)58 分,GPT-6 Astra 57、GPT-6.1 Sol 55;开源权重最高的 Kimi K3.1 Pro(权重尚未发布)46 分,与榜首差距从 v4.3 的 3 分扩大到 12 分。同时推出跨年代对比的 Progress Index v1。

Artificial Analysis 发布 Intelligence Index v5:六成测试改用私有数据集,Claude Opus 5.5 以 58 分居首,开源差距拉大到 12 分

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  • 总榜(官方口径):Claude Opus 5.5(max)58、GPT-6 Astra(max)57、GPT-6.1 Sol(max)55,前五名都来自 Anthropic 和 OpenAI,Gemini 4 Argon(high)50 分排第六档
  • 开源差距从 3 分扩大到 12 分:Kimi K3.1 Pro 46 分;已发布权重的 DeepSeek V4.1 Flash 1017 和 GLM-5.3(max)都是 32 分,低于 Claude Haiku 5.5(max)的 36 分
  • 成本差距超过 13 倍:前十名中 GPT-6.1 Terra(max)每任务 0.96 美元最便宜,Claude Fable 5.1(max)13.04 美元最贵;GPT-6.1 Sol 以约八分之一成本(1.27 对 10.04 美元)落后 Opus 5.5 仅 4 分
  • 四大类各占 25%:知识工作、编程(FrontierCode 2.0 占 15%、Terminal-Bench 4.0 占 10%)、科学、通用;移除 GDPval-AA v2.1、SciCode 和 AA-LCR
  • 任务更重:每任务输出 token 中位数从 35k 升到 59k;推理强度影响更大,Opus 5.5 低档 35 分、最高档 58 分,成本差 10 倍
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蚂蚁百灵开源 Ling-3.1-flash-1019:560B/25B 激活 MoE 再后训练,AA 智能指数从 41 升到 44,同步放出 base 底座

蚂蚁百灵(Ant Ling / inclusionAI)10 月 27 日开源 Ling-3.1-flash-1019,是 10 月初 Ling-3.1-flash 的再后训练升级版:总参 560B、每 token 激活 25B、1M 上下文,MIT 许可。官方称它在 Artificial Analysis 智能指数 v4.3.2 上得 44 分(前代 41),AA-Briefcase、AutomationBench-AA 等智能体任务明显提升;同时开源可继续训练的 Ling-3.1-flash-base。

蚂蚁百灵开源 Ling-3.1-flash-1019:560B/25B 激活 MoE 再后训练,AA 智能指数从 41 升到 44,同步放出 base 底座

核心要点速览

  • 规模:总参 560B、激活 25B,1M token 上下文,MIT 许可,HF 与 ModelScope 同步上架
  • Artificial Analysis 智能指数 v4.3.2:44 分,前代 Ling-3.1-flash 为 41(官方口径)
  • AA-Briefcase 约 1400 升至 1524 Elo,AutomationBench-AA 62% 升至 68%(官方口径)
  • 科学类:CritPt 18% 升至 26%,SciCode 54% 升至 57%(官方口径)
  • 架构:混合线性 MoE,63 层 KDA + 9 层门控 MLA(7:1),512 路由专家、每 token 激活 8 个
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关联模型 / 智能体 / 厂商:

阶跃星辰 Step 5 Preview 开源权重落地:600B/27B 稀疏 MoE、1M 上下文智能体旗舰,Hugging Face 与 ModelScope 同步上线

阶跃星辰于 2026-10-15 履约放出 Step 5 Preview 开源权重:600B 总参、每 token 激活 27B 的稀疏 MoE,支持最长 1M token 上下文与视觉输入,定位智能体与软件工程。权重已上 Hugging Face(FP8/BF16/NVFP4)与 ModelScope;官方评测 StepCodeBench 49.0%、FrontierFinance 66.4%、Artificial Analysis Intelligence Index 44。此前 9 月仅有 API/指数报道,本次是权重本身首次公开可下载。

阶跃星辰 Step 5 Preview 开源权重落地:600B/27B 稀疏 MoE、1M 上下文智能体旗舰,Hugging Face 与 ModelScope 同步上线

核心要点速览

  • 规格:稀疏 MoE 600B 总参 / 27B 激活,上下文最长 1M token,输入支持文本与图像(官方模型页)
  • 权重仓库:stepfun-ai/Step-5-Preview(及 BF16、NVFP4)已在 Hugging Face 与 ModelScope 可下载(HF 模型卡)
  • 编码基准:StepCodeBench avg@4 为 49.0%(开源权重对比中领先官方所列对手);DeepSWE v1.1 为 67.7%(官方评测表)
  • 金融与智能指数:FrontierFinance 66.4%;Artificial Analysis Intelligence Index 44(与此前 AA 报道一致)
  • 部署:官方给出 vLLM / SGLang Docker 与 OpenAI 兼容 API 示例;许可为 StepFun Model License 1.0(类 Apache-2.0 另附商用条件)
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关联模型 / 智能体 / 厂商:

Meta Muse Wonder / Wonder Full:Active Memory + Active Focus 前沿智能体模型;Muse Wonder 已上线 Cursor(CursorBench 46.1%,$4/$20)

2026-10-12 Meta 正式发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full,定位为个人与专业智能体任务的前沿模型。官方强调 Active Memory(跨会话保留并召回关键上下文)与 Active Focus(遇阻换路、错误恢复、重要动作前确认)。Muse Wonder 即日起通过 Meta Model API 与 Muse Code 开放;Wonder Full 仅面向 Muse Code 订阅用户。第三方 Artificial Analysis Intelligence Index(max 推理)给出 Wonder Full 56、Wonder 52(此前 Spark 1.3 Max 为 48)。 10-16 更新:Muse Wonder 已上线 Cursor,300k 上下文(Max Mode 1M 同价),$4/$20 每百万 token,Cursor 官方口径 CursorBench 46.1%。

Meta Muse Wonder / Wonder Full:Active Memory + Active Focus 前沿智能体模型;Muse Wonder 已上线 Cursor(CursorBench 46.1%,$4/$20)

核心要点速览

  • 发布日 2026-10-12:官方博客与 @AIatMeta 同步官宣 Muse Wonder / Muse Wonder Full(Meta 新闻)
  • 可用性(官方口径):Muse Wonder → Meta Model API + Muse Code;Muse Wonder Full → 仅 Muse Code 订阅用户
  • 架构关键词:Active Memory(跨会话记忆与按需召回)+ Active Focus(长程攻坚、换路、确认后再执行)
  • 第三方跑分(Artificial Analysis,max):Wonder Full 56、Wonder 52;对比 Spark 1.3 Max 48(AA Changelog 12 Oct)
  • Cursor 上线(2026-10-16):muse-wonder-1.0,300k / Max Mode 1M 同价,$4/$20 每百万 token;Cursor 官方口径 CursorBench 默认档 46.1%(Cursor 文档)
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Artificial Analysis:StepFun Step 5 Preview Intelligence Index 44,同分约比 Kimi K3 便宜 2.8 倍

@ArtificialAnlys 评测阶跃星辰 Step 5 Preview(600B 总参/27B 激活 MoE):Artificial Analysis Intelligence Index 44,与 Kimi K3 (max) 同分,每任务约 $0.72,约为同分 Kimi K3 的 1/2.8。定价约 $1/$2.70 每百万输入/输出 token,缓存输入 $0.05/M;1M 上下文,计划 10 月 15 日开源权重。智能体评测(GDPval-AA、Terminal-Bench 4.0 等)仍落后同分段对手。

Artificial Analysis:StepFun Step 5 Preview Intelligence Index 44,同分约比 Kimi K3 便宜 2.8 倍

核心要点速览

  • AA Intelligence Index 44,与 Kimi K3 (max) 同分;每任务约 $0.72,约为同分价 1/2.8。
  • 定价约 $1/$2.70 每百万输入/输出 token,缓存输入 $0.05/M;600B/27B MoE,1M 上下文。
  • 计划 10 月 15 日开源权重;GDPval-AA、Terminal-Bench 4.0 等智能体评测仍落后。
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关联模型 / 智能体 / 厂商:
⚡ Stepfun Step 5 Preview⚡ Kimi K3
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小米开源 MiMo-V2.6-Pro:AA Intelligence Index 46,登顶开源权重并落在成本帕累托前沿

@ArtificialAnlys 报告小米刚发布开源权重模型 MiMo-V2.6-Pro:Artificial Analysis Intelligence Index 达 46(前代 V2.5-Pro 为 26),成为当前开源权重榜首;约 $0.13/任务、输入 $0.435/百万 token(99% cache-hit 折扣)与输出 $0.87/百万 token 价格不变。模型为 MoE,总参 1.02T、激活 42B。

小米开源 MiMo-V2.6-Pro:AA Intelligence Index 46,登顶开源权重并落在成本帕累托前沿

核心要点速览

  • 开源权重:AA Intelligence Index 46,相对 V2.5-Pro(26)大幅跃升并登顶开源榜。
  • 成本:约 $0.13/任务,输入 $0.435/百万 token(99% cache-hit 折扣)、输出 $0.87/百万 token。
  • 架构:MoE,总参 1.02T、激活 42B;AA 还将继续补充评测。
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关联模型 / 智能体 / 厂商:
⚡ Xiaomi Mimo V2 6 Pro

Artificial Analysis:Grok 4.7 + Grok Build Coding Agent Index 56,跻身第四;智能指数 46 进入前四实验室

@ArtificialAnlys 评测 Grok 4.7(xhigh):Intelligence Index 46(较 4.6 +2),SpaceXAI 进入前四实验室;Grok 4.7 + Grok Build 的 Coding Agent Index 为 56(较 4.6 +9),在原生 harness 中排名第四,仅次于 Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra 与 Claude Opus 5。定价仍为 $2/$6 per 1M in/out,缓存命中 $0.50,上下文 500k。

Artificial Analysis:Grok 4.7 + Grok Build Coding Agent Index 56,跻身第四;智能指数 46 进入前四实验室

核心要点速览

  • Coding Agent Index:Grok 4.7 + Grok Build 拿下 56 分(+9),原生 harness 中排名第四。
  • Intelligence Index 46(+2),SpaceXAI 进入前四实验室;AA-Briefcase +111 Elo。
  • 定价与 4.6 相同:$2/$6 per 1M,缓存 $0.50;上下文 500k;增益伴随更高 token 用量。
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关联模型 / 智能体 / 厂商:

Cerebras 上线 Qwen3.8-27B:开源稠密模型智力指数 34,对标 GPT-5.6 Luna / DeepSeek V4 Pro 档

Cerebras 宣布通义 Qwen3.8-27B 已以 Cerebras 推理速度上线:该开源稠密模型在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分为 34,称可与 GPT-5.6 Luna、DeepSeek V4 Pro、Claude Sonnet 4.6 等量级对比;Qwen 官方亦确认已在 Cerebras 上快速推理可用。

核心要点速览

  • Qwen3.8-27B 已在 Cerebras 高速推理上线。
  • AA Intelligence Index 34,对标 Luna / DeepSeek V4 Pro / Sonnet 4.6 档。
  • 开源稠密权重;Qwen 官方同步确认 Cerebras 可用。
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关联模型 / 智能体 / 厂商:

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3:Terminal-Bench 升至 4.0,并加入 AutomationBench-AA

Artificial Analysis(@ArtificialAnlys)发布 Intelligence Index v4.3:将 Terminal-Bench 从 2.1 升至 4.0(改用 mini-SWE-agent),并以与 Zapier 合作的 AutomationBench-AA(657 条私有业务工作流)替换 τ³-Banking;Claude Fable 5.1 与 GPT-6 Astra 并列领先得分 53,OpenAI 占据多数性价比前沿。

核心要点速览

  • 基准:Index v4.3 升级 Terminal-Bench 4.0,并新增 AutomationBench-AA(私有测试集)。
  • 权重:含私有任务/答案的评测权重由 40% 升至 45%;Agents/Coding/General/Science 类别权重不变。
  • 结果:Claude Fable 5.1 与 GPT-6 Astra 并列 53;开源权重侧 GLM-5.3 / Kimi K3 以 44 领先。
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MiniCPM5-2B:Artificial Analysis Index v4.2 得 15,成 <4B 开源权重模型最高分

Artificial Analysis(@ArtificialAnlys)评测 OpenBMB MiniCPM5-2B(2.6B 稠密、131k 上下文、Apache 2.0):在 Intelligence Index v4.2 得 15,为参数量低于 4B 的开源权重模型最高;智能体相关 GDPval-AA / τ³-Banking 表现突出,但 Terminal-Bench 等编码榜相对落后。

核心要点速览

  • 模型:OpenBMB MiniCPM5-2B,2.6B 稠密、131k 上下文、Apache 2.0。
  • 跑分:AA Intelligence Index v4.2 = 15,为 <4B 开源权重最高;领先 Granite 4.2 3B(11)。
  • 取舍:小尺寸智能体榜较强,Terminal-Bench / HLE 等知识与编码项相对落后。
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关联模型 / 智能体 / 厂商:
⚡ Openbmb Minicpm5 2b🌐 openbmb