聪明世界#91
编程偏弱
记性262K
便宜$2.5
记性换算成体感:一次能读完一本《三体》
Kimi K 系列的文本模型 · 按发布时间
共 4 个 · 月之暗面的全部模型 →他的房间
电脑
没有公开的编程评测成绩
书架
4 层 · 记忆 262K tokens
黑板
一块空黑板
日历
知识截止日期未公开
门禁
闭源,权重不公开
身世
- 发布日期
- 2025 年 7 月 12 日epoch.ai
- 知识截止
- 暂无数据
- 参数量
- 体型为估算值,官方从未公布参数量
- 开放权重
- 暂无数据
- 开源许可
- 暂无数据
- 上下文窗口
- 262K tokens
- 单次最大输出
- 98K
- 输入价格
- $0.60 / 百万 tokens
- 输出价格
- $2.50 / 百万 tokens
- 模型类型
- 文本只读文字、只写文字的对话模型
- 支持的输入
- 文字 → 文字
- 工具调用
- 暂无数据
- 深度思考
- 暂无数据
- 提示缓存
- 否
战绩
- 综合智力
- 145.8
- AIME 数学
- 未参评
- GPQA Diamond 科学
- 未参评
- ARC-AGI-2 抽象推理
- 未参评
- Fiction.liveBench 长文本
- 40.6%
综合智力、数学、科学、抽象推理与长文本数据来自 Epoch AI(CC-BY 4.0)。写「未参赛」的项目表示该模型没有被这项评测收录, 不代表它做不到——本站不会用估算值填补空缺。
编程战绩(按赛制分列)
- Terminal-Bench 2.035.7%Terminal-Bench 的第二代题库,任务更长更杂。与 1.0 的分数不可直接比较。第三方实测https://epoch.ai/benchmarks
- Aider Polyglot59.1%多语言代码编辑测试,看模型能不能按要求准确改动已有代码。榜单已停更在 2025 年底,只覆盖那之前的模型。第三方实测https://epoch.ai/benchmarks
- ALE-Bench267AtCoder 启发式算法竞赛题,考的是给一个没有标准答案的优化问题找出尽量好的解。分数是 137–2177 的评分标度,不是百分比。和「修 bug」是两种能力。第三方实测https://epoch.ai/benchmarks
- GSO2.0%代码性能优化测试:在保持功能不变的前提下把真实项目跑得更快。第三方实测https://gso-bench.github.io/leaderboard.html
这些分数不可互相比较。同一个模型换一套评测脚手架就能差二三十分: SWE-bench Verified 的中位数是 75.7,而难度更高的 SWE-Bench Pro 只有 41.0。 广场上的能力条因此显示的是「在同一把尺子下排第几」,而不是分数本身。
全部成绩(按榜单分列)
名次的分母是在同一个榜、由同一类测量方测过的模型数,不是全站模型数。不同榜的分数不可互相比较。
综合
- 综合智力145.8第 91 / 208Epoch Capabilities Index,把十几项学术评测归并成一个总分。想知道「谁最强」,先看这一栏。第三方实测https://epoch.ai/benchmarks
- SimpleBench26.3%第 83 / 103一套普通人能轻松答对、模型却常常答错的常识题。分数越高越少犯「一看就傻」的错。第三方实测https://simple-bench.com/
数学
- FrontierMath(旧版)21.4%第 30 / 95FrontierMath 2025 年初的版本,已被新题库取代。留作历史对照。第三方实测https://epoch.ai/frontiermath
- FrontierMath 第四层(旧版)0.0%第 51 / 66FrontierMath 第四层 2025 年中的版本,已被新题库取代。第三方实测https://epoch.ai/frontiermath
知识与推理
- WeirdML42.8%第 84 / 146一批刻意古怪的小型机器学习任务,模型要自己写代码训练并拿到成绩。考的是解决陌生问题的能力。第三方实测https://htihle.github.io/weirdml.html
智能体
- 独立工作时长54 分钟第 24 / 53METR 的时间跨度:模型能可靠独立完成的任务,换成人来做要花多久。单位是时间,越长说明能独立干越大的活。第三方实测https://metr.org/blog/2025-03-19-measuring-ai-ability-to-complete-long-tasks/
- APEX 专业任务4.1%第 68 / 77投行、律所、咨询公司的真实工作任务,由业内专家出题与评分。第三方实测
长文本
- 长文本记忆40.6%第 29 / 41Fiction.liveBench:读一篇长小说后回答细节问题。很多模型号称能读百万字,实测读到一半就忘了前面。第三方实测https://epoch.ai/benchmarks
- CL-bench 长上下文17.6%第 23 / 40在很长的上下文里做推理与检索,测的是长文本的实际可用程度。第三方实测
写作
- 创意写作85.6%第 3 / 60Lech Mazur 的短篇写作评测:按给定元素写故事,由多个模型交叉评分。分数是 0–10 的均分换算成百分制。第三方实测https://github.com/lechmazur/Writing