MAI-Thinking-1
Microsoft AI 将 MAI-Thinking-1 定位为面向复杂企业任务的推理模型——以成本高效的推理覆盖密集企业任务,在同级(weight class)数学、知识与编码上达到 SOTA。本次发布可核验的评测以数学与智能体编码为主:AIME 2025 97.0%、AIME 2026 94.5%(散文明文),SWE-Bench Pro 未报数值,散文以 toe-to-toe with Claude Opus 4.6 定位。
2026 年 AIME 数学邀请赛题集推理评测
当年最新竞赛题天然抗训练污染。AIME 是各家发布页最常引用的数学榜之一,2026 卷用于区分旗舰档位。
这个评测的官方统一评分协议还没收录到本页;各厂商实际使用的执行框架(harness)与推理档位(effort)已逐条写在下方引用卡里。
共收录 7 场模型发布(收录 11 项分值) · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
Microsoft AI 将 MAI-Thinking-1 定位为面向复杂企业任务的推理模型——以成本高效的推理覆盖密集企业任务,在同级(weight class)数学、知识与编码上达到 SOTA。本次发布可核验的评测以数学与智能体编码为主:AIME 2025 97.0%、AIME 2026 94.5%(散文明文),SWE-Bench Pro 未报数值,散文以 toe-to-toe with Claude Opus 4.6 定位。
Muse Glimmer 30B 被 Meta 定位为可在消费级设备上运行的开源代理模型(Apache 2.0,由 Muse Spark 蒸馏,24-32GB 显存可跑)。评测覆盖通用代理、代理编码、多模态与安全:MCP Atlas 75.5%、SWE-bench Verified 76.0%、AIME 2026 94.7%;另提供 K-Quant 量化档与 DFlash 投机解码加速。
智谱将 GLM-5.2 定位为面向长周期任务构建的模型,提供稳固支撑长程工作的 1M 上下文与更强编码能力(High/Max 档位控制),权重以 MIT 协议完全开源。已收录评测聚焦智能体编码与工具调用、长程软件工程与数学推理等领域,AIME 2026 99.2、Terminal-Bench 2.1(Terminus-2)81。
Kimi K2.6 是月之暗面的开源编码旗舰(Advancing Open-Source Coding),主打长程编码与代理蜂群(300 子代理 / 4000 步)。评测横跨编码、代理、数学与视觉:SWE-bench Verified 80.2、SWE-Bench Pro 58.6、Terminal-Bench 2.0(Terminus-2)66.7、HLE-Full w/ tools 54.0。
GLM-5.1 被 z.ai 定位为面向长程任务(Towards Long-Horizon Tasks)的代理工程旗舰,强调数百轮持续优化与长时程任务能力。评测集中在推理、编码与代理三类:SWE-Bench Pro 58.4、Terminal-Bench 2.0(Terminus-2)63.5、BrowseComp(w/ 上下文管理)79.3、HLE w/ Tools 52.3。
本发布含 4 个变体,各变体规格见模型详情。
面向本地运行的开放权重模型,支持推理与工具调用;本变体输入能力和上下文按官方发布页记录。
智谱以「From Vibe Coding to Agentic Engineering」为主题发布 GLM-5:744B 总参/40B 激活的 MoE(DSA 架构,28.5T 预训练 tokens),MIT 许可开源。评测覆盖推理、编码与通用智能体,亮点如 HMMT 2025.11 96.9%、τ²-Bench 89.7%。
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本页数据更新于 2026-09-20,依据厂商发布材料真实抓取;发现数据问题欢迎在 GitHub 提 Issue。