GLM-5.3-Flash
GLM-5.3-Flash 以「Frontier Intelligence, Flash Cost」为定位发布,是 GLM-5 系列首个原生多模态模型(320B 总参/18B 激活,发布前以 ox-alpha 匿名测试)。已收录 16 项评测集中于终端编码、Agent 工具使用与视觉理解:亮点 Terminal-Bench 2.1 84.3、GDPval-AA v2 Elo 1773。
剥离语言先验的前语言视觉推理评测
388 题剥离语言先验的前语言视觉推理(22 子类),与人类对照:成人平均 94.1,而最强模型 Gemini3-Pro 仅 49.7、落后 6 岁儿童——分数远低于人类说明多模态旗舰仍缺基础视觉原语。
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 8 项分值) · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
GLM-5.3-Flash 以「Frontier Intelligence, Flash Cost」为定位发布,是 GLM-5 系列首个原生多模态模型(320B 总参/18B 激活,发布前以 ox-alpha 匿名测试)。已收录 16 项评测集中于终端编码、Agent 工具使用与视觉理解:亮点 Terminal-Bench 2.1 84.3、GDPval-AA v2 Elo 1773。
通义将 Qwen3.8-Max 定位为当前 Qwen 家族最强大的模型,基于 Qwen 3.5 架构将参数规模扩展至 2.4 万亿(激活参数 95B),在编程、办公、科研与长周期任务上全面提升,并成为首个开源权重的 Qwen-Max 级模型(权重于下周发布)。已收录评测覆盖智能体编码与办公、多模态理解与操作、视频理解及长上下文等领域,Terminal-Bench 2.1 86.6、PaperBench 93。
Meta 将 Muse Spark 1.1 定位为可主动管理自身 1M token 上下文窗口的智能体基础模型,随发布同步上线 Meta Model API 公测,并已在 Meta AI 应用与 meta.ai 的 Thinking 模式可用。已收录评测覆盖智能体编码与工具调用、计算机操作、网络安全及生物/化学安全评估等领域,Terminal-Bench 2.1 80.0%、OSWorld Verified 80.8%。
Kimi K3 以「Open Frontier Intelligence」为定位发布(权重承诺 2026-07-27 前开源),评测统一 reasoning effort=max、temperature=1.0。已收录 35 项以上评测覆盖编码、Agent、搜索与多模态:亮点 Terminal-Bench 2.1 88.3、BrowseComp(1M 上下文)90.4。
本发布含 3 个变体,各变体规格见模型详情。
字节 Seed2.1 发布将 Pro 定位为系列最高档,官方称评估优先考察真实工作流表现而非静态榜单分数。已收录评测横跨通用 Agent、编码、多模态与视频理解:亮点 GDPval 87.9、OSWorld 78.8。
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。
字节 Seed 系列页将 Seed2.0 Lite 定位为 Seed 基础模型系列首个全模态(omni-modal)理解模型,原生支持视频、图像、音频与文本的统一理解,并升级 Agent、Coding 与 GUI 能力,兼顾输出质量与响应速度,适合通用生产级场景。已收录评测覆盖文本智能体与编码、多模态理解、GUI 操作及视频与音频理解等领域,GPQA Diamond 88.4%、OSWorld Verified 64.4%。
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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。