BrowseComp 的中文原生版（非翻译）：289 道从答案反向设计的中文多跳检索难题
289 道从答案反向设计的中文多跳联网检索难题（11 个领域），准确率越高越好；发布时大量模型不足 10%、最好的 DeepResearch 也只有 42.9%——中文深研/联网能力的硬题对照锚点。
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 6 场模型发布（收录 7 项分值） · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
Z.ai / 智谱 GLM·国内
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%。
StepFun / 阶跃星辰·国内
发布文将其定位为“快、准、稳”的智能体智能模型（Apache 2.0 开源，196B 总参/约 11B 激活稀疏 MoE，MTP-3，256K 上下文）。16 项评测以智能体搜索、数学与编码为主，亮点为 HMMT 2025 二月场 98.4 与 AIME 2025 97.3。
Z.ai / 智谱 GLM·国内
发布文以“推进编码能力”为题，将 GLM-4.7 定位为编码与智能体任务导向的模型，支持交错/保留/回合级思考模式。17 项评测覆盖数理推理、代码智能体与通用智能体，亮点为 HMMT 2025 二月场 97.1 与 τ²-Bench 87.4（SWE-bench Verified 73.8）。
Moonshot AI / Kimi·国内
月之暗面将 Kimi K2 Thinking 定位为思考型智能体（thinking agent），通过同时扩展思考 token 与工具调用步数推进测试时扩展前沿，可跨数百步规划、推理、执行与调整，全部评测结果以 INT4 QAT 精度报告。已收录评测覆盖通用推理、数学、智能体检索、编码与终端等领域，HLE 带工具 44.9（Heavy Mode 51.0）、SWE-bench Verified 71.3。
DeepSeek·国内
DeepSeek 将 V3.2-Exp 定位为引入 DeepSeek 稀疏注意力（DSA）、聚焦长上下文训练与推理提效的实验性版本，训练设置与 V3.1-Terminus 严格对齐、公开评测表现基本持平，API 价格同步下调超 50%（页面未给出具体单价）。已收录评测覆盖通用知识、数学推理、代码与中英文检索等领域，Codeforces Div1 2121、AIME 2025 89.3。
DeepSeek·国内
DeepSeek-V3.1 发布文定位为首个混合推理架构模型：同一模型同时服务 deepseek-chat（非思考）与 deepseek-reasoner（思考），主打思考效率提升与 Agent 能力增强。评测分编码代理、搜索代理与思考效率三组：SWE-bench Verified 66、BrowseComp 30、AIME 2025（V3.1-Think）88.4。
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