腾讯 CL-bench 上下文学习评测（开源数据与 rubrics）
腾讯「上下文学习」评测：1899 个专业任务，要求模型现场从上下文学会新知识/规则/流程再答题，每题平均 63 条 rubric 且全部通过才算解出（GPT-5.1 判卷），越高越好；另有面向日常场景的 CL-bench Life（405 题）。
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 3 场模型发布（收录 4 项分值） · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
Tencent / 腾讯混元·国内
腾讯发布混元 Hy3：295B 总参/21B 激活 MoE、256K 上下文、三种思考模式，Apache 2.0 开源。评测覆盖编码、智能体搜索与推理，亮点如 SWE-bench Verified 78%、BrowseComp 84.2%。
MiniMax·国内
本发布含 2 个变体，各变体规格见模型详情。
MiniMax M3 被发布文定位为将前沿编码、1M 上下文与原生多模态合一的单模型（Frontier Coding, 1M Context, Native Multimodality - All in One Model），采用 MSA 稀疏注意力并支持思考开关。评测覆盖编码、协作代理、GUI 与多模态：SWE-Bench Verified 80.5、BrowseComp 83.52、OSWorld-Verified 70.06、IMO 2025 35/42。
ByteDance Seed / 豆包·国内
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%。
以上字段暂缺时，本页不虚构数字；后续会依据每一次发布的证据逐条补齐并标注来源。
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。