DROP

段落阅读+数值推理(计数/排序/算术)

基本信息

类别
知识与学科
官网 / 数据集
https://allenai.org/data/drop
论文
https://arxiv.org/abs/1904.09728

30 秒看懂

读一段文字做数值推理(数数/排序/算术)。

评分协议

F1 + EM

可比性提示:同一评测的分数是「实验配置」的产物:只要评测版本(variant)、执行框架(harness)、推理档位(reasoning effort)、工具、采样参数、运行次数或聚合方式有任何一项不同,数字就不能直接横向比较。下方各厂商的分数如未写明协议细节,请只当作方向参考。

模型发布采用时间轴

共收录 6 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

2026
2026-03-19 Xiaomi / 小米·国内

MiMo-V2.5-Pro

参数1.02T-A42B上下文1M模态文本·代码·多模态

MiMo-V2.5-Pro 是小米万亿级参数旗舰混合专家大模型,总参数 1.02T,激活 42B,支持 100 万 token 上下文。评测全面对标国际前沿:MMLU 89.4、GSM8K 99.6、MATH 86.2、SWE-bench Verified 78.9%、C-Eval 91.5、BBH 88.4。

万亿 MoE1M 上下文SWE-bench 高分全场景智能代理

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DROP 86.3
2025
2025-06-27 Tencent / 腾讯混元·国内

Hunyuan-A13B-Instruct / Hunyuan-A13B-Pretrain / Hunyuan-A13B-Instruct-FP8 / Hunyuan-A13B-Instruct-GPTQ-Int4

本发布含 4 个变体,各变体规格见模型详情。

腾讯混元以「细粒度 MoE、80B 总参/13B 激活」开源 A13B 系列,Instruct 为指令版(256K 上下文,/think 与 /no_think 双模式,默认慢思考)。已收录 21 项 Instruct 表评测覆盖知识、数学、代码与 Agent 工具调用:亮点 AIME24 87.3、GPQA Diamond 71.2。

开源权重细粒度 MoE256K 长上下文快慢思考双模式

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Hunyuan-A13B-Instruct · DROP 91.1Hunyuan-A13B-Instruct-FP8 · DROP 91.1Hunyuan-A13B-Instruct-GPTQ-Int4 · DROP 91.05
2025-03-21 Tencent / 腾讯混元·国内

Hunyuan T1 (混元-T1 正式版)

模态文本

腾讯混元-T1 正式版定位为业内首个超大规模混合 Mamba 推理模型(TurboS 混合 Transformer-Mamba MoE 底座,96.7% 后训练算力用于强化学习)。已收录 14 项评测覆盖知识、数学、代码与中文能力:亮点 MMLU-Pro 87.2、AIME24 78.2。

混合 Mamba 架构强化学习驱动推理模型开源权重

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F1 93.1
2024
2024-06-20 Anthropic·国际

Claude 3.5 Sonnet

参数未公开上下文200K tokens价格$3/$15 每百万 tokens模态文本·图像

Anthropic 旗舰中杯模型,在代码生成、多步复杂推理与视觉理解上全面超越上一代 Opus 与同代旗舰,是智能体与工程编程的行业标杆。

编程代码标杆多步长程推理智能体核心底座超高推理性价比

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F1 score 87.1 (3-shot)
2023
2023-03-14 OpenAI·国际

GPT-4

参数MoE ~1.8T (行业估计)上下文8K / 32K tokens价格$30/$60 每百万 tokens模态文本·图像

OpenAI 划时代多模态旗舰大语言模型,首次在大规模复杂推理、代码生成与人类专业考试(如统一律师资格考试、GRE、生物奥赛等)中达到人类顶尖水平,为现代大语言模型评估奠定了黄金标准。

多模态旗舰人类考试标杆复杂逻辑推理行业基准基石

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DROP 80.9%
2022
2022-11-30 OpenAI·国际

ChatGPT (GPT-3.5)

参数175B (估计值,基于 InstructGPT 架构)上下文4K tokens模态文本

OpenAI 划时代对话大模型,基于 GPT-3.5 谱系(InstructGPT)经人类反馈强化学习(RLHF)微调,开启生成式人工智能爆发奇点。在后续 GPT-4 技术报告中披露基线水准:MMLU 70.0%、GSM8K 57.1%、HumanEval 48.1%、MATH 34.1%。

对话RLHF对齐人类偏好微调基准原点大模型爆发奇点

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DROP 64.3%

数据缺口(本页暂未收录)

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。

复现入口

引用

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。