KernelBench
PyTorch 算子改写 CUDA kernel（正确性+速度）
基本信息
30 秒看懂
让 AI 写 GPU 内核代码，正确性和速度都算分。考“系统级编程功底”。
评分协议
数值容差 + 加速比
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 2 场模型发布 · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
2026
2026-06-01
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。
1M 上下文原生多模态编码增强MSA 稀疏注意力
查看模型变体与证据
MiniMax-M3 · Hard 28.8%
2026-05
Alibaba / Qwen·国内
上下文1M模态文本
发布文以“智能体新前沿”为题，将 Qwen3.7-Max 定位为面向智能体时代的新一代旗舰（经阿里云百炼 API 提供，在 Claude Code/OpenClaw/Qwen Code 间泛化）。40 余项评测覆盖智能体编码、工具与办公场景及数理推理，亮点为 HMMT 2026 二月场 97.1 与 SWE-bench Verified 80.4。
旗舰智能体跨框架泛化
查看模型变体与证据
L3, speedup/correctness dual 1.98 / 96%
数据缺口（本页暂未收录）
- 评测版本与子集（例如部分评测有 Diamond、Verified 等官方变体）以及数据集规模
- 各厂商使用的执行框架（harness / scaffold）与 Agent 工具配置
- 推理档位（reasoning effort）、采样参数（temperature / top-p）、运行次数与分数聚合方式
- 指标对应的随机猜测基线（chance baseline）与人类基线的实验条件
- 测试集污染检测结论，以及是否已饱和的结构化标注
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。