小时级超长视频理解问答（THUDM）
视频长度拉到 1 小时以上，考跨小时的信息记忆与检索，是 Video-MME 之后的更长档挑战。
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 9 场模型发布（收录 10 项分值） · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
Google DeepMind / Gemini·国际
Google 的新前沿模型，面向真实软件工程、法律与金融等企业知识工作和网络安全防御，输出 token 上限提升到 1M。收录的 7 项评测以编码、智能体与安全为主，如 DeepSWE v1.1 77.9%、LVBench 91.7%；目前仅向可信网络防御者开放。
Alibaba / Qwen·国内
本发布含 2 个变体，各变体规格见模型详情。
Qwen3.8-Flash-Next 被发布文定位为迈向极致性价比的全新架构预览（GDN+QSA 混合注意力、N-gram Embedding、Muon 优化器），为 Qwen4 架构探路。评测覆盖代理编码/办公、多模态代理与通用推理：SWE-bench Pro 62.5、CoWorkBench 73.9、Toolathlon Verified 73.5、AndroidWorld 84.5。
Google DeepMind / Gemini·国际
Gemini 3.7 Flash 被定位为面向编码与代理的旗舰 workhorse 模型（most intelligent workhorse model for coding and agents）。评测聚焦编码与代理工作流并延伸到文档/视频理解：DeepSWE v1.1 65.3%、Terminal-bench 2.1 85.8%、WebDev Arena 1588 Elo、GDP.pdf 34.0%。
Alibaba / Qwen·国内
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。
ByteDance Seed / 豆包·国内
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。
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%。
ByteDance Seed / 豆包·国内
官方 Seed2 系列页将 Mini 列为该代更小档位（Seed2.0 Mini 0215 快照），本页仅在视频/视听理解评测表收录其数据。已收录 28 项评测集中于长视频、流式视频与视听理解：亮点 Video-MMMU（Video Knowledge）80.6、Video-MME（Long Video）81.2。
Moonshot AI / Kimi·国内
发布文以“视觉智能体智能”为题，将 K2.5 定位为在 K2 基础上经 15T 视觉+文本混合语料继续预训练的原生多模态模型，Agent Swarm 最多 100 个子智能体/1500 步。45 项评测覆盖视觉理解、视频、智能体搜索与编码，亮点为 OCRBench 92.3 与 BrowseComp（Agent Swarm 模式）78.4。
ByteDance Seed / 豆包·国内
本发布含 3 个变体，各变体规格见模型详情。
Seed1.8 被发布文定位为通用化 Agentic 模型，覆盖 GUI/浏览器/移动操作、代理搜索、代理编码与经济价值领域任务，并提供三种思考模式。评测横跨代理、数学、STEM、知识、多模态与长视频等约 13 组：GAIA 87.4、BrowseComp-zh 81.3、AIME-25 94.3。
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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。