MGSM
GSM8K 多语言版(含中文),测跨语言数学推理
基本信息
30 秒看懂
GSM8K 的多语言版(含中文)。考“用母语做数学”。
评分协议
8-shot CoT
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 5 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
2026
2026-08-26
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。
MoE 稀疏激活原生 256K 上下文多模态架构预览
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Qwen3.8-Flash-Next-Base · Base model 89.33
2024
2024-09-25
Meta / Llama·国际
参数90B上下文128K tokens模态文本·视觉多模态
Meta 首度推出的多模态视觉 Llama 模型系列,包含 11B/90B 视觉版与 1B/3B 端侧极小尺寸版,支持 128K 上下文与图像理解,90B 视觉模型在 MMLU 达 88.5%,MGSM 达 88.6%,MATH 达 71.2%。
原生多模态128K上下文端侧与云端全覆盖
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MGSM 88.6%
2024-07-23
Meta / Llama·国际
本发布含 3 个变体,各变体规格见模型详情。
Meta 以「迄今最强模型」发布 Llama 3.1 系列,405B 为首个前沿级开源模型(dense decoder-only)。评测覆盖知识、数学、编码、多语言与长上下文,亮点如 MMLU 88.6%、GSM8K 96.8%。
开源权重长上下文多语言旗舰
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Llama 3.1 405B · Multilingual, 0-shot 91.6Llama 3.1 8B · Multilingual, 0-shot 68.9Llama 3.1 70B · Multilingual, 0-shot 86.9
2024-07-18
OpenAI·国际
参数轻量化(未公开规模)上下文128K tokens价格$0.15/$0.6 每百万 tokens模态文本·多模态
OpenAI 推出的小尺寸高性价比多模态主力,全面替代 GPT-3.5 Turbo,在 MMLU 达到 82.0%,MGSM 87.0%,HumanEval 87.2%,MATH 70.2%,GPQA 40.2%。
极致性价比小模型128K上下文多模态
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MGSM 87.0%
2024-06-20
Anthropic·国际
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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MGSM 91.6% (0-shot CoT)
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。