竞赛级编程题在线评测基准（232 题）
232 道竞赛编程题（NOI/ICPC），经在线评测机在运行时限下用测试用例判定（AC 才算通过），成功率越高越好；Python/C++ 双语评测，前沿推理模型在难题档仍远未饱和。
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 4 场模型发布 · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
Moonshot AI / Kimi·国内
Kimi K2.6 是月之暗面的开源编码旗舰（Advancing Open-Source Coding），主打长程编码与代理蜂群（300 子代理 / 4000 步）。评测横跨编码、代理、数学与视觉：SWE-bench Verified 80.2、SWE-Bench Pro 58.6、Terminal-Bench 2.0（Terminus-2）66.7、HLE-Full w/ tools 54.0。
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。
Moonshot AI / Kimi·国内
月之暗面将 Kimi K2 Thinking 定位为思考型智能体（thinking agent），通过同时扩展思考 token 与工具调用步数推进测试时扩展前沿，可跨数百步规划、推理、执行与调整，全部评测结果以 INT4 QAT 精度报告。已收录评测覆盖通用推理、数学、智能体检索、编码与终端等领域，HLE 带工具 44.9（Heavy Mode 51.0）、SWE-bench Verified 71.3。
Moonshot AI / Kimi·国内
本发布含 2 个变体，各变体规格见模型详情。
Kimi K2 以「Open Agentic Intelligence」为定位发布，Kimi-K2-Instruct 为后训练的非思考（reflex-grade）MoE 模型（1T 总参/32B 激活）。已收录 32 项评测覆盖代码、数学、知识与 Agent 工具使用：亮点 SWE-bench Verified（Agentic Coding）65.8、MMLU 89.5。
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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。