PolyMath (EN)

PolyMath 多语言数学推理基准英文子集

基本信息

30 秒看懂

PolyMath 多语数学基准的英文子集（母集 18 语种 × 4 档难度），按答案匹配计算准确率；发布时 Qwen3-235B-Thinking 与 Gemini-2.5-Pro 仅得 54.6 / 52.2 分，最高难度档准确率约 40%，区分度高于 MATH 类老基准。

评分协议

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。

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

2026-05 Alibaba / Qwen·国内

Qwen3.7-Max

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

multilingual edition 86.5

2025

2025-07-11 Moonshot AI / Kimi·国内

Kimi-K2-Instruct / Kimi-K2-Base

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。

开源权重1T MoE非思考 reflex 档Agentic

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Kimi-K2-Instruct · PolyMath (EN) 65.1

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

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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。