多模态事实性短问答评测
多模态事实性短问答（9 任务 × 9 主题），参考答案静态唯一、由 LLM-as-judge 判分，准确率越高越好；定位是考察『答不答得出事实』而非推理。
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 6 场模型发布 · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
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。
StepFun / 阶跃星辰·国内
Step 3.7 Flash 被阶跃星辰定位为面向真实场景代理的高效率 Flash 模型，支持三档推理级别、最高 400 tok/s。评测覆盖通用代理、编码与长上下文/视觉：BrowseComp 75.8%、HLE w. tool 47.2%、SWE-bench Verified 76.5%、V* 95.29%。
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%。
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。
StepFun / 阶跃星辰·国内
StepFun 将 Step 3 定位为高性价比的多模态智能模型，以 38B 激活的 MoE 架构与 MFA 注意力 + AFD 并行设计平衡性能与推理成本，并以 Apache 2.0 开源。已收录评测覆盖多模态理解、数学与科学推理、代码等领域，AIME 2025 82.9、MMMU 74.2。
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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。