SuperGPQA
M-A-P 出品的 285 个研究生学科知识推理基准,重点覆盖轻工业/农业/服务业等长期被忽略领域
基本信息
30 秒看懂
发布时最强模型(DeepSeek-R1)61.82 分——冷门学科知识仍是显著短板。
采用格局:证据账本中 6 次引用;国内开源阵营的『学科广度』叙事锚点
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。
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 9 场模型发布 · 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
查看模型变体与证据
Qwen3.8-Flash-Next-Base · Base model 51.36
2026-06-23
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。
Pro 档Agent 向多模态视频理解
查看模型变体与证据
Seed2.1 Pro · SuperGPQA 70.8
2026-05
Alibaba / Qwen·国内
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
SuperGPQA 73.6
2026-03-10
ByteDance Seed / 豆包·国内
模态文本·图像·音频·视频
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%。
全模态理解生产级通用GUI 操作智能体
查看模型变体与证据
SuperGPQA 69.6%
2025
2025-12
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。
通用代理多模态三档思考模式
查看模型变体与证据
Seed1.8 · SuperGPQA 64.8
2025-09-24
Alibaba / Qwen·国内
本发布含 2 个变体,各变体规格见模型详情。
Qwen3-Max 发布以「大就是好(Just Scale it)」为题,Instruct 为超 1T 总参 MoE 旗舰(36T 预训练 tokens、全局 batch 负载均衡损失,ChunkFlow 支持 1M 长上下文训练)。已收录 9 项评测:亮点 SWE-bench Verified 69.6、LMArena 文本榜 1430。
超大规模 MoEAPI 旗舰1M 长上下文
查看模型变体与证据
Qwen3-Max-Instruct · SuperGPQA 65.1
2025-07-11
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。
开源权重1T MoE非思考 reflex 档Agentic
查看模型变体与证据
Kimi-K2-Instruct · SuperGPQA 57.2
2025-06-27
Tencent / 腾讯混元·国内
本发布含 4 个变体,各变体规格见模型详情。
腾讯混元以「细粒度 MoE、80B 总参/13B 激活」开源 A13B 系列,Instruct 为指令版(256K 上下文,/think 与 /no_think 双模式,默认慢思考)。已收录 21 项 Instruct 表评测覆盖知识、数学、代码与 Agent 工具调用:亮点 AIME24 87.3、GPQA Diamond 71.2。
开源权重细粒度 MoE256K 长上下文快慢思考双模式
查看模型变体与证据
Hunyuan-A13B-Pretrain · SuperGPQA 41.32
2025-06-25
ByteDance Seed / 豆包·国内
参数230B-A23B MoE上下文256K模态文本·图像
发布文将其定位为带自适应思考(AdaCoT)的多模态通用系列,称视觉任务追平甚至超过 Seed1.5-VL。已收录的 8 项数值均来自 Seed1.6 Base 列的知识与数理基础评测,亮点为 BBH 92.08 与 MMLU 88.83;多模态旗舰版本身未给出数值。
多模态自适应思考长上下文GUI 交互
查看模型变体与证据
SuperGPQA 45.08
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。