AllenAI 逻辑网格谜题推理评测（约 1000 题）
AllenAI 逻辑网格谜题（斑马谜题）评测，按约束满足问题生成、搜索空间复杂度可控，答案匹配计准确率；复杂度上升时各模型准确率陡降（『复杂度诅咒』），Kimi K2 引用约 1,000 题。
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 3 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
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。
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。
Tencent / 腾讯混元·国内
腾讯混元-T1 正式版定位为业内首个超大规模混合 Mamba 推理模型（TurboS 混合 Transformer-Mamba MoE 底座，96.7% 后训练算力用于强化学习）。已收录 14 项评测覆盖知识、数学、代码与中文能力：亮点 MMLU-Pro 87.2、AIME24 78.2。
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。
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。