100 道精心手工设计、发布时前沿模型全零分的视觉推理题，另有 334 道较易子题供细粒度评测
主集设计意图就是零分（发布时 20 个 LMM 全部 0 分）——实际区分度靠 334 道 light 子题；主集满分即『前沿被攻破』的信号。
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 7 场模型发布（收录 9 项分值） · 按发布时间倒序排列 · 数据更新于 2026-09-20
DeepSeek·国内
DeepSeek 将 V4-Flash-Vision-Exp 定位为开启多模态 API 服务的实验性多模态模型，官方称其纯文本能力与 V4-Flash 持平、向 Opus-4.8 收敛多模态 Agent 差距。已收录 11 项评测（文本 Agent 与多模态 Agent 两组）：亮点 Terminal-Bench 2.1 83.9、CyberGym 75.3。
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。
Moonshot AI / Kimi·国内
Kimi K3 以「Open Frontier Intelligence」为定位发布（权重承诺 2026-07-27 前开源），评测统一 reasoning effort=max、temperature=1.0。已收录 35 项以上评测覆盖编码、Agent、搜索与多模态：亮点 Terminal-Bench 2.1 88.3、BrowseComp（1M 上下文）90.4。
ByteDance Seed / 豆包·国内
本发布含 3 个变体，各变体规格见模型详情。
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。
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。
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。