人工智能模型：选择基准而非炒作以获得真正性能

最近的一项分析强调，科技公司经常根据炒作而不是在相关基准上的表现来选择人工智能模型。文章强调，像SWE-bench（用于编码）、Terminal-Bench（用于DevOps）和GPQA Diamond（用于科学推理）这样的基准对于评估特定能力至关重要。文章建议，像MMLU和HumanEval这样经常被引用的基准现在已经饱和，无法再有效地区分领先的模型。 AI

影响 强调根据特定用例基准而非普遍炒作来选择人工智能模型的重要性，指导实际部署决策。

排序理由 文章提供了关于人工智能模型选择和基准测试的观点和分析，而不是宣布新的发布或研究发现。

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• Claude Opus 4.6 Thinking
• Claude Opus 4.7
• DeepSeek R1
• Gemini 3.1 Pro
• GLM-5
• GPQA Diamond
• GPT-4o
• GPT-5.5
• Grok 4
• HumanEval
• MMLU
• MiniMax M2.5
• SWE-bench
• Terminal-Bench

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