AI 模型能力对比
长上下文
仅显示最近一年发布的模型;只展示覆盖其中至少 3 款模型的评测。发布日期未知的不显示,历史数据仍保留。
— 表示此来源未公布该候选的成绩,不代表零分。
| 序号 | 模型 | 近一年模型中 4/11 款有成绩 | 近一年模型中 4/11 款有成绩 |
|---|---|---|---|
| 1 | 66.8256k to 1M, BFS (F1)Claude Opus 5.5 | 90.6Up to 128k, BFS (F1)Claude Opus 5.5 | |
| 2 | 71.8256k to 1M, BFS (F1)GPT-6 Astra | 98.7Up to 128k, BFS (F1)GPT-6 Astra | |
| 3 | — | — | |
| 4 | 65256k to 1M, BFS (F1)Claude Fable 5.1 | 91.4Up to 128k, BFS (F1)Claude Fable 5.1 | |
| 5 | 84.2256k to 1M, BFS (F1)Gemini 4 Argon | 99.7Up to 128k, BFS (F1)Gemini 4 Argon | |
| 6 | — | — | |
| 7 | — | — | |
| 8 | — | — | |
| 9 | — | — | |
| 10 | — | — | |
| 11 | — | — |
Google DeepMind (model card)
数据来源: Google DeepMind (model card) ↗
Google 模型卡汇总截至 2026 年 10 月的发布方测评及转载的第三方评分,并非全部为独立测评;具体评测设置见方法说明。 评测方法说明 ↗
GraphWalks — 256k to 1M, BFS (F1) · Source date unknown
GraphWalks — Up to 128k, BFS (F1) · Source date unknown
PandaNpc 更新于 2026年10月21日 UTC 06:01
数据来源: Epoch AI, CC BY 4.0 · Vals.ai · Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)
列说明
- 序号
- 仅表示当前显示顺序;排序会改变序号,它不是官方能力排名。
- 模型
- 显示被评测模型的名称及厂商图标;评分中的破折号表示此处暂无已发布成绩,不代表零分。
- GraphWalks — 256k to 1M, BFS (F1)图遍历 — 256k 至 1M,广度优先搜索(F1)
- 测试在 256k 至 1M token 的长上下文中执行图的广度优先遍历;F1 综合准确率与召回率,此长度档位与 128k 列分开评测。 评测方法说明 ↗
- GraphWalks — Up to 128k, BFS (F1)图遍历 — 不超过 128k,广度优先搜索(F1)
- 测试在不超过 128k token 的上下文中执行图的广度优先遍历;F1 综合衡量返回节点集合的准确率与召回率。 评测方法说明 ↗
请在同一基准、来源和版本内解读分数。数值越高表示该指标上的表现越强,但不同列并不使用统一量表。