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模型到底谁强：Benchmark 成绩、评测方法论争议与排行榜变化的持续记录。
59 条精选近 30 天 57 条共收录 180 条
Futurepedia 用同一提示词让四款 AI 模型生成同一罐 FutureFuel 广告图，重点考察罐身密集小字的还原度。NanoBanana 2.1 的 473 milliliter 字样清晰无误，光斑和构图也不错；GPT Image 2.5 放大后文字清楚但设计偏杂乱普通；Flux 3 在数字三上出现小错误，整体不够突出。作者认为 NanoBanana 2.1 胜出。
选题角度：同一提示词下四款图像模型生成同一罐身小字广告，逐一点评文字准确度与画面表现，适合做横向对比实测。
GPT-6.1 Sol 审查了近 800 篇数学论文，发现 6% 存在重大错误，另有 30% 存在小错误。研究人员估计其重大发现的 90% 是正确的。随着 AI 使用率上升，较新论文的重大错误率降至 1.5%。
一项新基准测试让商用AI智能体在无人类提示下解50道理论物理研究题，运行在OpenAI Codex环境中的GPT-6-Astra答对49道（98%），平均每题成本不到3美元，整轮约116美元。
选题角度：原文给出50道理论物理题的完整榜单和每题成本，适合做一次多模型同题实测对比，重点看GPT-6-Astra与Opus 5.5的差距和联网与否的分数变化。
Reddit 用户 /u/matcheal 用 Krea 2 Turbo（无 LoRA）测试 77 个族裔女性、7 组提示词、固定同一 seed，发现全身提示词中不写服装词时，77 人里有 34 人输出裸体或上身裸露，其中前东欧阵营族裔占 17/21。
选题角度：作者用 77 个族裔乘 7 组提示词、固定同一 seed 实测 Krea 2 Turbo，可拍成提示词避坑教程，重点讲裸体泄漏和命名服装的差异。
蚂蚁百灵于9月30日发布、今天正式开源的 Ling-3.1-flash，总参数量约560B，每 Token 激活参数约25B，上下文窗口上限1M，重点面向日常办公、长周期软件研发和复杂 Agent 任务。
选题角度：围绕编辑部真实办公与开发任务实测 Ling-3.1-flash，从财报可视化网页到3D桃花源、手机新闻App原型，展示长程Agent交付完整度。
Higgsfield 发布一段电影级动画对比，用同一段水墨风格奇幻序列测试 Gemini 4 Argon 与 Claude Opus 5.5 的角色动作和镜头调度表现。对比片段在 Higgsfield 上生成，官方附上了视频链接。
选题角度：官方放出 Gemini 4 Argon 与 Claude Opus 5.5 在 Higgsfield 上生成水墨风动画的对比片段，适合逐帧对比角色动作与镜头调度差异。
作者用同一张自己的照片和同一组提示词，让 Nano Banana 2.1、GPT Image 2.5、Flux 3 和 Seedream 5 分别生成桶浪冲浪和火山滑板两个场景。Nano Banana 在两轮中都胜出，它会根据场景更换服装而不是沿用原图衬衫，人物看起来仍是本人且照片显得真实；GPT Image 2.5 脸部还原正确，但作者认为看起来不像真实照片。
选题角度：同一张照片同一组提示词横评 Nano Banana 2.1、GPT Image 2.5、Flux 3 和 Seedream 5，看谁在换场景时还能保住人脸和真实感。
谷歌正式上线新旗舰 Gemini 4 Argon，在 100 万 Token 原生多模态输入基础上把单次最大输出上限从前代 6.4 万提升约 16 倍至 100 万 Token，输入输出共享同一上下文池。
选题角度：用同一提示词对比 Gemini 4 Argon 与 Claude 的生成成本与画面稳定性，原文给出 1.2 美元对 8 美元的具体差异。
Wes Roth 实测 Google 的 Gemini 4 Argon，体验了官方演示并自己动手做了游戏，认为这是一个能力强大但有些奇怪习惯的模型。他还探讨了该模型在机器人方面的能力，以及 Google 安全报告揭示的、模型推理中不再出现的捷径问题。
选题角度：作者亲测 Gemini 4 Argon 官方 demo 并自建游戏，可对比官方演示与自建效果，顺带聊机器人和安全发现。
作者自费升级 100 美元 Ultra 会员实测 Gemini 4 Argon，认为它难以冲击 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 的地位。
选题角度：作者自费升级 Ultra 会员实测 Gemini 4 Argon，可拍成跑分与真实任务体验对比，重点讲额度消耗和前端输出翻车。
面壁智能和 OpenBMB 开源 MiniCPM-V 4.7，包含 35B-A3B 和 1B 两个版本，其中 35B-A3B 是 MiniCPM-V 系列首个 MoE 模型，约 3G 内存即可在 iOS、安卓设备上运行。
选题角度：断网状态下在 iPhone 上实测 35B MoE 多模态模型，从拿破仑行军图到家庭电费表逐题演示，适合录屏复现端侧跑大模型的效果。
Matt Wolfe 上手测试了 Google 的 Gemini 4 Argon，覆盖编码游戏、3D 打印 Gary Busey、日程安排与研究任务等场景。他记录了哪些表现令人印象深刻、哪些环节卡住，并对比了 Google 与 Claude、ChatGPT 的差距，视频还涉及基准测试、百万 token 输出、Antigravity 与 Gemini App 更新以及定价和访问权限。
选题角度：作者上手实测 Gemini 4 Argon 的编码、3D 打印与机器人任务，并对比 Claude 和 ChatGPT，适合做实测效果对比。
Gemini 4 Argon 正式上线，已在 AI Studio、Vertex 可用。社区开发者晒出多项实测案例，包括用纯 SVG 矢量代码临摹初音未来（1500 多个独立矢量元素逐步叠加）、体素构建中国古典建筑群并支持昼夜切换、纯 CSS 绘制徕卡 M 系列相机正面，以及与 3.8 Flash 对比的琉璃机械孔雀。
选题角度：原文汇总了全球开发者用 Gemini 4 Argon 生成的 SVG 临摹、体素建筑、纯 CSS 相机等实测案例，适合做效果对比展示。
有人让 Gemini 4 Argon 做一个 Apple 电脑互动博物馆，全程没有提供任何图片或数据。它自行抓取 Mac 档案照片、写工具清洗图片、拉取 50 年规格数据，并搭出 3D Cover Flow 界面，UI 会随所处年代变形。
选题角度：作者只给一句提示词、不提供任何图片和数据，看 Gemini 4 Argon 自己抓图、清洗、拉参数并搭出随年代变形的 3D 界面，适合录屏复现这套玩法。
Google 发布 Gemini 4 Argon，支持 1M 输出 token，可一次完成 100K+ token 推理轨迹、整仓库代码生成与重构。官方称其在 CWE-Bench 漏洞修复上以 68% 并列第一，是抗间接提示词注入最强的模型，并已在 Google AI Pro 和 Ultra 订阅中上线。
选题角度：官方给出 Gemini 4 Argon 与 GPT-6 Astra、Claude 系列的逐项基准对比，还演示了看视频学会投沙包并让 Apollo 人形机器人连中七球，适合做能力实测与跑分对比。
生数科技发布新一代视频生成旗舰模型首个预览版本Vidu Q4 Preview，主打人物演绎、镜头语言和复杂视效三项能力升级，最高支持4K输出、单次最长16秒，最多支持15张参考图和3段参考音频。
选题角度：原文给出Vidu Q4 Preview的0.09元/秒起定价和《青山》短片样片，适合用同一分镜对比新旧版本的人物一致性与镜头连贯度。
Meta 发布前沿模型 Muse Wonder，包含 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两个版本。Muse Wonder Full 在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上得分 56，Muse Wonder 得分 52，前代 Muse Spark 1.3 为 48。
选题角度：Meta 新前沿模型 Muse Wonder 两个版本在智能体与编码基准上大幅提升，可对比其与前代 Muse Spark 1.3 的跑分和每任务成本差异。
Google 发布新一代生图模型 Nano Banana 2.1，围绕视觉设计、蒙版编辑、主体一致性和画面真实自然性升级，支持 4K 直出。据 Arena 数据，它在文本转图像、多图像编辑及单张图像编辑三项上平均提升约 61.7 分，文本转图像排名第四、仅次于 GPT。
选题角度：原文给出4K直出样片、中文海报实测和Arena分数提升，适合做新旧版本同提示词出图对比。
Futurepedia 借 Nano Banana 2.1 发布之机，用同一批提示词对比 Nano Banana 2.1、ChatGPT Image 2.5、Flux 3 Image 和 Seedream 5.0 四款图像生成模型。测试覆盖营销素材、文字、角色一致性、缩略图、复杂提示词、写实风格、独特美学和定向图像编辑等场景，每个生成项都选出胜者，并在结尾给出总分和不同使用场景下各自胜出的模型。
选题角度：作者用同一批提示词横评 Nano Banana 2.1、ChatGPT Image 2.5、Flux 3 Image 和 Seedream 5.0，适合按营销图、信息图、写实、角色一致性等场景剪出分项对比。
英伟达团队从 Nemotron 3 出发，用监督微调、强化学习和反馈驱动的推理流程，让 Nemotron 在 IOI 2026 与 IMO 2026 都达到金牌水平。
选题角度：原文公开了 SFT 与 RL 检查点、训练数据集和 NeMo-Skills 推理管线，适合按官方配方复现一次微调加生成验证的流程。