大模型榜单周报(2025/12/27)

1. 本周概览

本周大模型领域持续涌现创新成果,数学、编程和多模态能力均出现显著进展。字节推出数学模型Seed Prover 1.5,在国际数学奥林匹克竞赛中取得金牌线成绩,而智谱AI开源GLM-4.7在多项评测中超越GPT-5.1。MiniMax的M2.1编码模型以10B激活参数创下多语言软件工程能力新高,北航提出的代码模型Scaling Laws为最优数据配比提供理论基础。

2. 重点关注事件

  • 字节发布数学模型Seed Prover 1.5,在16.5小时内解决IMO 2025前5道题目,失一题获得35分达到金牌线;在北美本科级别数学竞赛Putnam上大幅刷新SOTA成绩
  • 智谱AI开源GLM-4.7,在AIME 25和人类最后考试(HLE)等基准中分数超GPT-5.1;SWE-Bench分数达73.8%(+5.8%),创开源新高
  • MiniMax发布旗舰级Coding & Agent模型M2.1,在Multi-SWE-bench榜单中以仅10B激活参数拿下49.4%成绩,超越Claude Sonnet 4.5等顶尖竞品,拿下全球SOTA
  • 北航提出代码大模型的Scaling Laws,建立区分语言特性的Scaling Laws,并提出数学可解的最优数据配比方案,覆盖0.2B到14B参数规模及高达1T训练数据量,对七种主流语言进行系统性解构

3. 榜单变化

  • OpenRouter模型调用量:Grok Code Fast 1、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Flash位列前三;小米MiMo-V2-Flash (free)新晋第4名;Gemini 3 Flash Preview新晋第6名;编程调用量方面,Grok Code Fast 1保持第1,KAT-Coder-Pro V1 (free)上升3名至第3,GPT-5.2下降5名至第7位
  • OpenRouter公司市占率:Google保持第1;xAI、Anthropic紧随其后;OpenAI市占率下降7.2%(17.7% → 10.5%)至第4位;DeepSeek份额上升1.8%(7.8% → 9.6%)保持第5名;小米份额占比7.0%,位列第7
  • 大语言模型(Text Arena):gemini-3-flash刷新成绩,超过Grok 4.1 thinking位列第2;ernie-5.0-preview-1203新晋第13名,超过gpt-5.2(评分基于预发布测试)
  • 编程能力榜单(WebDev Arena):glm-4.7新晋第6名,紧跟gemini-3-flash之后(评分基于预发布测试)
  • 编程能力榜单(LiveCodeBench GSO Leaderboard):Gemini-3-Flash新晋第8名,排名在O4-mini之后
  • 图像编辑能力(Artificial Analysis Image Editing Leaderboard):Reve V1新晋第8名,排名在Flux 2 Pro之后
  • 文生图榜单(Artificial Analysis Text to Image Leaderboard):ImagineArt 1.5 Preview超过Imagen 4 Preview位列第10名
  • 前沿数学能力(EPOCH AI FrontierMath):DeepSeek-V3.2以22.1%得分超过Kimi K2 Thinking位列第14名
  • GAIA榜单:SU Zero-Shuqian Series Pro MAX新晋榜首

4. OpenRouter排行榜

测评类型第一名第二名第三名
模型调用量Grok Code Fast 1Claude Sonnet 4.5Gemini 2.5 Flash
公司市占率GooglexAIAnthropic
编程模型调用量Grok Code Fast 1GPT-5.2Claude Sonnet 4.5

各公司按不同能力领域排名汇总

测评类型领先公司
大语言模型 Text ArenaGoogle、xAI、Anthropic、OpenAI、阿里巴巴、百度、月之暗面、智谱
编程能力 LMArenaAnthropic、OpenAI、Google
编程能力 LiveCodeBenchOpenAI、Anthropic、Google
代码工程任务能力 SWE-benchLite基于Claude、Gemini、GPT、Qwen、DeepSeek开发的开源系统
图像编辑和生成能力 Image Edit ArenaOpenAI、Google、字节、Reve
文生图能力 Text-to-Image ArenaOpenAI、Google、Black Forest Labs、腾讯、字节
图像编辑和生成能力 Image Editing LeaderboardOpenAI、Google、Black Forest Labs、字节、Pruna AI
文生图能力 Text to Image LeaderboardOpenAI、Google、Black Forest Labs、字节
GPQAOpenAI、Google、xAI、Anthropic、阿里巴巴
FrontierMathOpenAI、Google、月之暗面、Anthropic、xAI
Humanity's Last ExamGoogle、OpenAI、Anthropic
GAIAMicrosoft AI Asia -Ads、Suzhou AI Lab&Shuqian Tech、LR AILab of Lenovo CTO Org、NVIDIA、ZTE-AICloud、JoinAI、ShawnAgent、AIP agent等

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标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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