六格模型能力值Model Capability Score
輸入模態 Modalities
- 文字 有實測
- 圖片 有實測
- 影片 有實測
- 聲音 唔支援
模型基礎框架 · 文本模型
Qwen3.8-27B
- 阿里「通義實驗室」出品 —— Qwen（通義千問）系列自 2023 年起開源，呢一代由同一個團隊出。
- 系列累計下載 30 億次（2026 年 8 月）。阿里官方稱係全球下載量最高嘅開源模型系列； 第三方報道指領先幅度比官方講法細。
- 授權 Apache 2.0 —— 可以商用，唔使逐次授權。
想長期跟住本地部署嘅實測資訊？
用 agent 接駁 MCP →
用你嘅 agent 接我哋 MCP —— 接一次，之後你問同類問題， 佢直接查我哋查證過嘅數字，唔使自己記。
呢一頁由開源模型專區嘅館主 agent ZERO 維護 —— 資料由佢定期出去搵、核對原文、更新入庫。有錯或者想補充，右下角同佢講。
顯卡・一體機GPU / Mini-PC
同時 128 條對話
實測配置 4 張 RTX 4090 24GB原文 R01
單流108字／秒
滿載每條17.8字／秒
上下文262K窗口
滿載合計2,278字／秒（條數 × 每條，計出嚟）
逐行原文連結見下面「速度・並發・上下文」大卡。
睇詳細 →Apple 電腦Apple Silicon
77.6 字／秒
最快嘅 Apple 配置：Apple M3 Ultra 256GB（原文 R71）
- Apple M3 Ultra 256GB77.6字／秒
- Apple M4 Max 40c 128GB70字／秒
- Apple M4 Max 40c 128GB53.3字／秒
實測份數5份
中位53.3字／秒
最慢4.7字／秒
最慢嗰部係 Apple M5 Pro 64GB，量化設定同其他唔同（8-bit），唔可以直接同上面幾部比。
睇詳細 ↓能力評級係同級模型嘅相對位置，唔等於適用於你嘅具體場景。 並發同速度都係實測：開幾多條、每條幾快、合計幾多。 每個數字都可追溯至來源（原文連結集中喺頁底「原文連結」），唔係本站自測。
能力逐項睇Capability Detail
智能體 良
LiveBench Agentic Coding 61.3637 ／ Terminal-Bench 4.0 5.5556% ／ OSWorld-Verified 84.3%
≈ 線上付費模型：≈ Claude Fable 5（max）62.1717（差 +0.808）｜Muse Spark 1.1（xhigh）6.0606%｜Claude Fable 5 ＝ Claude Mythos 5 85%
推理 優
GPQA Diamond 90.5051% ／ Humanity’s Last Exam 33.9203% ／ CritPt 5.4286%
≈ 線上付費模型：≈ GPT-5.2（xhigh）90.30%（GPQA Diamond，差 −0.21）
指令跟隨 良
IFBench 79.5% ／ LiveBench Instruction Following 72.6583
≈ 線上付費模型：≈ Claude Fable 5.1（max）72.9878（差 +0.330）｜Qwen3.7 Max 79.1%（差 −0.4pp）
知識 良
MMLU-Pro 84.337%
≈ 線上付費模型：≈ Qwen3-Max 84.360%（同廠，差 +0.023）｜非阿里最近：xAI Grok 4.1 Fast（reasoning）84.180%（差 −0.157）
代碼 中
LiveBench Coding 75.6890 ／ SWE-bench Verified 86.0% ／ LiveCodeBench 83.996%
≈ 線上付費模型：≈ GPT-5.2（2025-12-11 high）76.0715（差 +0.383）
數學 中
LiveBench Mathematics 86.2127 ／ LMArena Math 1466
≈ 線上付費模型：≈ Gemini 3.6 Flash（high）86.4025（差 +0.190）
領先優良
中弱落後
Eval · 每個評級背後嘅數字Evaluation
六格嘅評級，係由呢啲公開評測算出嚟 —— 每格同時列自己嘅分數同最接近嘅線上付費模型，好過淨係睇一個絕對數。
| 維度 | 評測 | 分數 | ≈ 線上付費模型 | 來源 |
|---|---|---|---|---|
| 數學 | LiveBench Mathematics | 86.2127 | ≈ Gemini 3.6 Flash（high）86.4025（差 +0.190） | LiveBench（2026-06-25 版） |
| LMArena Math 1466 | 1466 | ≈ Gemini 3.6 Flash（high）86.4025（差 +0.190） | S43 | |
| 代碼 | LiveBench Coding | 75.6890 | ≈ GPT-5.2（2025-12-11 high）76.0715（差 +0.383） | LiveBench（2026-06-25 版） |
| SWE-bench Verified | 86.0% | ≈ GPT-5.2（2025-12-11 high）76.0715（差 +0.383） | SWE-bench Verified | |
| LiveCodeBench | 83.996% | ≈ GPT-5.2（2025-12-11 high）76.0715（差 +0.383） | LiveCodeBench | |
| 智能體 | LiveBench Agentic Coding | 61.3637 | ≈ Claude Fable 5（max）62.1717（差 +0.808）｜Muse Spark 1.1（xhigh）6.0606%｜Claude Fable 5 ＝ Claude Mythos 5 85% | LiveBench（2026-06-25 版） |
| Terminal-Bench | 5.5556% | ≈ Claude Fable 5（max）62.1717（差 +0.808）｜Muse Spark 1.1（xhigh）6.0606%｜Claude Fable 5 ＝ Claude Mythos 5 85% | S43 | |
| OSWorld-Verified | 84.3% | ≈ Claude Fable 5（max）62.1717（差 +0.808）｜Muse Spark 1.1（xhigh）6.0606%｜Claude Fable 5 ＝ Claude Mythos 5 85% | OSWorld-Verified | |
| 推理 | GPQA Diamond | 90.5051% | ≈ GPT-5.2（xhigh）90.30%（GPQA Diamond，差 −0.21） | GPQA Diamond |
| Humanity’s Last Exam | 33.9203% | ≈ GPT-5.2（xhigh）90.30%（GPQA Diamond，差 −0.21） | Humanity’s Last Exam | |
| CritPt | 5.4286% | ≈ GPT-5.2（xhigh）90.30%（GPQA Diamond，差 −0.21） | CritPt | |
| 指令跟隨 | IFBench | 79.5% | ≈ Claude Fable 5.1（max）72.9878（差 +0.330）｜Qwen3.7 Max 79.1%（差 −0.4pp） | IFBench |
| LiveBench Instruction Following | 72.6583 | ≈ Claude Fable 5.1（max）72.9878（差 +0.330）｜Qwen3.7 Max 79.1%（差 −0.4pp） | LiveBench（2026-06-25 版） | |
| 知識 | MMLU-Pro | 84.337% | ≈ Qwen3-Max 84.360%（同廠，差 +0.023）｜非阿里最近：xAI Grok 4.1 Fast（reasoning）84.180%（差 −0.157） | MMLU-Pro |
全部數字嚟自公開評測或模型方公布，唔係本站自測。「≈」係同一個榜上最接近嘅付費模型，括號係差距。
並發・吞吐量・上下文窗口Concurrency, Throughput & Context
同時 128 條對話
喺 262K 上下文之下（每條對話都食得落 一本 400 頁嘅書），滿載時每條 17.8 字／秒。
108字／秒 · 單流
只有一條對話嗰陣 ＝ 108 字／秒，即係打一封 500 字電郵要 4.6 秒（由單流速度計出）。
| 同時對話（條） | 每條速度（字／秒） | 合計產能（字／秒） |
|---|---|---|
| 1 條 | 108 | 108 |
| 16 條 | 50 | 800 |
| 48 條 | 36 | 1,728 |
| 96 條 | 23 | 2,208 |
| 128 條 | 17.8 | 2,278 |
上下文窗口 Context Window
支援 262K 上下文窗口
＝ 等於一本 400 頁嘅書
呢個砌法實際用足模型上限 262K 嘅 100%
由 96 條加到 128 條：每條由 23 跌到 17.8 字／秒，合計產能由 2,208 升到 2,278 字／秒。
來源喺 2 卡復測見到 96／128 條時 TTFT p95 跳到 11–13 秒，建議限流 48–64 條。
合計產能＝同時對話條數 × 每條速度，四捨五入至整數；原文報 128 條聚合 2,274 字／秒。
真實成功部署實例Real Deployments
以下每一個，都係有人真係咁砌、真係跑過、我哋開過原文核對嘅實例。撳入去睇細節。
4 張 RTX 4090 24GBAWQ-INT4 同時 128 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，4.6 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 128 條對話，每條 17.8 字／秒
- 上下文窗口
- 一本 400 頁嘅書
- 硬件配置
- RTX 4090 24GB ×4 張卡（TP=4；另再切 2 張卡復測） · AWQ-INT4 · vLLM 0.25.0
- 實測來源
- 原文 最完整
2 張 RTX 3090 24GBW4A16-AutoRoun 同時 2 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，6.3 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 2 條對話，每條 42 字／秒
- 上下文窗口
- 一本 400 頁嘅書
- 硬件配置
- RTX 3090 24GB ×2 張卡（無 NVLink） · W4A16-AutoRound · vLLM 0.27.1（MTP-3＋prefix cache）
- 實測來源
- 原文
2 張 RTX 4090 24GBAWQ-INT4 同時 128 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，6.3 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 128 條對話，每條 24 字／秒
- 上下文窗口
- 一本 400 頁嘅書
- 硬件配置
- RTX 4090 24GB ×2 張卡（TP=2，由 4 卡切返） · AWQ-INT4 · vLLM 0.25.0
- 實測來源
- 原文
全部 22 個實測實例
4 張 RTX 4090 24GBAWQ-INT4 同時 128 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，4.6 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 128 條對話，每條 17.8 字／秒
- 上下文窗口
- 一本 400 頁嘅書
- 硬件配置
- RTX 4090 24GB ×4 張卡（TP=4；另再切 2 張卡復測） · AWQ-INT4 · vLLM 0.25.0
- 實測來源
- 原文
2 張 RTX 3090 24GBW4A16-AutoRoun 同時 2 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，6.3 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 2 條對話，每條 42 字／秒
- 上下文窗口
- 一本 400 頁嘅書
- 硬件配置
- RTX 3090 24GB ×2 張卡（無 NVLink） · W4A16-AutoRound · vLLM 0.27.1（MTP-3＋prefix cache）
- 實測來源
- 原文
2 張 RTX 4090 24GBAWQ-INT4 同時 128 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，6.3 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 128 條對話，每條 24 字／秒
- 上下文窗口
- 一本 400 頁嘅書
- 硬件配置
- RTX 4090 24GB ×2 張卡（TP=2，由 4 卡切返） · AWQ-INT4 · vLLM 0.25.0
- 實測來源
- 原文
1 張 Arc Pro B70 32GBQ4_K_M 同時 64 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，20.3 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 64 條對話，每條 1.3 字／秒
- 上下文窗口
- 查唔到
- 硬件配置
- Intel Arc Pro B70 32GB ×1 張卡 · Q4_K_M · llama.cpp SYCL
- 實測來源
- 原文
1 部 DGX SparkFP8 同時 32 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，63.3 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 32 條對話，每條 7.9 字／秒
- 上下文窗口
- 查唔到
- 硬件配置
- DGX Spark（GB10 Grace Blackwell, SM 12.1, 128 GB UMA, 273 GB/s LPDDR5X） · FP8（Qwen/Qwen3.8-27B-FP8, 30.9 GB） · vLLM（原文未標版本）
- 實測來源
- 原文
1 部 DGX SparkFP8 ＋ MTP n=3 同時 32 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，29.2 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 32 條對話，每條 17.1 字／秒
- 上下文窗口
- 查唔到
- 硬件配置
- DGX Spark（GB10 Grace Blackwell, SM 12.1, 128 GB UMA, 273 GB/s LPDDR5X） · FP8 ＋ MTP n=3 · vLLM（原文未標版本）
- 實測來源
- 原文
1 部 DGX SparkNVFP4 同時 32 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，51.5 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 32 條對話，每條 9.7 字／秒
- 上下文窗口
- 查唔到
- 硬件配置
- DGX Spark（GB10 Grace Blackwell, SM 12.1, 128 GB UMA, 273 GB/s LPDDR5X） · NVFP4（Inferact/Qwen3.8-27B-NVFP4, ~18 GB） · vLLM（原文未標版本）
- 實測來源
- 原文
1 部 DGX SparkNVFP4＋ MTP n=3 同時 32 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，27.0 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 32 條對話，每條 18.5 字／秒
- 上下文窗口
- 查唔到
- 硬件配置
- DGX Spark（GB10 Grace Blackwell, SM 12.1, 128 GB UMA, 273 GB/s LPDDR5X） · NVFP4（Inferact）＋ MTP n=3, vLLM official · vLLM official（原文未標版本）
- 實測來源
- 原文
1 部 DGX SparkNVFP4＋ RadixAr 同時 32 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，13.7 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 32 條對話，每條 36.6 字／秒
- 上下文窗口
- 查唔到
- 硬件配置
- DGX Spark（GB10 Grace Blackwell, SM 12.1, 128 GB UMA, 273 GB/s LPDDR5X） · NVFP4（RadixArk/Qwen3.8-27B-NVFP4）＋ RadixArk/Qwen3.8-27B-DSpark · SGLang（原文未標版本；DSpark k=7）
- 實測來源
- 原文
2 部 DGX SparkNVFP4＋ MTP n=3 同時 32 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，21.4 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 32 條對話，每條 23.4 字／秒
- 上下文窗口
- 查唔到
- 硬件配置
- DGX Spark（GB10 Grace Blackwell, SM 12.1, 128 GB UMA, 273 GB/s LPDDR5X） · NVFP4（Inferact）＋ MTP n=3, vLLM official · vLLM official（原文未標版本）
- 實測來源
- 原文
2 部 DGX SparkNVFP4＋ MTP n=3 同時 32 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，15.2 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 32 條對話，每條 33 字／秒
- 上下文窗口
- 查唔到
- 硬件配置
- DGX Spark（GB10 Grace Blackwell, SM 12.1, 128 GB UMA, 273 GB/s LPDDR5X） · NVFP4（Inferact）＋ MTP n=3, eugr vLLM（dgx-vllm-eugr-nightly） · eugr vLLM（dgx-vllm-eugr-nightly，版本號原文未標）
- 實測來源
- 原文
2 部 DGX SparkNVFP4＋ DSpark 同時 32 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，9.7 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 32 條對話，每條 51.8 字／秒
- 上下文窗口
- 查唔到
- 硬件配置
- DGX Spark（GB10 Grace Blackwell, SM 12.1, 128 GB UMA, 273 GB/s LPDDR5X） · NVFP4（RadixArk）＋ DSpark · SGLang（原文未標版本；DSpark k=7）
- 實測來源
- 原文
4 部 DGX SparkNVFP4＋ DSpark 同時 32 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，6.5 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 32 條對話，每條 77.3 字／秒
- 上下文窗口
- 查唔到
- 硬件配置
- DGX Spark（GB10 Grace Blackwell, SM 12.1, 128 GB UMA, 273 GB/s LPDDR5X） · NVFP4（RadixArk）＋ DSpark · SGLang（原文未標版本；DSpark k=7）
- 實測來源
- 原文
4 張 RTX 3090 24GBAWQ-INT4 同時 32 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，7.0 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 32 條對話，每條 71.9 字／秒
- 上下文窗口
- 查唔到
- 硬件配置
- 4× RTX 3090 24GB, NVLink between pairs (GPU0↔2, GPU1↔3 = NV4), vLLM 0.20.1, --kv-cache-dtype fp8, gpu-mem-util 0.90, 1k in / 512 out · AWQ-INT4（cyankiwi/Qwen3.8-27B-AWQ-INT4） · vLLM 0.20.1
- 實測來源
- 原文
4 張 RTX 3090 24GBAWQ-INT4 同時 32 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，5.6 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 32 條對話，每條 88.5 字／秒
- 上下文窗口
- 查唔到
- 硬件配置
- 4× RTX 3090 24GB（TP=4 全部四張卡）, vLLM 0.20.1, --kv-cache-dtype fp8, gpu-mem-util 0.90, 1k in / 512 out · AWQ-INT4（cyankiwi/Qwen3.8-27B-AWQ-INT4） · vLLM 0.20.1
- 實測來源
- 原文
1 部 DGX SparkBF16 同時 16 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，111.1 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 16 條對話，每條 4.5 字／秒
- 上下文窗口
- 查唔到
- 硬件配置
- DGX Spark（GB10 Grace Blackwell, SM 12.1, 128 GB UMA, 273 GB/s LPDDR5X） · BF16（Qwen/Qwen3.8-27B, 55.6 GB） · vLLM（原文未標版本）
- 實測來源
- 原文
1 部 DGX SparkBF16 ＋ MTP n=3 同時 16 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，50.5 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 16 條對話，每條 9.9 字／秒
- 上下文窗口
- 查唔到
- 硬件配置
- DGX Spark（GB10 Grace Blackwell, SM 12.1, 128 GB UMA, 273 GB/s LPDDR5X） · BF16 ＋ MTP n=3 · vLLM（原文未標版本）
- 實測來源
- 原文
1 部 DGX SparkFP8 同時 10 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，61.0 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 10 條對話，每條 8.2 字／秒
- 上下文窗口
- 查唔到
- 硬件配置
- DGX Spark, GB10, 128GB unified memory · FP8（Qwen/Qwen3.8-27B-FP8 @017b9c7a, 29GB） · vLLM（原文未標版本）
- 實測來源
- 原文
1 部 DGX SparkNVFP4 同時 10 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，43.5 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 10 條對話，每條 11.5 字／秒
- 上下文窗口
- 查唔到
- 硬件配置
- DGX Spark, GB10, 128GB unified memory · NVFP4（unsloth/Qwen3.8-27B-NVFP4, ~16GB） · vLLM（原文未標版本）
- 實測來源
- 原文
1 張 3090 同時 4 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，11.9 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 4 條對話，每條 42 字／秒
- 上下文窗口
- 查唔到
- 硬件配置
- 3090 ＋ llama.cpp（原文「on 3090/llama.cpp」） · 查唔到 · llama.cpp（原文未標版本）
- 實測來源
- 原文
1 張 RTX 5060 TiUD-Q3_K_XL 同時 1 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，14.7 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 1 條對話，每條 34 字／秒
- 上下文窗口
- 查唔到
- 硬件配置
- RTX 5060 Ti 16G, 448 GB/s · UD-Q3_K_XL（12.2G） · 引擎＋版本查唔到（原文未報）
- 實測來源
- 原文
1 張 RTX 5060 Ti 同時 1 條請求
- 能力評級
- 見上方（能力由模型決定，換硬件改唔到）
- 單流生成速度
- 打一封 500 字電郵，14.3 秒（計出）
- 並發承載
- 同時 1 條對話，每條 35 字／秒
- 上下文窗口
- 查唔到
- 硬件配置
- RTX 5060 Ti 16G · 查唔到（帖 #1 只寫「不开多模态」） · 引擎＋版本查唔到（原文未報）
- 實測來源
- 原文
Apple 逐部機睇Apple Silicon Detail
呢個模型喺 Apple Silicon 上嘅實測 5 份。Apple 機嘅優點係細、靜、唔使砌； 缺點係速度同可加卡空間唔及獨立顯卡。
| Apple 機型 | 量化 | 單流（字／秒） | 並發 | 原文 |
|---|---|---|---|---|
| Apple M3 Ultra 256GB | oQ4e（MLX 4-bit） | 77.6 | 查唔到 | R71 |
| Apple M4 Max 40c 128GB | 4-bit（MTP） | 70 | 查唔到 | R69 |
| Apple M4 Max 40c 128GB | oQ4e（MLX 4-bit） | 53.3 | 查唔到 | R68 |
| MacBook Pro 48GB 統一記憶體 | 4-bit（MLX） | 14 | 查唔到 | R17 |
| Apple M5 Pro 64GB | 8-bit | 4.7 | 4 條 | R66 |
原文連結見頁底「原文連結」。每個數字都可追溯至來源，非本站自測。
已知限制Known Limits
數學
⚠️ LiveBench 由官方逐題表（2026-06-25 版）自算分類平均，與官方分類加權有微差。LMArena 係人類偏好 Elo，唔係準確率，唔可同 LiveBench 直接互比。Epoch OTIS Mock AIME 池大（273／97 新）但冇 Qwen3.8-27B
代碼
⚠️ 官方榜全凍結 —— 官方 LiveCodeBench（28 模型／0 近期）同官方 SWE-bench Verified（180 筆／0 近期）都停收新模型；只有 Vals 重跑版有近期分（143／45、88／50）。LiveCodeBench 一律用 Vals 版、永不使用 AA 版
智能體
⚠️ Terminal-Bench 4.0 中位僅 1.01% → 唔可以用絕對分數判「弱」。Terminal-Bench 2.1 同 4.0 係同族不同版，唔可以互比（同一模型 79.78% vs 5.56%）。OSWorld-Verified 係 (b) 廠商自報，而且係系統成績（模型＋未公開 scaffold），唔係純模型
推理
同場景取最低 → HLE 同 CritPt 都落 P75–P90 故評「優」。⚠️ GPQA 90.5051% 同 P90 逐位相同（貼線）→ 池一換就跌格，唔可以單靠佢
指令跟隨
⚠️ IFBench 池偏細模型 → P75/P90 線偏低，Qwen 嘅「前四分一」有部分係被細池撐高。IFBench 最新版池 450（127 個 2026-03 後），唔係細榜嗰個 43
知識
⚠️ 呢格只有一條 benchmark —— 已查 Epoch AI 全量資料庫（1,719 行／211 模型／83 task），Qwen3.8-27B 只出現喺 6 個檔，全部唔係知識類；MMLU（249 模型）／SimpleQA／TriviaQA／HellaSwag／ARC／BBH 等全部冇。LMArena 根本冇 knowledge 榜。結構性原因：舊知識榜已飽和停收新模型
原文連結Sources
呢一頁出現過嘅每一個代號，逐條列喺度 —— 由邊嚟、去邊度睇。
打開全部 68 條原文連結
| 代號 | 類別 | 名稱 | 連結 |
|---|---|---|---|
R01 | 實測報告 | 博客園 cnblogs.com | 開原文 |
R03 | 實測報告 | 抡锤者 lcz.me | 開原文 |
R04 | 實測報告 | Reddit r/LocalLLaMA | 開原文 |
R05 | 實測報告 | Reddit r/LocalLLaMA | 開原文 |
R06 | 實測報告 | Reddit r/LocalLLaMA | 開原文 |
R07 | 實測報告 | Reddit r/LocalLLaMA | 開原文 |
R11 | 實測報告 | 雷峰網 leiphone | 開原文 |
R13 | 實測報告 | GitHub（實測倉庫＋Discussions） | 開原文 |
R14 | 實測報告 | Hugging Face（模型頁討論區＋Datasets） | 開原文 |
R17 | 實測報告 | newtype 電子報 | 開原文 |
R20 | 實測報告 | GitHub（實測倉庫＋Discussions） | 開原文 |
R21 | 實測報告 | kgptalkie | 開原文 |
R22 | 實測報告 | GitHub（實測倉庫＋Discussions） | 開原文 |
R23 | 實測報告 | Inference Guru | 開原文 |
R24 | 實測報告 | 博客園 cnblogs.com | 開原文 |
R25 | 實測報告 | 4sysops | 開原文 |
R26 | 實測報告 | 4sysops | 開原文 |
R27 | 實測報告 | NVIDIA Developer Forums | 開原文 |
R28 | 實測報告 | NVIDIA Developer Forums | 開原文 |
R29 | 實測報告 | NVIDIA Developer Forums | 開原文 |
R30 | 實測報告 | NVIDIA Developer Forums | 開原文 |
R31 | 實測報告 | NVIDIA Developer Forums | 開原文 |
R32 | 實測報告 | NVIDIA Developer Forums | 開原文 |
R33 | 實測報告 | NVIDIA Developer Forums | 開原文 |
R34 | 實測報告 | NVIDIA Developer Forums | 開原文 |
R35 | 實測報告 | NVIDIA Developer Forums | 開原文 |
R36 | 實測報告 | NVIDIA Developer Forums | 開原文 |
R37 | 實測報告 | NVIDIA Developer Forums | 開原文 |
R38 | 實測報告 | Kubesimplify Blog | 開原文 |
R39 | 實測報告 | Kubesimplify Blog | 開原文 |
R40 | 實測報告 | Reddit r/LocalLLaMA | 開原文 |
R41 | 實測報告 | Reddit r/LocalLLaMA | 開原文 |
R46 | 實測報告 | LINUX DO | 開原文 |
R47 | 實測報告 | LINUX DO | 開原文 |
R48 | 實測報告 | Hacker News | 開原文 |
R51 | 實測報告 | GitHub（實測倉庫＋Discussions） | 開原文 |
R52 | 實測報告 | GitHub（實測倉庫＋Discussions） | 開原文 |
R53 | 實測報告 | GitHub（實測倉庫＋Discussions） | 開原文 |
R54 | 實測報告 | GitHub（實測倉庫＋Discussions） | 開原文 |
R55 | 實測報告 | GitHub（實測倉庫＋Discussions） | 開原文 |
R56 | 實測報告 | Reddit r/LocalLLaMA | 開原文 |
R60 | 實測報告 | Reddit r/LocalLLaMA | 開原文 |
R61 | 實測報告 | Reddit r/LocalLLaMA | 開原文 |
R62 | 實測報告 | Hugging Face（模型頁討論區＋Datasets） | 開原文 |
R63 | 實測報告 | Hugging Face（模型頁討論區＋Datasets） | 開原文 |
R64 | 實測報告 | Hugging Face（模型頁討論區＋Datasets） | 開原文 |
R65 | 實測報告 | LINUX DO | 開原文 |
R66 | 實測報告 | arXiv（學術預印本） | 開原文 |
R68 | 實測報告 | GitHub（實測倉庫＋Discussions） | 開原文 |
R69 | 實測報告 | GitHub（實測倉庫＋Discussions） | 開原文 |
R71 | 實測報告 | GitHub（實測倉庫＋Discussions） | 開原文 |
S01 | 資料來源 | Hugging Face（模型頁討論區＋Datasets） | 開原文 |
S02 | 資料來源 | Reddit r/LocalLLaMA | 開原文 |
S04 | 資料來源 | Hacker News | 開原文 |
S05 | 資料來源 | 抡锤者 lcz.me | 開原文 |
S06 | 資料來源 | 博客園 cnblogs.com | 開原文 |
S07 | 資料來源 | GitHub（實測倉庫＋Discussions） | 開原文 |
S08 | 資料來源 | newtype 電子報 | 開原文 |
S10 | 資料來源 | kgptalkie | 開原文 |
S12 | 資料來源 | LINUX DO | 開原文 |
S13 | 資料來源 | 雷峰網 leiphone | 開原文 |
S23 | 資料來源 | Inference Guru | 開原文 |
S28 | 資料來源 | 4sysops | 開原文 |
S30 | 資料來源 | NVIDIA Developer Forums | 開原文 |
S31 | 資料來源 | Kubesimplify Blog | 開原文 |
S33 | 資料來源 | arXiv（學術預印本） | 開原文 |
S42 | 資料來源 | Vals AI（獨立模型評測） | 開原文 |
S43 | 資料來源 | LiveBench（客觀題目、自動評分） | 開原文 |
我哋引用人哋嘅嘢，公開多謝。所有數字都係第三方公開實測或官方公布，唔係本站自測。
指標定義
同一把尺，用喺每一個模型、每一個配置。以下六項係本頁所有數字嘅定義。
- 能力評級 Capability
- · 相對同級模型全體分佈嘅位置
· 由公開 benchmark 分數對照六格刻度
· 「中位」＝同一榜單上面全部模型嘅中位數；每個指標配自己嗰個中位
· 同場景多個 benchmark，取最低 - 單流生成速度 Throughput
- · 只有一條請求進行時嘅出字速度
· 單位：字／秒
· 唔包括同時多人使用 - 並發承載 Concurrency
- · 同一時間進行嘅獨立生成請求條數（實測）
· 唔混入「幾多個人」—— 條數 ≠ 人數，換算要補假設，所以本頁唔換算
· 想知夠唔夠用：你哋同時最多有幾多條對話，就係要對照嘅數 - 合計產能 Aggregate Throughput
- · 同時對話條數 × 每條速度
· 睇整體「做得幾多嘢」，唔受單條快慢影響
· 開得越多條，每條越慢，但合計會升到某點就飽和 - 上下文窗口 Context Window
- · 一次過可以輸入嘅最大內容長度
· 模型本身有上限
· 實際可用長度受硬件記憶體限制 - 輸入模態 Modalities
- · 模型接受嘅輸入類型
· 做到＝有人實測並公開
· 只有官方規格＝官方話得但未見實測
· 唔支援＝規格本身就冇