The Total Score · 周总榜评测体系
周总榜是怎么算出来的
市面上的模型榜单，绝大多数是一张榜、一个数：把某一家机构的某一个 benchmark 拿来排个序，好坏全压在一个来源上。新智元 ASI 坐标不这么做 —— 周总榜分数是一套三层结构的产物：先把每个模型在 29 个二级指标上的原始成绩归一化，再按设计权重汇成七个维度，最后合成一个 0–100 的总分。每一层都可以被读者自己验算：点开榜上任何一行，就能看见这个模型的七维画像、数据完整度，以及每一分是从哪个指标来的。
29
二级指标
LMArena / 致知 llm2014 / MathArena / Terminal-Bench / Mercor APEX / SWE-bench / τ³-bench / Vals.ai / Scale HLE · MCP Atlas / Context Arena / OpenRouter / GitHub 等公开源，外加 codex × Grok 协采通道（BrowseComp / IFBench / SuperCLUE 厂商自报）
7
评价维度
智能 12 · 推理 15 · 知识 14 · 编码 14 · Agent 15 · 生态 20 · 经济 10，加总 100%
1
总分与 Tier
0–100 总分 + S/A/B/C/D 五档；同一份七维数据换一套权重就是场景子榜
前沿锚定归一化（V1.4 起）每个指标以当期最强者为 100 的绝对刻度打分：Elo 换算成对前沿的期望得分（差 30 Elo ≈ 92 分），benchmark 按对前沿的完成度。不再拿队列里最弱的模型当 0 分锚点 —— 弱旅进出榜单不会抖动强者的分数，几十分 Elo 的采样噪声也不会被拉成 0–100 的假差距。总分差 ≤ 0.5 视为并列，并列时按能力纯分定序（所以偶尔会看到总分略低的排在前面，那是能力裁决的结果）。
一个榜单 · 一把尺ASI 坐标只有一个周总榜；编程 / 性价比这些子榜不是另一张榜，是同一份七维数据换一套权重。每个指标的 100 分锚点是榜上当期最强者，归一化队列就是入榜模型本身 —— 不拿榜外的模型当锚点，否则榜上所有人都在跟一个看不见的对手比，读者无从验算。生态与效率两维看的是真实市场：API 采用（OpenRouter 周 token 量、托管商数）、厂商 SDK、各 provider 实测速度、混合价。
子榜 = 同一份数据换权重编程 / 性价比 / Agent / 长文本 / 新模型，不是另跑一套评测，是把同一份七维画像按场景重新加权 —— 所以子榜和周总榜永远自洽。
证据从哪来 · 三条通道① 自动源：官方榜与第三方统一实测（LMArena、MathArena、Terminal-Bench、Mercor APEX、swebench.com、taubench.com 的 τ³-Banking、Vals.ai 四张榜、Scale 的 HLE 与 MCP Atlas、Context Arena、致知、OpenRouter、models.dev、GitHub），每周整份重采；② 协采：没有干净接口、或没有第三方统一榜的指标（HLE 补缺、SuperCLUE、BrowseComp、IFBench）由 codex 与 Grok 各自联网去找，同一个数两家一致才入库，只有一家找到就去它给的链接上核验、核验不过权重折半，两家分歧进待核清单不入库，artificialanalysis.ai 与聚合站的引用一律作废；③ 厂商自报只在没有第三方实测时用，页面上标「自报」。自动源哪天有了数，直接盖掉协采值。
覆盖门控：全榜同一把尺一个指标在榜内覆盖不足（少于 5 个模型、且不到 40%；本期队列 59 个模型）就只展示不计分，避免「只有两三个模型有数」的指标决定所有人的名次。BrowseComp / IFBench 这类靠厂商自报的指标，厂商不报就是不报 —— 覆盖不够时它的权重回退给同维其它指标，不拿 0 顶替。
排名之外还有一张脸总分只是入口。每个模型都公示七维画像、数据完整度与证据来源结构。四条不给排名：可得完整度 <15%、缺 3 个及以上维度、能力证据覆盖 <25%、能力分 >90% 来自单一数据源 —— 最后两条是 2026-08-31 体检加的：只有一条 Arena Elo 的模型不该和用了五个源的模型同榜排名。
本期七个维度中 7 个有数据在算，0 个待接入；29 个二级指标里 29 个有数。缺席的维度不删不藏 —— 权重按「市场证据缺多少就回退多少到能力分」处理。
抛开具体任务，这个模型的底子有多好？人类更愿意跟谁说话？
怎么测LMArena 文本竞技场总榜 Elo（3%）+ 高难提示 Elo（2%），配 HLE 3%（Scale 官方 text-only 榜自动采，榜上没有的前沿模型由 codex × Grok 协采厂商自报补）+ MMLU-Pro 2%（Vals.ai 第三方实测，10 选项抗猜测）+ IFBench 2%（Ai2 精确指令遵循，协采厂商自报）。
关键约束人类偏好是「谁更好用」最直接的一张票，但它奖励讨喜的表达方式，所以只给 6% 实弹权重（V1.9 起 = 周总榜 4 + 高难提示 2，此前是 5+3），硬难度交给 D2 推理。投票样本 < 3000 的模型该项权重折半。 V1.9（2026-09-01）补 MMLU-Pro：人类投票测「谁更好用」、HLE 测「最难的题」，中间那格「知识底子厚不厚」原来是空的，而且 HLE 对中腰部模型普遍个位数、区分不动。 V1.13（2026-09-03）补 IFBench：Arena 测讨喜、HLE 测最难、MMLU-Pro 测底子，「说了要照办」这一格原来没人测；权重从 Arena 总榜（4→3）与 MMLU-Pro（3→2）各匀 1。厂商普遍不自报这一项，覆盖不够时按门控规则回退，不补 0。
本期在算 · 5/5 指标有数阶段一 · 公开数据自动化
- LMArena 文本竞技场 Elo（overall, style control）3%59/59
- Humanity's Last Exam3%46/59 · 协采 34 · 自报 29
- LMArena 高难提示 Elo2%59/59
- MMLU-Pro（Vals.ai 第三方实测）2%31/59
- IFBench 精确指令遵循（Ai2，58 条域外可验证约束）2%17/59 · 协采 17
给一道没见过的难题，模型能不能真的想明白？
怎么测MathArena arXiv 研究数学月榜 7% + 当年 AIME 4% + GPQA-Diamond 4%（Vals.ai 第三方实测）。
关键约束竞赛数学必须用当年新题 —— 往年 AIME 已进几乎所有模型的训练集，用旧题等于测记忆力。AIME 对前沿已近饱和（普遍 90+），真正拉开差距的是月更、抗污染的 arXiv 研究数学榜（当期 47–87%）。
本期在算 · 3/3 指标有数阶段一 · 公开数据自动化
- MathArena 研究数学月榜（arXiv 新题）7%16/59
- AIME（当年新题，MathArena 第三方实测）4%11/59
- GPQA Diamond4%30/59
在中文里它到底行不行？—— 这是新智元榜和所有英文榜的分界线。
怎么测致知 llm2014 中文逻辑月榜 8% + LMArena 中文类目 Elo 3% + SuperCLUE 月度客观测评 3%（协采）。
关键约束2026-08-31 从原 D1 里独立成维（原来中文只是 D1 下的 3%）。中文不是「英文能力翻译一下就有」，把它压在综合维里等于不测。llm2014 题库不公开、月更，是当前最抗污染的中文源；同一底座带/不带思考档位会出两行，按指标方向取最优。
本期在算 · 3/3 指标有数阶段一 · 公开数据自动化
- 致知 llm2014 逻辑月榜（极限分数）8%17/59
- LMArena 中文类目 Elo3%59/59
- SuperCLUE 月度客观测评总分3%20/59 · 协采 20
给它一个真实仓库里的 issue，它能不能改对？
怎么测SWE-bench Verified 4% + Mercor APEX-SWE 3% + LiveCodeBench 3%（Vals.ai）+ τ³-bench（τ³-Banking） pass^1 2% + LMArena WebDev 2%。
关键约束SWE-bench 只认 Verified 500 题子集，且必须连 scaffold 一起记 —— 同一模型换 Agent 框架成绩能差 15 分。V1.7（2026-08-31）起这一维的四个指标全部有自动源：SWE-bench 走 swebench.com 内嵌全表 + Vals 第三方实测（新模型靠后者），APEX-SWE 读全量 JSON（44 条），τ³-Banking（V1.7 接入时叫 τ²，同一张榜）走官方榜 banking_knowledge pass^1，不再是「只有 WebDev 在计分」。 V1.9（2026-09-01）补 LiveCodeBench：前四个指标全是「带 scaffold 的真实仓库任务」，裸算法能力没人测；且它们对中腰部模型覆盖太薄（最广的 SWE-bench 也只有 22/29），LCB 覆盖 137 个底座。
本期在算 · 5/5 指标有数阶段一 · 公开数据自动化
- SWE-bench Verified 解决率4%32/59
- Mercor APEX-SWE（真实软件工程）3%30/59
- τ³-bench · τ³-Banking pass^1（τ-knowledge，banking_knowledge v1.0.1）2%17/59
- LMArena WebDev 竞技场 Elo2%43/59
- LiveCodeBench（Vals.ai 第三方实测）3%28/59
不是「会不会写代码」，是「能不能独立把一件事从头做完」。
怎么测Terminal-Bench 4.0 官方榜 4% + Mercor APEX-Agents 4% + Terminal-Bench 2（Vals 复测）2% + MCP Atlas（Scale）2% + BrowseComp（厂商自报，协采）2% + LMArena Agent 竞技场 1%。
关键约束Agent 成绩必须连 scaffold 一起记，同模型多 scaffold 取最高。Terminal-Bench 版本钉死在当期 4.0（跨版本不可比 —— 2.1 的 83.8% 在 4.0 只值 51.8%），官方升版要清旧值全量重采，代码里有版本核对闸门，对不上直接报错而不是混着算。τ 系列取 pass^1 不取 pass^k —— 后者允许重试，掩盖稳定性差异。 V1.9（2026-09-01）补 Terminal-Bench 2（Vals 复测，3%）：官方 4.0 榜只测到前沿那几个（当期 9/51），把 D5 的大头压在它一家身上，对四分之三的模型是空的。两条线各自归一化、各自计分，绝不把 2 与 4.0 的分数混进同一个指标。 V1.13（2026-09-03）补 MCP Atlas 与 BrowseComp：前者是「工具接口给你了能不能用对」（Scale 官方榜，30 行命中 21），后者是「一次搜不到的东西能不能磨出来」（无统一第三方榜，协采厂商自报、单 agent 口径）；四个老指标各匀 1（TB 5→4、APEX 5→4、Vals TB2 3→2、Arena Agent 2→1）。
本期在算 · 6/6 指标有数阶段一 · 公开数据自动化
- Terminal-Bench 4.04%18/59
- Mercor APEX-Agents（专业长程任务）4%36/59
- LMArena Agent 竞技场得分1%33/59
- Terminal-Bench 2（Vals.ai 复测）2%17/59
- MCP Atlas（Scale · 多工具 MCP 任务）2%19/59
- BrowseComp（OpenAI，深网检索 1266 题）2%32/59 · 协采 32 · 自报 28
不看厂商宣传，看开发者的钱和手投给了谁。
怎么测OpenRouter 周 token 用量 7% + 托管商家数 3% + 厂商官方 SDK Star 10%。
关键约束计数类一律先取 log10 再归一化；口径用「近 30 日增量」而不是累计量，否则榜单会系统性偏向发布更久的老模型。三个指标都是「开发者真金白银的投票」：token 用量是钱、托管商数是供给、SDK Star 是手。
本期在算 · 3/3 指标有数阶段一 · 公开数据自动化
- 厂商官方 SDK / Cookbook GitHub Star10%59/59
- OpenRouter 周 token 用量（rankings 周榜 Top 20）7%9/59
- OpenRouter 托管商数量3%42/59
同样的活，谁干得又快又便宜？
怎么测混合价 =（3×输入价 + 1×输出价）÷4 为主轴 5%，配 TPS 2 / 首字延迟 1 / 实测有效上下文 2。
关键约束速度数据必须标注 provider —— 同一个模型在不同托管商上 TPS 能差 5 倍，没有 provider 标注的速度数据不入库。上下文一栏用实测有效长度，不用厂商宣称的窗口大小。V1.7 起 TPS / TTFT 从 OpenRouter endpoints 自动采（取厂商第一方 API 那条线）；有效上下文 V1.11 起走 Context Arena 自动源（MRCR 分档实测，口径仍是「得分 ≥0.85 的最大长度」）—— 此前挂在协采上永远拿不到：RULER 官方表覆盖不到榜上这批模型。
本期在算 · 4/4 指标有数阶段一 · 公开数据自动化
- 混合价 (3×输入 + 1×输出) ÷ 45%43/59
- 实测有效上下文长度（Context Arena · MRCR）2%21/59
- 输出速度 TPS2%27/59
- 首 token 延迟 TTFT1%27/59
七维权重（唯一权威 · 和为 100%）
智能12%
推理15%
知识14%
编码14%
Agent15%
生态20%
经济10%
归一化（四型 · 前沿锚定）
A 有界分数：100×(x−基线)÷(frontier−基线)，基线=指标绝对零点（GPQA 25），不再用队列 P10
B 长尾计数（下载量/Star）：100×log10(1+x)÷log10(1+frontier)，0 是天然地板
C 越低越好（价格/延迟）：对数后反向 min-max（唯一队列相对型——量级差是真实信息）
D Elo：200×对前沿期望得分，前沿=100，差 30 Elo≈92 分
缺失数据怎么处理
① 绝不补 0、绝不补均值 —— 那是错误信息，不是保守信息
② 覆盖门控 —— 榜内覆盖不足的指标只展示不计分，全榜同一把尺
③ 市场侧（生态 / 经济）证据缺多少，就有多少权重回退到能力分，不让残存指标放大代表
④ 主榜资格四道闸门（可得完整度 <15%、缺 3 个及以上维度、能力证据覆盖 <25%、能力分 >90% 来自单一数据源）任一不达标 → 只出分不排名，进「数据不足」区
数据完整度逐模型公示 —— 公示不是示弱，是公信力的来源。
三条铁律
① 合成指数与其成分 benchmark 二选一（AA Index 不计分，仅交叉校验）
② 单一数据源全体系上限 15%（当期最高 openrouter 18%，openrouter 已登记例外）
③ 删除已饱和 benchmark（HumanEval / MBPP / 原版 MMLU）
分档与榜单范围
Tier 分档：S ≥85 · A ≥72 · B ≥58 · C ≥40 · D。零点几分的差距没有方法论意义，跨档才是新闻。榜单范围：一个周总榜，子榜只是同一份数据换权重；能力纯分 = 维度 1–5 合成（70% 重归一化为 100），是坐标图的纵轴。
快照 2026-10-28 · 七维算法 v1.13 · 周变动对照 2026-10-21
数据源与更新节奏（本轮采集实况）
采集于 2026-10-28 · LMArena 上游榜单快照 2026-10-22（上游隔几天才刷一次，不是我们没跑） · 每周一 02:20 采、周二 09:20 补采没成的源、周三 10:20 出榜 · 本轮证据 1664 条：新采 1141、沿用上一轮 389（最久 25 轮）、协采点证据 134
- LMArena1430 行 · 445s官方 HuggingFace 数据集 · 人类偏好 Elo 五张榜
- OpenRouter 价格438 行 · 2s400 个模型的输入 / 输出价 → 混合价
- OpenRouter 托管商 + 速度46 行 · 351s每个模型有几家在供 · 各 provider 的 p50 吞吐与首字延迟（取厂商第一方 API 那条线）
- OpenRouter 周榜17 行 · 4s本周 Top 20 模型的 token 用量 → 采用度
- GitHub · 厂商 SDK105 行 · 15s用厂商官方 SDK 的 Star 当开发者投入的代理指标
- SWE-bench134 行 · 19sVerified 500 题官方榜（上游冻结在 2025-12）
- 致知 llm201444 行 · 3s逻辑推理月榜 · 每月换题，抗训练污染
- Mercor APEX131 行 · 9s真实软件工程 / 长程 Agent 任务 · 页内嵌全量 JSON（Agents 57 / SWE 44 条）
- Terminal-Bench 4.023 行 · 2s官方榜 · 多 scaffold 取最高，版本核对闸门
- MathArena43 行 · 10s当年 AIME + arXiv 研究数学月榜 · ETH SRI 第三方实测
- τ³-bench 官方榜27 行 · 45staubench.com · τ³-Banking（τ-knowledge）pass^1，提交文件字段仍是 tau2_bench_version 1.0.1
- Vals.ai失败：Vals 四张榜全部拉取失败：gpqa、mmlu_pro、lcb、terminal-bench-2GPQA / MMLU-Pro / LiveCodeBench / Terminal-Bench 2 第三方统一实测（SWE-bench 那张并进 SWE-bench 行）
- Scale · HLE text-only + MCP Atlas99 行 · 6sHLE text-only 60 行（前沿新模型上榜滞后由协采补）+ MCP Atlas 30 行，都带 ±CI
- Context Arena · 长上下文实测105 行 · 2sMRCR 8 针检索按 context 长度分档 → 得分 ≥0.85 的最大长度 = 实测有效上下文
- models.dev · 价格第二源306 行 · 5s厂商第一方牌价目录 · 只补 OpenRouter 缺的格子，重叠部分做差价核对
每个源单独重试、单独失败：一个源挂了不阻断算分，缺的指标按「覆盖门控 + 权重回退」处理，绝不补值。上表就是本轮采集的原始结果 —— 哪天塌了，页面上直接看得见。
