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基准AI分析智能指数 / Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

由Artificial Analysis平台发布的综合AI模型智能评分指数,整合MMLU、HumanEval、MATH、GPQA等多个权威基准测试的加权结果,评估模型推理、编码、数学、知识问答等综合能力

核心事实

时间轴 (近 90 天)

10月29日

Artificial Analysis Intelligence Index的评测方法、提示模板与评分脚本对外公开、可复现,更新节奏相对稳定。

待验证50%
10月28日

Gemini 4 Carbon 在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 59 分。

已验证80%
10月28日

Artificial Analysis Intelligence Index 的聚合指数存在局限:权重选择会放大或掩盖特定能力差异,且基准题目可能已被模型训练数据覆盖,因此排名靠前并不等同于在真实业务场景中表现更优。

待验证50%
10月28日

在 Artificial Analysis Intelligence Index(v5.0)上,Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 的排名紧随 Gemini 4 Carbon 之后。

待验证50%
10月28日

根据 Artificial Analysis 的评测,Gemini 4 Carbon 在其智能指数上排名第一,仅比 Cloud Opus 5.5 高出一分。

部分验证80%
10月28日

Intelligence Index 是一个聚合了多项评测任务结果、归一化后加权得出的综合分数。

待验证50%
10月28日

使用者在做跨版本比较时,应优先查看官方发布的方法论说明与版本变更日志,而非简单对比历史数字。

待验证50%
10月28日

评测基准的版本升级往往伴随归一化方式、任务权重或聚合算法等计分口径调整,导致同一模型在新旧版本下得分不可直接相减。

待验证50%
10月23日

Kimi K3.1 在 Artificial Analysis 综合评测中获得 55 分。

部分验证65%
10月19日

据 Artificial Analysis 的 Intelligence Index,Opus 得分 58,Astra 和 Argon 均为 53。

已过期50%

还有 16 条时间轴事件

全部知识事实 (20)

已验证

基准测试成绩与用户真实体验之间存在鸿沟,部分厂商存在针对特定基准专项优化(刷榜)以及训练数据污染导致成绩虚高的现象

90%
已验证

Gemini 4 Carbon 在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 59 分。

80%
已验证

Artificial Analysis给Argon的智能指数打出53分,与GPT-6 Astra持平

80%
已验证

Artificial Analysis Intelligence Index 通过综合推理、编码、数学、知识问答等多项评测给出统一智能评分

75%
已验证

Artificial Analysis是一个独立的AI模型基准测试平台,综合编程能力、数学推理、语言理解、知识问答等多个维度评估模型表现

70%
已验证

Artificial Analysis Intelligence Index整合了MMLU、HumanEval、MATH、GPQA等多个基准测试的加权结果

65%
已验证

Artificial Analysis Intelligence Index发布了v4.2版本

65%
部分验证

根据 Artificial Analysis 的评测,Gemini 4 Carbon 在其智能指数上排名第一,仅比 Cloud Opus 5.5 高出一分。

80%
待验证

综合智能指数AA由独立评测机构Artificial Analysis发布,汇总MMLU、GPQA、HumanEval、MATH等基准,计算0-100的综合分数

70%
部分验证

Kimi K3.1 在 Artificial Analysis 综合评测中获得 55 分。

65%
待验证

Artificial Analysis Intelligence Index的评测方法、提示模板与评分脚本对外公开、可复现,更新节奏相对稳定。

50%
待验证

在 Artificial Analysis Intelligence Index(v5.0)上,Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 的排名紧随 Gemini 4 Carbon 之后。

50%
待验证

Artificial Analysis Intelligence Index 的聚合指数存在局限:权重选择会放大或掩盖特定能力差异,且基准题目可能已被模型训练数据覆盖,因此排名靠前并不等同于在真实业务场景中表现更优。

50%
待验证

评测基准的版本升级往往伴随归一化方式、任务权重或聚合算法等计分口径调整,导致同一模型在新旧版本下得分不可直接相减。

50%
待验证

Intelligence Index 是一个聚合了多项评测任务结果、归一化后加权得出的综合分数。

50%
待验证

使用者在做跨版本比较时,应优先查看官方发布的方法论说明与版本变更日志,而非简单对比历史数字。

50%
待验证

Artificial Analysis Intelligence Index 是独立评测机构 Artificial Analysis 维护的公开榜单,覆盖约 200 余个模型。

50%
待验证

Mistral Large 4的AA分数为38分,相比上一代Mistral Medium 3.5的14分大幅提升

50%
待验证

阿里声称相关系统在 Artificial Analysis Intelligence Index 上 30 天内从 40 提升到 45

50%
待验证

在人工智能指数(Artificial Analysis Intelligence Index)上,Haiku 4.5得17分,Haiku 5.5跃升至43分,仅次于Kimi K3的44分

50%

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