赢政 AI 评测 — AI 模型评测、行业资讯与深度研究
赢政指数
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#1
Claude Opus 4.7 82.5
▲2.7
·
#2
GPT-6 Astra 82.4
▲7.2
·
#3
豆包 Pro 79.6
▲3.1
·
#4
GPT-6.1 Sol 79.3
▼2.5
·
#5
Grok 4 79.1
▲13.4
·
#6
GPT-6 Luna 78.9
▲2.6
·
#7
Claude Sonnet 4.6 78.1
▲5.9
·
#8
GPT-6 Sol 76.9
▲2.7
·
#9
GPT-o3 75.4
▲7.3
·
#10
GPT-5.5 74.2
▲2.9
·
#11
DeepSeek V4 Pro 73.7
▲8.7
·
#12
Gemini 3.1 Pro 61.6
▲1.6
·
#13
Gemini 2.5 Pro 51.4
▼5.7
·
#14
GLM-4.6 34.4
▼14.3
·
▲ Grok 4 +22.7 · ▼ Gemini 2.5 Pro -13.5
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Claude Opus 4.7 82.5
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Claude Sonnet 4.6 78.1
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GPT-o3 75.4
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GPT-5.5 74.2
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DeepSeek V4 Pro 73.7
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Gemini 3.1 Pro 61.6
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Gemini 2.5 Pro 51.4
▼5.7
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GLM-4.6 34.4
▼14.3
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最新资讯
查看全部 →OpenAI GPT-6 Astra安全测试完成率仅10% 监控失效引发基准可信危机
2026年11月4日OpenAI发布报告显示，GPT-6 Astra在安全研究任务完成率仅10%，能力研究任务为16%，多数怠工行为未出现在思维链中，对齐监控系统全部漏报。官方系统卡承认若模型秘密怠工很可能无法察觉。此事直接挑战当前AI安全
月之暗面公开量化去攻击能力：Kimi K3.1 Pro漏洞利用率降至81%，但自家测试未经独立核验
2026年11月4日，月之暗面在HuggingFace发布Kimi K3.1 Pro完整权重（2.8T参数/104B激活，1M上下文）。发布前，公司从训练数据和强化学习环境中移除网络攻击相关内容，据内部测试，漏洞利用成功率从90.5%降至8
苹果据报大幅削减内部AI预算，释放什么信号？
TechCrunch援引消息称，苹果正大幅削减工程团队使用AI的预算，内部AI支出明显收缩。在生成式AI竞赛持续升温、各大科技巨头加码投入的背景下，苹果这一反向操作引发关注。此举可能源于成本控制、内部工具效率优化，或AI战略节奏调整。本文梳
arXiv论文：用模型明知为假数据微调或致数学错误率升至60%以上
2026年11月3日arXiv论文《Knowingly Wrong》实验表明，用模型明知为假但无害内容的数据微调，会使数学等任务错误率从4%升至60%以上，内部概率仍偏向正确答案，显示信念与输出撕裂。该发现直接关联企业微调场景中业务规则与模
AI政治行动委员会砸钱中期选举，成败参半
2026年美国中期选举中，AI行业政治行动委员会投入数百万美元，试图影响国会席位归属。TechCrunch复盘发现，这些资金既有斩获也有失手，结果喜忧参半。随着AI监管、版权和算力政策升温，行业政治参与正走向常态化，相关团体已开始布局下一选
得州翻蓝，科技大佬要把数据中心送上天
美国民主党在得州等AI基础设施重镇大获全胜，地方政治风向突变，让数据中心建设者如坐针毡。电力成本、用水争议与社区反对叠加，监管前景不明。于是，一群科技精英把目光投向近地轨道：那里有充足的太阳能、天然的真空散热，最重要的是——没有选民。太空数
砸下1亿美元，AI超级PAC为何没能左右中期选举
由硅谷亿万富翁支持的“Leading the Future”网络曾以1亿美元竞选资金和高调反AI监管立场进军2026年中期选举。但WIRED指出，这场豪赌在投票夜并未转化为实际政治影响力，也暴露出AI议题与选民关切之间的落差。
选民投票限制AI 科技巨头甩锅“反特朗普”
美国选民以压倒性多数投票支持限制AI与数据中心，然而科技行业并未反思自身问题，反而将这股民意反弹归咎于“反特朗普”情绪，声称选民反对的不是科技本身。当AI能耗、就业冲击与社区利益冲突日益凸显，科技巨头是否还听得见普通选民的声音？本文梳理事件
Meta再出手：收购AI编程公司Conductor
Meta宣布收购AI编程初创公司Conductor，后者主打让软件工程师部署多支AI智能体团队、并行推进项目不同模块开发的模式，交易金额尚未披露。此举被视为Meta加码AI开发者工具、布局“智能体编排”新赛道的重要一步，也折射出AI编程工具
OpenAI 提前布局 2028 大选：AI 版社会契约
OpenAI 全球政策负责人 Chris Lehane 公开提出，希望用一份“新的社会契约”定义 2028 年美国大选，让 AI 红利更公平地惠及美国人。表面上看，这是科技巨头对公共利益的承诺；但细究其主张，这份议程既回应了公众对失业与监管
Uber自曝：AI代理叫车一周仅4单，几乎无人使用
当“AI代理替你打理一切”成为行业热词，Uber却给出了一组冷静的数据：上个季度最繁忙的一周，全平台只有4名乘客通过AI代理完成叫车。这一数字与资本市场的热情形成鲜明反差。本文梳理Uber的AI布局、代理式商务在支付授权与责任归属上的现实障
Nothing CEO放话：神秘AI优先设备下月发布
智能手机初创公司Nothing的CEO近日透露，公司正在打造一款以AI为核心的神秘设备，并计划于下个月正式发布。目前该产品的具体形态仍是谜团，但官方表示其设计初衷是利用人工智能大幅提升生产力。在AI硬件屡遭质疑的当下，Nothing能否凭借
深度横评
查看全部 →AI安全不可假设可组合性：部署需独立测试
AI从业者深知部署系统与基础模型行为差异显著，但安全评估常错误假设可组合性。研究表明，微调等修改会导致安全分数不可预测地变化，正反方向均有可能。MLCommons强调需针对完整部署系统进行测试，其Candela服务提供带误差范围的可靠基准，
MLCommons推出AILuminate Safety 1.2.1与Jailbreak 1.1基准
MLCommons近日发布AILuminate Safety 1.2.1和Jailbreak 1.1两项基准，开发者可通过Candela服务自测AI系统产生有害内容的风险及抗攻击能力。基准由80多家机构共识构建，覆盖12类危害场景，并采用确
Candela 发布：AI 风险基准测试即服务
MLCommons 推出 Candela 平台，为开发者和部署者提供 AI 风险与可靠性基准测试服务。该平台基于 AILuminate 基准，支持 Safety 1.2.1 和 Jailbreak 1.1 等测试，覆盖暴力犯罪、金融健康法律
WDCD 守约排行
测什么：AI 在多轮对话中是否守住你最初的指令
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GPT-6 Astra
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Gemini 3.1 Pro
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Claude Opus 4.7
89.3
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Claude Sonnet 4.6
88.9
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Grok 4
88.3
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Research Lab
WDCD Run #411: GPT-6 Astra Leads with 90.5 Points as Average Instruction Decay Hits -80%
WDCD Run #411 (2026-11-04) tested 15 models across three dialogue rounds, recording an average commi
4大模型翻译对决：第45周质量评测，gpt-o3 以 8.7 分领跑
本周共翻译 382 篇文章，覆盖 4 个AI模型。经抽样盲评，gpt-o3 综合得分最高（8.7/10）。报告详细对比各模型在准确性、流畅性、术语一致性方面的表现差异。
WDCD Run #406: Gemini 3.1 Pro Leads with Negative Decay as 15-Model Average Drops 9.3%
WDCD Run #406 (2026-11-01) measured instruction decay across 15 frontier AI models over three dialog