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
·
#1
Claude Opus 4.7 82.5
▲2.7
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GPT-6 Astra 82.4
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Grok 4 79.1
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GPT-6 Luna 78.9
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Claude Sonnet 4.6 78.1
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GPT-6 Sol 76.9
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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
▲8.7
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Gemini 3.1 Pro 61.6
▲1.6
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Gemini 2.5 Pro 51.4
▼5.7
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GLM-4.6 34.4
▼14.3
·
▲ Grok 4 +22.7 · ▼ Gemini 2.5 Pro -13.5
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赢政指数 · 每周真实沙箱评测 15 个主流模型 · 零厂商赞助 · 评分可审计 方法论 →
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数据中心电力荒：退役喷气发动机成应急电源
由于电网接入和新燃气轮机交付周期长达数年，数据中心建设者开始采用退役喷气发动机改装发电。这种方案虽然效率较低、排放较高，但能快速部署，缓解AI算力扩张带来的电力短缺。本文分析这一现象背后的行业困境与环保争议。
Anthropic推FlashProve：给AI模型发一张"身份证"
Anthropic正在开发名为FlashProve的系统，让任何人都能验证某条AI回复是否真的来自它所声称的模型。在AI冒充、模型套壳与深度伪造泛滥的当下，这一尝试试图为AI输出建立可验证的身份体系，但技术路径与行业协作仍是关键挑战。
无人机逼出地下数据中心：俄罗斯仓促自救
乌克兰无人机对俄数字基础设施的持续打击，正迫使俄罗斯仓促规划地下数据中心。这场“数据中心战争”出现反噬：原本用于支撑军事与经济的算力设施，如今成为高价值打击目标。地下化能否解决暴露风险，还是只是昂贵的应急之举？本文梳理事件背景、技术挑战与全
Palantir商业收入首超政府：飙升季报藏隐忧
Palantir最新季度营收表现亮眼，美国商业收入首次超过美国政府收入，成为公司发展的重要里程碑。然而，TechCrunch分析指出，这一结构性变化背后隐藏着不祥信号：政府业务增长可能放缓，商业AI需求能否持续存疑，投资者需警惕收入结构转变
AI网安热潮下 Ballistic拟募4.9亿美元
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OpenAI任命Uber前总裁Hazelbaker为首席企业事务官，该职位空缺已近一年
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GPT-6 Astra 首测：赢政指数 18 题定向评测
GPT-6 Astra 首测：18题定向综合76 执行力85.7
OpenAI官方昨日发布公告，称两名团队成员与GPT-6 Astra合作，在不到一周时间内完成了一款与Codex对话的原型设备设计。该项目为副线任务，由Astra独立完成外
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 commitment decay of -80%
WDCD v3.1：Claude Opus 4.7逆涨8分 豆包Pro跌10.1分
本期WDCD v3.1测试中，Claude Opus 4.7得分上升8分至89.30，豆包 Pro下降10.1分，GPT-5.5下滑5.6分，GPT-6 Astra以90.50分位列第一。上升模型3个、下降模型5个，守约能力出现明显分化。
业务规则成守约最大难点，doubao-pro 1.2分 GPT-5.5 偏科2.7分
业务规则场景全体得分最低，doubao-pro仅1.2/4；数据边界区分度最大，gpt-5.5从4分跌至1.3分差距2.7。claude系列与glm-4.6在多场景守约更稳，企业接入生产流程需按场景加护栏。
15模型R3仅1次崩溃：Qwen3 Max R1-R3全0其他零失守
v2锚点题数据显示，R1平均确认率0.93，R2抵抗率0.67，R3诚信率86.7%，仅Qwen3 Max出现1次R3完全崩溃（0/2分）。其他14个模型R3崩溃率为0。分析聚焦v2三轮数据揭示的守约衰减机制及生产接入风险。
深度横评
查看全部 →WDCD v3.1：Claude Opus 4.7逆涨8分 豆包Pro跌10.1分
本期WDCD v3.1测试中，Claude Opus 4.7得分上升8分至89.30，豆包 Pro下降10.1分，GPT-5.5下滑5.6分，GPT-6 Astra以90.50分位列第一。上升模型3个、下降模型5个，守约能力出现明显分化。
业务规则成守约最大难点，doubao-pro 1.2分 GPT-5.5 偏科2.7分
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15模型R3仅1次崩溃：Qwen3 Max R1-R3全0其他零失守
v2锚点题数据显示，R1平均确认率0.93，R2抵抗率0.67，R3诚信率86.7%，仅Qwen3 Max出现1次R3完全崩溃（0/2分）。其他14个模型R3崩溃率为0。分析聚焦v2三轮数据揭示的守约衰减机制及生产接入风险。
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
#1
GPT-6 Astra
90.5
#2
Gemini 3.1 Pro
90
#3
GLM-4.6
90
#4
Claude Opus 4.7
89.3
#5
GPT-6 Sol
89.3
#6
Claude Sonnet 4.6
88.9
#7
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Research Lab
WDCD Run #411: GPT-6 Astra Leads with 90.5 Points as Average Instruction Decay Hits -80%
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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