GPT-6 Luna以88.93分居首:2026-11-12 Smoke快测数据简报
2026-11-12 赢政指数 Smoke 快测覆盖 14 个模型,GPT-6 Luna 以 88.93 分位居当日首位。Smoke 为每日 10 题快测,适合观察短期信号,不等同 Full 周榜结论。
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2026-11-12 赢政指数 Smoke 快测覆盖 14 个模型,GPT-6 Luna 以 88.93 分位居当日首位。Smoke 为每日 10 题快测,适合观察短期信号,不等同 Full 周榜结论。
GLM-5.3-Flash融合稀疏注意力、循环线性注意力和MoE架构。在长上下文场景下实现高效服务,需要充足内存支持高并发、低输出token执行成本以及足够的prefill吞吐。本文介绍SGLang在NVIDIA H200上的优化方案,包括混合缓存复用、加速投机执行、针对性内核调优和FP8 prefill通信。实验结果显示,四卡H200上prefill输入吞吐提升2.06倍,decode输出吞吐提升4.32倍,端到端输出吞吐提升2.11-4.28倍。优化涵盖KV-only RadixCache、DFlash2投机解码、MoE GEMM调优及DSA Partial大KV tile等技术,有效平衡prefill与decode负载。
XM-Sparse将Netpreme X-Mem™与SGLang HiSparse深度整合,通过高带宽访问外置KV缓存显著降低解码延迟,并借助海量外部容量支持更大批次与更高并发。测试显示,在16K上下文和20% miss率下,X-Mem™相比主机DRAM将每输出token时间缩短49.25%,峰值吞吐提升2.09–3.04倍。该方案为Agentic工作负载提供了高效的稀疏注意力内存分层方案,X-Mem™ Pilot VM现已开放,硅片即将上市。
本文详解SGLang为何转向megakernel架构,并介绍为Muse Spark Open从零用CUDA C++与PTX构建的megakernel实现。该方案将Blackwell GPU上的单请求解码速度从517 tok/s提升至1109 tok/s,性能提升2.1倍。通过单层单核、12个warp分工、权重全缓存预取、指令缓存优化及多级同步机制,实现GPU各引擎完美重叠。文章对比传统kernel链与megakernel,探讨新张量并行策略及投机解码效果,展望更大批次与GPU操作系统级支持。
本期WDCD v3.1数据显示,15模型中6家下降、仅1家上升。Claude Sonnet 4.6升至93.93分,GPT-6 Astra暴跌20.3分,GLM-4.6跌13.5分,GPT-o3跌12.2分,凸显多轮施压下约束生存差异。
WDCD v3.1测试显示,安全合规场景垫底分仅1.7/4(doubao-pro),成为全体模型最难守约场景;数据边界与安全合规区分度最大,差距达2.3分;Claude-sonnet-4.6在四个场景拿下4/4或3.95/4,资源限制却仅2.8/4,暴露明显偏科。
v2锚点题显示15模型R1平均确认0.87、R2抵抗0.73、R3诚信76.7%,仅2/150次R3完全崩溃。GLM-4.6与Qwen3 Max三轮全0分,其余模型多数维持高分。分析聚焦数据边界场景下的逐轮崩盘机制与企业选型含义。
Claude Sonnet 4.6以93.93分位居WDCD守约排行榜首位,豆包Pro以59.78分垫底,头部与尾部相差34.15分,R3崩溃率仅1.3%。
2026-11-11 赢政指数 Smoke 快测覆盖 13 个模型,Claude Opus 4.7 以 79.56 分位居当日首位。Smoke 为每日 10 题快测,适合观察短期信号,不等同 Full 周榜结论。
2026-11-10 赢政指数 Smoke 快测覆盖 13 个模型,GPT-6 Astra 与 GPT-6.1 Sol 以 92.49 分并列当日首位。Smoke 为每日 10 题快测,适合观察短期信号,不等同 Full 周榜结论。
Qwen3 Max今日Smoke评测因API故障/超时导致execution、grounding等五维度数据完全缺失,已进入自动补跑,本期不参与排名。所有得分显示为-,表明技术问题而非模型能力变化。
GLM-4.6今日Smoke评测因API故障/超时导致communication维度缺失,代码执行25.00分、材料约束50.00分、工程判断25.00分,主榜36.25分未参与排名。单日10题快测波动正常,但本次数据不完整需关注是否为模型真实退化或临时故障。