产业观察

AI考场榜拆解(AA榜):分数不是模型跑出来的,是版本算出来的

虎嗅24小时·2026/10/24 05:40:38🔗 原文

📋总体概括

文章拆解Artificial Analysis(AA)榜单的评分机制问题:9月22日小米开源MiMo-V2.6-Pro以46分登顶开源榜,一个月后Kimi K3.1 Pro发布,等权重调整后55分将成新的开源第一。一个月内出现两个「开源第一」,根源不在模型能力突变,而在AA频繁调整评分权重与版本口径。同款Kimi K3从7月的57分(全球第三)跌至如今44分,DeepSeek V4 Pro也从44分降至36分,13分和8分的落差缺乏明细解释。榜单刻度随版本变动,排名失真,反映第三方评测话语权的可靠性存疑。

⚡关键信息

  • ▸9月22日小米MiMo-V2.6-Pro以46分登顶AA开源榜,一个月后Kimi K3.1 Pro以55分成为新开源第一
  • ▸Kimi K3今年7月发布时榜单57分、全球第三,如今同一模型仅剩44分,落差达13分且AA未给出逐项解释
  • ▸DeepSeek V4 Pro在v4.1时代为44分,现在降至36分,印证评分口径随版本频繁变动
  • ▸作者核心观点:中国模型排名波动不是能力突变,而是AA评分权重与刻度随时在动
  • ▸等权重调整机制使新旧模型分数不可比,榜单排名的公信力受到质疑

🔥犀利点评

AI榜单早已是门生意:排名不靠模型跑分,靠的是评测方什么时候换尺子。AA一个月造出两个开源第一,13分的落差连逐科明细都不给,这已经不是评测,是掌握话语权的暗箱调分。中国团队与其卷榜单,不如意识到这张榜的刻度握在别人手里——今天抬你一把,明天就能无声扣你13分。榜单应是参照物,如今却成了流量分配器,读者该学会先问权重、再看分数。

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