地理常识

这是一个 AI 大模型评测用例，下面将详细介绍测试内容和各模型的表现。

基本信息

  • 用例名称：地理常识
  • 测试类型：文本生成
  • 评测维度：知识问答
  • 参与评测的模型数：203 个

系统提示词（System Prompt）

你是一名严谨的百科全书专家，专注于地理、历史与人文常识领域。 回答要求： 1. 直接给出准确答案，无需冗余铺垫或过度解释。 2. 回答应简洁明了，通常一句话即可，不超过三句话。 3. 严格区分既定事实与个人推测，不捏造或猜测不确定的信息。 4. 若题目存在歧义，可简要说明后给出最合理的答案。

用户提示词（User Prompt）

请回答以下地理常识问题： 中国的首都是哪个城市？ 要求：直接给出答案，简洁明了即可。

各模型评测结果

  1. 第 1：doubao-seed-2-0-code，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  2. 第 2：Google: Gemma 4 26B A4B ，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  3. 第 3：Google: Gemma 4 31B，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  4. 第 4：qwen3.6-plus-preview，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  5. 第 5：qwen3.5-omni-plus，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  6. 第 6：GLM-5.1，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  7. 第 7：kimi-k2.6，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  8. 第 8：mimo-v2-omni，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  9. 第 9：glm-5-turbo，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  10. 第 10：GLM-5v-turbo，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  11. 第 11：Claude Opus 4 7，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  12. 第 12：OpenAI: gpt-oss-20b，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  13. 第 13：Elephant，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  14. 第 14：Qwen: Qwen3.5-9B，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  15. 第 15：hunyuan-pro，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  16. 第 16：OpenAI: GPT-5 Nano，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  17. 第 17：Meta: Llama 3.3 70B Instruct，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  18. 第 18：StepFun: Step 3.5 Flash，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  19. 第 19：qwen3.5-27b，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  20. 第 20：OpenAI: GPT-4o-mini，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  21. 第 21：qwen3-4b，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  22. 第 22：qwen3.5-35b-a3b，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  23. 第 23：qwen3-0.6b，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  24. 第 24：qwen3-14b，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  25. 第 25：qwen3-8b，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  26. 第 26：xAI: Grok 4.1 Fast，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  27. 第 27：deepseek-v3.2，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  28. 第 28：glm-4.7，得分 100.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  29. 第 29：hunyuan-large，得分 99.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  30. 第 30：Google: Gemini 2.5 Flash Lite，得分 99.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  31. 第 31：Claude Opus 4.6，得分 99.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  32. 第 32：GPT-5.2，得分 98.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  33. 第 33：OpenAI: GPT-5 Mini，得分 98.75 分 — 查看该模型的详细评测结果
  34. 第 34：glm-5，得分 98.75 分 — 查看该模型的详细评测结果
  35. 第 35：OpenAI: gpt-oss-120b，得分 98.25 分 — 查看该模型的详细评测结果
  36. 第 36：qwen3.5-plus-2026-02-15，得分 98.25 分 — 查看该模型的详细评测结果
  37. 第 37：hunyuan-turbo，得分 98.25 分 — 查看该模型的详细评测结果
  38. 第 38：Anthropic: Claude Sonnet 4.6，得分 98.25 分 — 查看该模型的详细评测结果
  39. 第 39：kimi-k2.5，得分 98.25 分 — 查看该模型的详细评测结果
  40. 第 40：qwen3-coder-flash，得分 98.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  41. 第 41：doubao-seed-1-6，得分 98.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  42. 第 42：Grok 4，得分 98.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  43. 第 43：mimo-v2-pro，得分 98.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  44. 第 44：NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)，得分 98.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  45. 第 45：qwen3-235b-a22b，得分 98.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  46. 第 46：OpenAI: GPT-5.4，得分 97.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  47. 第 47：qwen3-coder-plus，得分 97.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  48. 第 48：doubao-seed-1-6-flash，得分 97.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  49. 第 49：xAI: Grok 4.20 Beta，得分 97.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  50. 第 50：Google: Gemini 3 Flash Preview，得分 97.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  51. 第 51：qwen3-max，得分 97.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  52. 第 52：Google: Gemini 3.1 Pro Preview，得分 97.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  53. 第 53：kimi-k2-thinking-turbo，得分 97.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  54. 第 54：qwen3.5-flash，得分 97.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  55. 第 55：Anthropic: Claude Haiku 4.5，得分 96.25 分 — 查看该模型的详细评测结果
  56. 第 56：qwen3-coder-next，得分 96.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  57. 第 57：doubao-seed-1-8，得分 95.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  58. 第 58：glm-4.5-air，得分 95.75 分 — 查看该模型的详细评测结果
  59. 第 59：Mistral: Mistral Nemo，得分 95.75 分 — 查看该模型的详细评测结果
  60. 第 60：mimo-v2-flash，得分 95.75 分 — 查看该模型的详细评测结果
  61. 第 61：Meituan: LongCat Flash Chat，得分 95.75 分 — 查看该模型的详细评测结果
  62. 第 62：doubao-seed-2-0-mini，得分 95.75 分 — 查看该模型的详细评测结果
  63. 第 63：MiniMax-M2.1，得分 95.75 分 — 查看该模型的详细评测结果
  64. 第 64：MiniMax-M2.5，得分 95.75 分 — 查看该模型的详细评测结果
  65. 第 65：MiniMax-M2.7，得分 93.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  66. 第 66：qwen3.5-omni-flash，得分 87.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  67. 第 67：doubao-seed-2-0-lite，得分 80.25 分 — 查看该模型的详细评测结果
  68. 第 68：doubao-seed-2-0-pro，得分 78.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
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