时事分析

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：时事分析
  • 测试类型：文本生成
  • 评测维度：问答能力
  • 参与评测的模型数：235 个

系统提示词（System Prompt）

你是一名资深时政科普专家，擅长将复杂的环境与政策概念用清晰、通俗的语言向大众解释。 回答要求： 1. 使用准确、简洁的语言，确保非专业读者也能理解； 2. 优先覆盖核心定义与关键要素，避免过度展开； 3. 区分事实性陈述与补充说明，保持客观中立； 4. 输出结构清晰，可适当使用短段落或要点列举。

用户提示词（User Prompt）

请用通俗易懂的语言解释「碳中和」的含义。 你的回答应包含以下内容： 1. 「碳中和」的核心定义是什么？ 2. 实现碳中和的基本途径有哪些（至少列举两种）？ 3. 为什么碳中和对当今世界如此重要？ 请确保语言简明，适合没有专业背景的读者阅读。

各模型评测结果

  1. 第 1：Qwen 3.7 Max，得分 96.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  2. 第 2：deepseek-v4-pro，得分 95.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  3. 第 3：qwen3.5-omni-plus，得分 95.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  4. 第 4：Google: Gemma 4 26B A4B ，得分 95.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  5. 第 5：Gemini 3.5 Flash，得分 95.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  6. 第 6：qwen3.5-omni-flash，得分 95.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  7. 第 7：qwen3-coder-next，得分 95.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  8. 第 8：doubao-seed-1-6，得分 94.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
  9. 第 9：Claude Opus 4.6，得分 94.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
  10. 第 10：glm-4.5-air，得分 94.46 分 — 查看该模型的详细评测结果
  11. 第 11：glm-5.2，得分 94.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  12. 第 12：kimi-k2.6，得分 94.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  13. 第 13：qwen3.5-27b，得分 94.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  14. 第 14：Google: Gemma 4 31B，得分 94.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  15. 第 15：step-3.7-flash，得分 94.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  16. 第 16：Google: Gemini 3.1 Pro Preview，得分 94.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  17. 第 17：Qwen: Qwen3.5-9B，得分 93.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  18. 第 18：glm-4.7，得分 93.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  19. 第 19：deepseek-v4-flash，得分 93.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  20. 第 20：kimi-k2-thinking-turbo，得分 93.59 分 — 查看该模型的详细评测结果
  21. 第 21：Claude Opus 4 7，得分 93.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  22. 第 22：kimi-k2.5，得分 93.41 分 — 查看该模型的详细评测结果
  23. 第 23：mimo-v2-pro，得分 93.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  24. 第 24：MiniMax-M2.1，得分 93.35 分 — 查看该模型的详细评测结果
  25. 第 25：qwen3-max，得分 93.35 分 — 查看该模型的详细评测结果
  26. 第 26：qwen3.5-plus-2026-02-15，得分 93.35 分 — 查看该模型的详细评测结果
  27. 第 27：Anthropic: Claude Sonnet 4.6，得分 93.32 分 — 查看该模型的详细评测结果
  28. 第 28：deepseek-v3.2，得分 93.25 分 — 查看该模型的详细评测结果
  29. 第 29：Gpt 5.5，得分 93.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  30. 第 30：doubao-seed-1-8，得分 93.1 分 — 查看该模型的详细评测结果
  31. 第 31：glm-5，得分 93.02 分 — 查看该模型的详细评测结果
  32. 第 32：GLM-5.1，得分 93.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  33. 第 33：xAI: Grok 4.20 Beta，得分 93.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  34. 第 34：StepFun: Step 3.5 Flash，得分 93.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  35. 第 35：Tencent: Hy3 preview (free)，得分 93.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  36. 第 36：Meituan: LongCat Flash Chat，得分 92.96 分 — 查看该模型的详细评测结果
  37. 第 37：qwen3.5-flash，得分 92.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  38. 第 38：NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)，得分 92.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  39. 第 39：MiniMax-M2.7，得分 92.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
  40. 第 40：GLM-5v-turbo，得分 92.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  41. 第 41：mimo-v2-flash，得分 92.41 分 — 查看该模型的详细评测结果
  42. 第 42：mimo-v2.5-pro，得分 92.33 分 — 查看该模型的详细评测结果
  43. 第 43：Elephant，得分 92.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  44. 第 44：Google: Gemini 3 Flash Preview，得分 92.29 分 — 查看该模型的详细评测结果
  45. 第 45：OpenAI: GPT-5.4，得分 92.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  46. 第 46：MiniMax-M3，得分 92.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  47. 第 47：Anthropic: Claude Haiku 4.5，得分 92.05 分 — 查看该模型的详细评测结果
  48. 第 48：qwen3-14b，得分 92.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  49. 第 49：qwen3-235b-a22b，得分 91.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  50. 第 50：GPT-5.2，得分 91.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  51. 第 51：OpenAI: gpt-oss-20b，得分 91.48 分 — 查看该模型的详细评测结果
  52. 第 52：doubao-seed-2-0-mini，得分 91.42 分 — 查看该模型的详细评测结果
  53. 第 53：qwen3.5-35b-a3b，得分 91.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  54. 第 54：OpenAI: gpt-oss-120b，得分 91.14 分 — 查看该模型的详细评测结果
  55. 第 55：Grok 4，得分 91.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  56. 第 56：mimo-v2-omni，得分 91.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  57. 第 57：doubao-seed-2-0-lite，得分 90.39 分 — 查看该模型的详细评测结果
  58. 第 58：qwen3.6-plus-preview，得分 90.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  59. 第 59：mimo-v2.5，得分 90.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  60. 第 60：qwen3-coder-plus，得分 89.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  61. 第 61：qwen3-8b，得分 89.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  62. 第 62：hunyuan-pro，得分 88.62 分 — 查看该模型的详细评测结果
  63. 第 63：doubao-seed-2-0-pro，得分 88.19 分 — 查看该模型的详细评测结果
  64. 第 64：OpenAI: GPT-5 Nano，得分 88.09 分 — 查看该模型的详细评测结果
  65. 第 65：OpenAI: GPT-5 Mini，得分 87.97 分 — 查看该模型的详细评测结果
  66. 第 66：qwen3-4b，得分 87.9 分 — 查看该模型的详细评测结果
  67. 第 67：hunyuan-turbo，得分 87.61 分 — 查看该模型的详细评测结果
  68. 第 68：doubao-seed-1-6-flash，得分 87.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  69. 第 69：xAI: Grok 4.1 Fast，得分 87.17 分 — 查看该模型的详细评测结果
  70. 第 70：Google: Gemini 2.5 Flash Lite，得分 87.12 分 — 查看该模型的详细评测结果
  71. 第 71：hunyuan-large，得分 86.97 分 — 查看该模型的详细评测结果
  72. 第 72：Meta: Llama 3.3 70B Instruct，得分 86.18 分 — 查看该模型的详细评测结果
  73. 第 73：OpenAI: GPT-4o-mini，得分 85.75 分 — 查看该模型的详细评测结果
  74. 第 74：MiniMax-M2.5，得分 85.63 分 — 查看该模型的详细评测结果
  75. 第 75：qwen3-coder-flash，得分 85.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  76. 第 76：Mistral: Mistral Nemo，得分 82.58 分 — 查看该模型的详细评测结果
  77. 第 77：qwen3-0.6b，得分 63.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  78. 第 78：doubao-seed-2-0-code，得分 52.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
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