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AI 模型评测

同一模型换一套题，名次能差出好几名——榜单从来不是成绩单，而是出题人视角的一块切片。基准怎么出、评分器怎么设计、结果怎么才不虚高，正是判断一个分数可不可信的三件事。

评测难的不是出题，而是让分数真的代表能力。UNO-Bench 用 44 类任务统一口径，配套打分模型把一致性做到约 95%；AMO-Bench 请专家新出 50 道 IMO 级题目绕开语料记忆，多数模型得分仍不足四成。智能体评测从真实失败案例起步，并分清 pass@k 与 pass^k——后者才对应“每次都得可靠”。