Benchmark

GPQA

reasoning general text

A challenging dataset of 448 multiple-choice questions written by domain experts in biology, physics, and chemistry. Questions are Google-proof and extremely difficult, with PhD experts reaching 65% accuracy.

Top 10

榜单概览

1Nemotron 3 Ultra 550B A…87.02GPT-585.73Grok 4 Fast85.74Claude Sonnet 4.583.45GPT-5 mini82.36Qwen3-235B-A22B-Thinkin…81.17GLM-4.681.08Claude Opus 4.180.99GPT OSS 120B80.110DeepSeek-V3.2-Exp79.9
数据说明

分数为 0-100 百分制综合成绩(Elo 榜为相对评分,仅供同榜内比较)。评测分数属事实数据,整理自公开评测体系与厂商公开资料,部分分数为厂商自报口径,不同榜单的评测方法与数据集可能存在差异,请结合多个榜单交叉参考。

Ranking

模型排名

名次 模型 机构 分数 来源
1 Nemotron 3 Ultra 550B A55B NVIDIA 87.0 来源
2 GPT-5 OpenAI 85.7 来源
3 Grok 4 Fast xAI 85.7 来源
4 Claude Sonnet 4.5 Anthropic 83.4 来源
5 GPT-5 mini OpenAI 82.3 来源
6 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 Alibaba Cloud / Qwen Team 81.1 来源
7 GLM-4.6 Zhipu AI 81.0 来源
8 Claude Opus 4.1 Anthropic 80.9 来源
9 GPT OSS 120B OpenAI 80.1 来源
10 DeepSeek-V3.2-Exp DeepSeek 79.9 来源
11 GLM-4.5 Zhipu AI 79.1 来源
12 Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking Alibaba Cloud / Qwen Team 77.2 来源
13 Kimi K2 0905 Moonshot AI 75.8 来源
14 Kimi K2-Instruct-0905 Moonshot AI 75.1 来源
15 GLM-4.5-Air Zhipu AI 75.0 来源
16 Claude Haiku 4.5 Anthropic 73.0 来源
17 Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct Alibaba Cloud / Qwen Team 72.9 来源
18 GPT OSS 20B OpenAI 71.5 来源
19 GPT-5 nano OpenAI 71.2 来源
20 Nemotron Nano 9B v2 NVIDIA 64.0 来源