评测集与任务范围
ModelDial 使用自建私有数据集，分别测试后端开发、前端交互和知识推理。以下说明测试内容、评分依据和当前成绩。
为什么使用私有数据集
私有测试数据的作用与局限
不同榜单使用的任务、评分方式和模型设置各不相同，排名不能直接互换。私有测试数据可以补充公开基准，但仍需要检查任务和评分是否合理。
部分基准已接近得分上限
部分基准已出现饱和：当领先模型的成绩集中在高分区，分数就更难区分能力。评测需要有区分度的任务，以及持续的设计与维护。
公开测试题可能进入训练数据
公开测试内容可能进入训练数据，或被用于针对性优化。使用私有测试数据有助于减少这类风险。公开榜单不等于公开测试题，两者需要区分。
公开任务范围、评分方式和结果
ModelDial 按后端、前端和知识推理分别记录成绩，并公开任务范围、评分方式与实测结果。你可以比较模型迭代与思考档位，再结合自己的工作做判断。
数据是否私有不是质量保证。评测还需要合理的任务、可靠的评分和持续维护。
研究与行业实践
- When AI Benchmarks Plateau
ICML 2026：研究的 60 个基准中，接近一半出现饱和；抗饱和能力与专家设计有关，不能仅由测试数据是否公开判断。
- LiveBench
通过加入来自新近材料的问题、定期更新任务，降低测试数据污染风险。
- Scale · MASK
使用私有测试部分生成榜单，同时提供公开部分，监测过拟合并限制针对榜单的优化。
后端与测试
业务规则与异常处理
规则分析→边界检查→回归设计
- 测什么
- 服务契约与边界、重试与异常、CI 审计、事务一致性、缓存与回归。
- 怎么判断
- 识别冲突与遗漏，给出可核验的处理方案；检查约束、边界条件和回归覆盖。
gpt-6-astra · xhigh 查看完整分榜 前端与交互
页面功能与交互状态
页面实现→状态维护→交互反馈
- 测什么
- 页面实现、交互流程、异步选择、查询状态、响应式布局与回归。
- 怎么判断
- 结合任务检查功能、状态维护与交互反馈，按该任务的评分规则汇总成绩。
gpt-6-astra · xhigh 查看完整分榜 知识与推理
跨学科知识与推理
理解问题→运用知识→完成推理
- 测什么
- 数学、计算机与人工智能、物理、工程、生物与医学、人文与社会科学等。
- 怎么判断
- 按答案正确性计分，并保留学科维度的表现。成绩反映本次任务范围。
claude-opus-5-5 · max 查看完整分榜 综合分的计算方式
综合分按后端 40%、前端 30%、知识推理 30% 汇总。各项满分 100，采用同一实测配置；明确用途时，优先看相关分榜。
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