AI EVALUATION, IN CONTEXT.BY EQUALITY MACHINE

LLM Stats

AIME

AIME 要求模型为较难的数学题给出准确整数答案。比较成绩时,年份、尝试次数和最终答案的选择规则缺一不可。

本导读介绍 2024 与 2025 年 AIME I/II 试题。部分关联记录还含 2026 年或未注明年份的成绩;下文的 30 题说明不代表这些成绩的题量或协议,应逐条核对年份与评测条件后再比较。

模型需要交付什么

AIME 是数学竞赛,答案为 0 至 999 的整数。在 AI 评测中,模型需要解题并给出该整数;推理文字再流畅,也不能替代正确的最终答案。

MAA · AIME competition and integer answer format · Artificial Analysis · AIME 2025 evaluation

2024 与 2025 要分开看

常用的 2024 题集包含当年 AIME I 和 II 共 30 题;2025 题集也有 30 题,但题目不同。题量一致不意味着成绩可互换。本导读不覆盖 AIME 2026。

Hugging Face H4 · AIME 2024 dataset · MathArena · AIME 2025 dataset

答案提取也是评测的一部分

评分前需要从输出中提取最终答案。Artificial Analysis 公布了提示词和数学答案检查流程。应同时记录这些细节、工具权限和推理限制,因为它们共同定义实际评测条件。

Artificial Analysis · Mathematical answer extraction and evaluation

区分重复尝试与投票

阅读百分比时应确认:是对多次尝试取平均、任意一次成功即可,还是对投票选出的答案评分。这些分别衡量不同的可靠性与计算投入;MathArena 提供运行配置和已保存输出供核对。

MathArena · Evaluation code and run configurations

小幅分差怎样理解

单次完整作答 30 题时,多答对一题就会提高约 3.33 个百分点。这只是算术关系,并不是误差区间。应结合逐题结果和重复实验判断,小幅领先不足以说明全面数学优势。

Hugging Face H4 · AIME 2024 dataset · MathArena · AIME 2025 dataset

数据来源与署名:LLM Stats

已收录的评测资料

这条来源记录收录了 2 条数值成绩。来源区分了 2 个模型身份或配置。同一模型可能有多条记录;比较前请核对具体版本、工具和运行预算。 查看成绩及逐条证据 →

指标方向
数值越高越好

从这些资料开始

引用文档及日期(1)

目录采集于 2026-08-17,资料入口与字段反映当时保存的来源。

关注度快照

观测日期:2026-10-12

GitHub 星标
84

查看来源快照

这是注明日期的关注度观测,不是实时计数或评测分数。

评测信息与证据

来源
LLM Stats
发布者
未收录
评测发布日期
未收录
采集日期
2026-08-17
模态
text

本站保留来源报告的结果,不代表独立复测。请先核对任务版本、评测协议、分数单位和报告日期;不同运行条件不能直接合并为统一排名。

报告成绩 2

按来源中的观察顺序展示,顺序不代表排名。日期保留原始精度。

模型数值单位协议报告日期与口径来源
Phi 4 Mini Reasoning0.575未收录未收录2025-04-30 · model_announcementLLM Stats
MiMo-V2.5-Pro0.373未收录未收录2026-04-27 · model_announcementLLM Stats