AI 评测与排行榜,分别告诉你什么
分清评测基准、一次评测运行与排行榜,用它们回答各自适合的问题。
LLM Stats
OJBench is a competition-level code benchmark designed to assess the competitive-level code reasoning abilities of large language models. It comprises 232 programming competition problems from NOI and ICPC, categorized into Easy, Medium, and Hard difficulty levels. The benchmark evaluates models' ability to solve complex competitive programming challenges using Python and C++.
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。
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 |
|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.6 | 0.606 | 未收录 | 未收录 | 2026-04-20 · model_announcement | LLM Stats |
| Kimi K2-Thinking-0905 | 0.487 | 未收录 | 未收录 | 2025-09-05 · model_announcement | LLM Stats |
| Qwen3.5-27B | 0.401 | 未收录 | 未收录 | 2026-02-24 · model_announcement | LLM Stats |
| Qwen3.5-122B-A10B | 0.395 | 未收录 | 未收录 | 2026-02-24 · model_announcement | LLM Stats |
| Qwen3.5-35B-A3B | 0.36 | 未收录 | 未收录 | 2026-02-24 · model_announcement | LLM Stats |
| Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 | 0.325 | 未收录 | 未收录 | 2025-07-25 · model_announcement | LLM Stats |
| Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking | 0.297 | 未收录 | 未收录 | 2025-09-10 · model_announcement | LLM Stats |
| Kimi K2-Instruct-0905 | 0.271 | 未收录 | 未收录 | 2025-09-05 · model_announcement | LLM Stats |
| Kimi K2 Instruct | 0.271 | 未收录 | 未收录 | 2025-07-11 · model_announcement | LLM Stats |