物界前沿评测·全球AI评测雷达
PHYSIX FRONTIER AI REVIEW · BENCHMARK RADAR
2026.08.05 · 周三
第 007 期
别人做评测，我们做评测的雷达——每天5分钟，看懂AI模型的真实水平
Elo 1509
Claude Fable 5 守擂 Arena
文本竞技场第一
空降第5
Qwen3.8-Max 上榜首周
Elo 1496 · 仅3327场对战
61 分
Opus 5 登顶 AA 智能指数
开源第一 Kimi K3 57 分
7.22T
DeepSeek-V4-Flash 周用量登顶
中国模型包揽 OpenRouter 前五
榜单雷达 3 组硬数据 ｜ 权威评测 3 篇 · 结论+原文链接 ｜ 社区实测 4 条 · 真实用户反馈 ｜ 评测日历
本期三条主线：Anthropic 霸榜——Arena 文本前十占七席、AA 智能指数前二包揽；中国模型正面突围——Qwen3.8-Max 上榜首周空降 Arena 第五，OpenRouter 用量前五全部是中国大模型，DeepSeek V4-Flash 单日吞下 8 万亿 token；代码基准全面饱和——SWE-bench 拉不开差距，评测焦点从「能不能过」转向「多少 token 过、写得地不地道」。
数据快照：2026-08-04 · 榜单更新 Aug 1 · 来源 arena.ai（原 LMArena）
雷达解读｜前十席 Anthropic 占七席，竞技场进入 Claude 时间。Qwen3.8-Max 是前十唯一新面孔，但对战样本只有 3327 场，置信区间 ±10 还宽——样本堆上去之后能不能守住前五，是本周最大看点。另一个反常信号：Opus 5 两个档位排在自家上代 Opus 4.6/4.7 thinking 之下，新旗舰还没在人类偏好上完成接班。
9 项基准加权（Agent/编程/通用/科学推理各占 25%）· 来源 artificialanalysis.ai
开源梯队：Kimi K3 (max) 57 分领跑，GLM-5.2 (max) 51 分、DeepSeek V4 Flash 0731 50 分紧随。速度榜 Celeris-1 以 2101 token/秒登顶，是第二名的两倍多。
真实生产流量，市场用脚投票 · 统计窗口 7/27–8/2 · 来源 openrouter.ai / 每日经济新闻
前五全是中国大模型，连续第 14 周压过美国。OpenAI GPT-5.6 Luna 降价 80% 后首次上榜，位列第八、周用量 1.95T、环比 +456%——价格杠杆立刻见效。用量榜是市场信号不是质量榜，看趋势，别把单周排名当采购结论。
评测 1Varto 通关 PutnamBench：640 道竞赛数学全证明
Varto 把它的 Isabelle 验证平台对准 PutnamBench（Putnam 大学生数学竞赛的形式化题库），解出全部 640 道 Isabelle 形式化题目——这是首个 Isabelle 提交，也是首个通关整个基准类别的方案。底层用 GPT-5.5，多数证明在 medium/high 推理档完成。成本账：平均每题 token 花费 8 美元、耗时 16 分钟，比当时 Lean 榜首方案便宜约 8 倍、快约 23 倍。
实测结论｜形式化数学从「能证几道」进入「整类通关」阶段。
✅ 优势：640/640 全证明、Isabelle 类别第一、单题成本与时长双降
❌ 注意：依赖 Isabelle 内建 tactic 与形式化档案库，换到裸 Lean 优势未必复现
推荐度：★★★★★ 适合：数学证明 / 形式化验证 / 定理证明研究
来源：Varto 官方博客（2026-07-23）· 原文链接 ↗
评测 2代码基准饱和了：Laravel Boost 宣布转向「性价比 + 地道性」
Laravel Boost 团队的 17 项评测里，前沿模型（GPT-5.6、Claude Fable 5、Mythos 5、Gemini 3.x）如今全部接近 100% 通过——一年前还在 60% 徘徊的 SWE-bench Verified 也已饱和，头部模型彼此只差一两分。「能不能过」失去了区分度。Boost 给出新北极星：一是每 token 产出多少正确代码（同任务不同模型成本能差一两个数量级）；二是代码地不地道（用 LLM-as-judge 按 19 条 Laravel 惯例打分，不再只看测试绿不绿）。
实测结论｜编程评测进入下半场，选模型别只看过率。
✅ 信号：前沿模型框架正确性已是基本盘
❌ 提醒：「过测试」≠「能合进代码库」，长程业务逻辑仍是短板，Terminal-Bench 这类真实任务榜单还远没打满
推荐度：★★★★★ 适合：编程选型 / 成本敏感团队 / 工程负责人
来源：Laravel Boost Benchmarks（2026-08）· 原文链接 ↗
评测 3Celeris-1：扩散语言模型登顶速度榜 2158 token/秒
Celeris-1 在 Artificial Analysis 可比非推理模型里跑出 2157.9 token/秒的输出速度登顶，首 token 延迟 0.64 秒。它不走自回归路线，而是把扩散架构搬到文本：先生成粗糙答案再多轮并行精修，是继 Inception Mercury 之后第二个商用的扩散语言模型 API。智力面要冷静看：MMLU-Pro 75.9%（延迟 158ms，GPT-5 是 81.9%/2046ms），但 AA 智能指数只有 12 分、同类 80 个模型里排第 40——它更强的是速度，不是聪明。定价 $0.20/百万输入、$0.70/百万输出。
实测结论｜延迟敏感场景的新选项，别指望它扛复杂推理。
✅ 适合：分类、抽取、打分、查询改写、实时翻译、Agent 工具调用这类短平快任务
❌ 短板：综合智能远落后前沿，重推理任务不适用
推荐度：★★★★★ 适合：实时语音 / 高并发低推理任务
来源：RuntimeWire / Artificial Analysis（2026-08-04）· 原文链接 ↗
跑分之外，真实用户在生产环境里摸出来的手感。只挑有信息量的。
OpenCode 官方 DeepSeek V4 Flash 单日吞下 8 万亿 token
开源编程工具 OpenCode 披露，DeepSeek V4 Flash 正式版单日在其平台消耗 8 万亿 token，其中 5 万亿来自免费额度、3 万亿来自付费套餐 OpenCode Go。作对比：接了 400 多个模型的 OpenRouter 全平台日均也就约 6.6 万亿。一个模型、一个入口，单日用量超过整个路由平台的日均——「能力提升、价格不变」把被压着的需求一下放了出来。
荣耀高管 「DeepSeek 斩杀线」：单位 token 成本与性能最优
荣耀关海涛谈 DeepSeek-V4-Flash 正式版跑分：单任务成本比 GPT-5.6 Luna 低约 60%。他把这叫「DeepSeek 斩杀线」——同价位里性能最优、同性能里价格最低，对国内、海外、中间层三方都是压力。这条线和 OpenRouter 上中国模型登顶互为印证。
YouTube/社区 GPT-5.6 Luna 降价 80% 后首进 OpenRouter 榜
OpenAI 把 GPT-5.6 Luna 输出价从 6 美元/百万 token 砍到 1.2 美元、输入从 1 美元降到 0.2 美元，上线不到三周就调价。效果立竿见影：Luna 首次登上 OpenRouter 周榜第八、用量环比 +456%。但开发者社区反应复杂——有人在 OpenCode 评论区直言「我们想要的是 DeepSeek 的价格」。
Reddit r/singularity 「Kimi K3、GLM 5.2 是真材实料还是跑分虚高」仍在吵
中国开源模型冲榜引发社区激辩：一派拿 Arena、AA 的硬排名说「已经追平甚至反超」，另一派质疑对战样本量和跑分口径。Qwen3.8-Max 空降 Arena 第五但只有 3327 场对战，正好是这场争论的缩影——榜单在变，信任还在建立。这正是本栏目持续跟踪的问题。
来源：r/singularity 社区讨论
本周｜Qwen3.8-Max 开源权重放出——千问首个开源旗舰，重点看社区自部署复现与 Arena 对战样本积累（当前仅 3327 场，Elo 待验证）
8/5｜Claude Opus 4.1 退役——迁移窗口期，适合把 Opus 5 与 GPT-5.6 Sol 拉进同一组任务做迁移对比测试
持续跟踪｜DeepSeek V4-Flash 用量曲线与 OpenRouter 中国模型份额——成本锚是否进一步下移
持续跟踪｜Celeris-1 生产环境实测——2158 token/秒的速度优势能否转化为真实的端到端延迟收益