分类分数 V3 排行榜

LMSpeed 指令遵循能力最强的 AI 模型

使用当前运行中的全部有效 Benchmark,对比模型的约束遵循、结构化输出、新指令泛化和多轮长指令能力。

方法论 3.0查看方法论

当前结论

当前还没有模型满足正式排名规则。下表有 15 个估算模型和 77 个暂定模型。它们可用于观察,但不能当成正式名次。

排名会随新数据和方法更新。页面顶部显示本次运行日期。

当前可用榜单数据

收录模型
92
正式排名模型
0
Benchmark 列
3
已有证据的维度
2/4

如何阅读 Benchmark 进度条

每个进度条只用于比较同一 Benchmark 列中的模型,长度相对于当前榜单展示的模型计算;它不是分类分数,也不能跨 Benchmark 列比较。

排名模型LMSpeed 分类分约束遵循新指令泛化评级证据覆盖更新时间
IFEvalundefined 个模型AA-IFBenchundefined 个模型IFBenchundefined 个模型
估算模型(不排名)15
Qwen3.5-27BQwen
57.1±11.9
95.075.6估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Qwen3.7 PlusQwen
56.8±11.9
94.678.0估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Qwen3.7 MaxQwen
56.8±11.9
94.380.5估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Qwen3.6 PlusQwen
55.7±11.9
94.375.2估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Qwen3.5-122B-A10BQwen
54.2±11.9
93.475.7估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Kimi K2.5MoonshotAI
54±11.9
93.970.2估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Qwen3.5
53.7±11.9
92.678.8估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GLM-5Z.ai
52.4±11.9
92.672.3估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
O1OpenAI
51.5±11.9
92.270.3估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Qwen3.5-35B-A3BQwen
51.5±11.9
91.972.5估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Claude Opus 4.5Anthropic
45.7±11.9
90.943.0估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GPT-4.1 MiniOpenAI
42.4±11.9
88.538.3估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GPT-4.1OpenAI
42.1±11.9
87.443.0估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
DeepSeek V3
39.7±11.9
86.134.8估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GPT-4.1 NanoOpenAI
37.1±11.9
83.232.0估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
暂定模型(不排名)77
MiniMax M3MiniMax
57.8±16.0
82.9暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Qwen3.8 MaxQwen
57.7±16.0
82.8暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Inkling SmallThinking Machines
57.4±16.0
82.2暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Grok 4.3SpaceXAI
57±16.0
81.3暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
MiMo-V2.5-ProXiaomi
56.3±16.0
79.9暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
InklingThinking Machines
56.3±16.0
79.8暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Qwen3.8 27BQwen
56.1±16.0
79.5暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
O3 MiniOpenAI
55.6±16.3
93.9暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GPT-5.2 CodexOpenAI
55.3±16.0
77.6暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Gemini 3.1 ProGoogle
55.1±16.0
77.1暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Muse Glimmer 30BMeta
55.1±16.0
77.0暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Qwen3.6 Max PreviewQwen
54.9±16.0
76.6暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
DeepSeek V4 Pro 0813DeepSeek
54.9±16.0
76.5暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GLM-5.1Z.ai
54.8±16.0
76.3暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Gemini 3.5 FlashGoogle
54.8±16.0
76.3暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Kimi K2.6MoonshotAI
54.7±16.0
76.0暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GPT-5.4 NanoOpenAI
54.6±16.0
75.9暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GPT-5.5OpenAI
54.6±16.0
75.9暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
MiniMax M2.7MiniMax
54.6±16.0
75.7暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GPT-5.3 CodexOpenAI
54.4±16.0
75.4暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GPT-5.2OpenAI
54.4±16.0
75.4暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Ling-3.0-flashInclusionai
54.1±16.0
74.5暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GPT-5.4OpenAI
53.9±16.0
73.9暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Command ACohere
53.9±16.0
73.9暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GPT-5.4 MiniOpenAI
53.6±16.0
73.3暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GLM-5.2Z.ai
53.6±16.0
73.3暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GLM-5 TurboZ.ai
53.6±16.0
73.2暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GPT-5OpenAI
53.6±16.0
73.1暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GPT-5.1OpenAI
53.5±16.0
72.9暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GPT-5.6 SolOpenAI
53.4±16.0
72.7暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
O3OpenAI
53±16.0
71.4暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GPT-5.6 TerraOpenAI
52.9±16.0
71.2暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Gemini 3 ProGoogle
52.6±16.0
70.4暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GPT-5.1 Codex MaxOpenAI
52.5±16.0
70.0暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GPT-5.1 CodexOpenAI
52.5±16.0
70.0暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
gpt-oss-120bOpenAI
52.1±16.0
69.0暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
MiMo-V2-Pro
52.1±16.0
68.8暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Mistral Medium 3.5Mistral
52.1±16.0
68.8暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GLM-4.7Z.ai
51.8±16.0
67.9暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Qwen3.6 27BQwen
51.7±16.0
67.6暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Step 3.7 FlashStepFun
51.6±16.0
67.3暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
gpt-oss-20bOpenAI
50.8±16.0
65.1暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Qwen3.6 35B A3BQwen
50.6±16.0
64.4暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Claude Fable 5Anthropic
50.3±16.0
63.5暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Kimi K2.7 CodeMoonshotAI
50.2±16.0
63.1暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Hy3 previewTencent
50.2±16.0
63.1暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Claude Opus 4.8Anthropic
49.9±16.0
62.2暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GLM-5V TurboZ.ai
49.6±16.0
61.1暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Claude Opus 4.7 MaxAnthropic
48.8±16.0
58.6暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Ling 2.6 FlashinclusionAI
48.5±16.0
57.4暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Trinity Large ThinkingArcee AI
48.2±16.0
56.3暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Gemini 3 FlashGoogle
47.8±16.0
55.1暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
MiMo-V2-Omni
47.3±16.0
53.5暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
DeepSeek V3.2DeepSeek
46±16.0
49.0暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Gemini 2.5 ProGoogle
45.9±16.0
48.7暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Claude Sonnet 4Anthropic
45±16.0
45.4暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Claude Opus 4.6Anthropic
44.7±16.0
44.6暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Qwen3 MaxQwen
44.6±16.0
44.1暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Claude Opus 4.7Anthropic
44.5±16.0
43.6暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Llama 4 MaverickMeta
44.3±16.0
43.0暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Kimi K2MoonshotAI
43.8±16.0
41.5暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Claude Sonnet 4.6Anthropic
43.7±16.0
41.2暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
MiMo-V2-Flash
43.3±16.0
39.9暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
DeepSeek R1DeepSeek
43.3±16.0
39.6暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Llama 4 ScoutMeta
43.2±16.0
39.5暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Mistral Medium 3Mistral
43.2±16.0
39.3暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Gemini 2.5 FlashGoogle
43.1±16.0
39.0暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Llama 3.1Meta
43.1±16.0
39.0暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
DeepSeek V3.1DeepSeek
42.7±16.0
37.8暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GLM-4.5 AirZ.ai
42.6±16.0
37.6暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GLM-4.6Z.ai
42.4±16.0
36.7暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Mistral Large 3
42.2±16.0
36.2暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Claude 3 HaikuAnthropic
42.2±16.0
36.1暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GPT-4oOpenAI
41.6±16.0
34.3暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GPT-4o MiniOpenAI
40.5±16.0
31.0暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Phi 4Microsoft
37.8±16.0
23.5暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
DeepSeek R1 Distill QwenDeepSeek
37.5±16.0
22.9暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日

这个榜单衡量什么

哪个 AI 模型更能按要求完成任务

这类榜单关注约束遵循、结构化输出、新指令理解和长对话执行。当前运行可能只覆盖其中部分维度。

当前可用数据覆盖 2/4 个维度,并展示 3 个 Benchmark 列。

四个能力维度

四个维度来自分类蓝图。当前可用数据可能只覆盖其中一部分。没有证据的维度不会被写成已验证能力。

约束遵循

当前有 1 个 Benchmark 列提供这个维度的证据。

  • IFEval

结构化输出

当前可用数据还没有这个维度的合格证据。它不会进入分类分计算。

新指令泛化

当前有 2 个 Benchmark 列提供这个维度的证据。

  • AA-IFBench
  • IFBench

多轮与长指令

当前可用数据还没有这个维度的合格证据。它不会进入分类分计算。

适合参考的指令遵循任务

  • JSON 和固定格式输出。模型需要稳定满足字段和格式要求。
  • 规则严格的工作流。模型需要同时遵守多个限制和安全规则。
  • 多轮任务助手。模型需要记住前文要求,并在长对话中继续执行。

如何用这张榜单选择模型

  1. 第 1 步

    先确认评级状态

    只有正式评级模型才有名次。估算和暂定模型没有正式名次。

  2. 第 2 步

    再看评分区间和证据

    分数接近时,不要只看名次。还要查看不确定性、维度覆盖和 Benchmark 数量。

  3. 第 3 步

    最后用真实任务测试

    榜单不能替代你的测试。请同时检查质量、速度、价格、上下文和供应商限制。

用真实格式和规则测试模型。还要检查重试率、长上下文稳定性、速度和成本。

评级状态说明

正式评级

正式评级表示证据和重叠条件已满足。模型可以进入排名。

估算

估算表示已有部分证据,但还不满足正式排名条件。

暂定

暂定表示证据较少,或维度与 Benchmark family 覆盖还不满足估算条件。结果只适合早期观察。

Benchmark 与证据来源

证据来源名称和 Benchmark 分组来自当前可用评分数据。一个来源可以提供多个 Benchmark。

  • BenchLM

    AA-IFBench、IFBench和IFEval

指令遵循模型排行榜如何生成

LMSpeed 将合格的第三方 Benchmark 先归入四个固定能力维度。Rated 模型满足正式排名所需的证据覆盖与重叠校准要求;Estimated 与 Provisional 模型继续展示,但不授予名次。

阅读分类分数方法论

榜单限制

分类分来自当前收录的第三方 Benchmark。不同测试可能使用不同数据、提示和评分规则。榜单不代表永久结论,也不能代表每个真实任务。重要选择仍要用自己的数据和流程测试。

常见问题

当前可见模型中谁的正式名次最高

当前没有正式第一名。页面有 15 个估算模型和 77 个暂定模型。它们没有正式名次,不能当成冠军。

不同分类的分数可以直接比较吗

不可以。每个分类使用不同的能力维度和证据。分类分只适合在同一张榜单内比较。需要比较不同任务时,请分别查看对应分类。

估算和暂定模型值得看吗

可以把它们当成候选模型。它们的证据还不够完整,所以没有正式名次。先看证据覆盖和不确定性,再用真实任务测试。

榜单多久更新一次

新的完整评分运行发布后,榜单会更新。页面顶部会显示当前运行日期和方法版本。LMSpeed 不保证固定的日更或周更时间。

排名第一就是最适合我的模型吗

不一定。你的任务还会受到速度、价格、上下文长度、工具支持、地区和供应商限制影响。榜单用于缩小范围,不能替代真实测试。

指令遵循分高就不需要结果校验吗

仍然需要。高分只表示当前 Benchmark 表现较好。生产任务还应检查格式、内容、安全规则和重试情况,并处理无效输出。