分类分数 V3 排行榜

LMSpeed 最佳多语言 AI 模型

从跨语言理解、多语言生成、推理迁移与低资源鲁棒性 Benchmark 对比多语言 AI 模型,分类分按能力维度均衡合成。

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 7 个估算模型和 10 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
17
正式排名模型
0
Benchmark 列
4
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 分类分跨语言理解推理迁移评级证据覆盖更新时间
NOVA-63undefined 个模型AA Global-MMLU-Liteundefined 个模型INCLUDEundefined 个模型MMLU-ProXundefined 个模型
估算模型(不排名)7
Qwen3.7 MaxQwen
58.1±11.7
59.086.287.0估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Qwen3.5
54.6±12.2
59.184.7估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Qwen3.6 PlusQwen
52.2±12.2
57.984.7估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Claude Opus 4.5Anthropic
51.7±12.2
56.785.7估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Qwen3.7 PlusQwen
51.1±11.7
58.883.085.4估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Kimi K2.5MoonshotAI
44.2±12.2
56.082.3估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
GLM-5Z.ai
43.8±12.2
55.183.1估算undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
暂定模型(不排名)10
Claude Opus 5Anthropic
64.3±17.1
89.8暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Gemini 3.1 ProGoogle
59.7±17.3
93.2暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Claude Opus 4.8Anthropic
55±17.1
87.6暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Claude Opus 4.6Anthropic
54±17.3
92.2暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Gemini 3 ProGoogle
54±17.3
92.2暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Qwen3.5-27BQwen
45.4±16.4
82.2暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Qwen3.5-122B-A10BQwen
45.4±16.4
82.2暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Qwen3.5-35B-A3BQwen
41.6±16.4
81.0暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
Qwen3
36.7±16.4
79.4暂定undefined/4 个维度 · undefined 个 Benchmark family2026年8月28日
gpt-oss-120bOpenAI
31.5±17.3
82.8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 模型更适合多语言任务

这类榜单关注跨语言理解、多语言生成、推理迁移和低资源语言表现。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 4 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。

跨语言理解

当前有 3 个 Benchmark 列提供这个维度的证据。

  • NOVA-63
  • AA Global-MMLU-Lite
  • INCLUDE

多语言生成

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。

推理迁移

当前有 1 个 Benchmark 列提供这个维度的证据。

  • MMLU-ProX

低资源鲁棒性

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。

适合参考的多语言任务

  • 翻译和本地化。模型需要保留意思、语气和专业词汇。
  • 多语言客服。模型需要理解不同写法,并稳定使用目标语言。
  • 跨语言资料检索。模型需要在一种语言中找资料,再用另一种语言回答。

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。

要用你的目标语言实测。还要检查方言、文字系统、文化表达和专业词汇。

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 Global-MMLU-Lite、INCLUDE、MMLU-ProX和NOVA-63

Multilingual 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 7 个估算模型和 10 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。

多语言分高就支持所有语言吗

不代表。榜单只反映当前运行中的语言证据。具体语言、方言、文字系统和专业领域仍要单独测试。低资源语言尤其需要真实样本。