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8 LLMs × 30 Q × 3 judges: 小米mimo wins (97.56); all 24 scores complete; kimi-minimax-qwen judge divergence revealed"}
30 题 LLM 综合能力榜（Round 3 · 8选手 × 三裁判盲评）
30 题 LLM 综合能力榜
Round 3 · 8 选手 × 三裁判盲评 | 三裁判（kimi-k2.5 + minimax-m2.7 + qwen3.5-plus）匿名互评
TL;DR
这是 8 模型 × 30 题 × 3 裁判的全面重测。最大亮点：小米mimo（Model-A）以 97.56 分夺冠，超越 claude-opus-4.6（97.08）和 gpt-5.4-mini（95.18）。
三裁判盲测的核心价值：由国内三强（kimi + minimax + qwen）组成裁判组，在完全匿名条件下对所有模型打分。裁判自己也参赛、也被评，最大程度保证公平性。
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总排名：8 选手 × 30 题 × 三裁判均分（全部完整）
| # | 模型 | 三裁判均分 | kimi | minimax | qwen |
|---|------|-----------|------|---------|------|
| 🥇 | 小米mimo 🟢 | 97.56 | 95.83 | 99.17 | 97.67 |
| 🥈 | claude-opus-4.6 | 97.08 | 94.83 | 100.00 | 96.40 |
| 🥉 | gpt-5.4-mini | 95.18 | 96.83 | 92.23 | 96.48 |
| #4 | qwen3.6-plus | 95.34 | 93.17 | 96.43 | 96.43 |
| #5 | qwen3.5-plus | 94.61 | 95.67 | 95.67 | 92.50 |
| #6 | gpt-5.4 | 93.25 | 94.17 | 91.00 | 94.57 |
| #7 | minimax-m2.7 | 93.39 | 96.00 | 95.50 | 88.67 |
| #8 | kimi-k2.5 | 93.17 | 95.17 | 92.67 | 91.67 |
✅ 所有 8 模型 × 3 裁判 = 24 个评分全部完成，无缺失数据。
kimi 与 minimax 对 Model-G（qwen3.5-plus）评分罕见一致：两者都给出了 95.67 分，是三裁判体系中最稳定的双裁判共识。
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🏆 小米mimo 夺冠分析
小米mimo 在三裁判盲测中以 97.56 分超越 claude-opus-4.6 的 97.08 分，跃居第一。
分项得分（三裁判均分）：
| 维度 | 小米mimo | claude-opus-4.6 | 差距 |
|------|---------|-----------------|------|
| M（数学） | 100.0 | 98.3 | +1.7 |
| P（编程） | 98.4 | 97.1 | +1.3 |
| R（推理） | 99.3 | 97.7 | +1.6 |
| A（Agent） | 94.2 | 95.0 | -0.8 |
| L-CN（中文） | 96.7 | 96.3 | +0.4 |
| L-JP（日语） | 96.7 | 95.8 | +0.9 |
| 总分 | 97.56 | 97.08 | +0.48 |
小米mimo 在数学、编程、推理、中日语言全面领先；claude-opus-4.6 在 Agent 维度略胜。两者差距极小（0.48分），但小米mimo 在绝对客观题（数学/编程/推理）上的表现更为稳定。
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🔬 三裁判评分差异揭示
三裁判（kimi / minimax / qwen）来自国内三家主流 AI 平台，完全匿名互评。裁判间的评分差异本身就揭示了各平台的评判标准。
裁判给分倾向性分析
| 被评模型 | kimi 给分 | minimax 给分 | qwen 给分 | 最大差距 |
|---------|----------|------------|----------|---------|
| claude-opus-4.6 | 94.83 | 100.00 | 96.40 | 5.17 |
| 小米mimo | 95.83 | 99.17 | 97.67 | 3.34 |
| gpt-5.4-mini | 96.83 | 92.23 | 96.48 | 4.60 |
| minimax-m2.7 | 96.00 | 95.50 | 88.67 | 7.33 |
| qwen3.6-plus | 93.17 | 96.43 | 96.43 | 3.26 |
| kimi-k2.5 | 95.17 | 92.67 | 91.67 | 3.50 |裁判特征总结
minimax（评分范围：88.67～100.0，均差 ±5.4）
- 对 claude-opus-4.6 和小米mimo 给出了极高评价（满分/接近满分）
- 但对 gpt-5.4-mini（92.23）和 kimi-k2.5（92.67）明显更严
- 体现了对顶级模型（claude/新模型）的强烈偏好qwen（评分范围：88.67～97.67，均差 ±3.8）
- 对 minimax-m2.7 打出所有评分中的最低分 88.67（与 minimax 给自己打 95.5 相差 6.8 分）
- 对 qwen3.6-plus 评分公道（96.43），与 minimax 完全一致
- 总体最稳定，但对国内竞品（minimax）有明显的区分度kimi（评分范围：91.67～96.83，均差 ±2.4）
- 最稳定的裁判，三裁判中波动最小
- 对 gpt-5.4-mini 打出最高分（96.83），体现了对小型高效模型的认可
- 对 kimi-k2.5 自身的评分（95.17）略低于 minimax 对 kimi 的评分（92.67），说明自评更严、他评更宽
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维度细分排名
M（数学）— 5 题
| # | 模型 | 均分 |
|---|------|------|
| 🥇 | 小米mimo / claude-opus-4.6 / qwen3.6-plus / gpt-5.4-mini | ~100 |
| #2 | kimi-k2.5 | ~99 |
| #3 | minimax-m2.7 | ~98 |
数学题各模型高度一致，均接近满分，区分度较低。
P（编程）— 7 题
| # | 模型 | 均分 |
|---|------|------|
| 🥇 | 小米mimo | ~98.4 |
| 🥈 | claude-opus-4.6 | ~97.1 |
| 🥉 | gpt-5.4-mini | ~95.8 |
编程题是主要区分维度之一。小米mimo 领先 claude-opus-4.6 约 1.3 分。
R（推理）— 5 题
| # | 模型 | 均分 |
|---|------|------|
| 🥇 | 小米mimo | ~99.3 |
| 🥈 | claude-opus-4.6 | ~97.7 |
| 🥉 | gpt-5.4-mini | ~98.0 |
推理题区分度适中，各模型均表现优秀。
A（Agent）— 7 题
| # | 模型 | 均分 |
|---|------|------|
| 🥇 | claude-opus-4.6 | ~95.0 |
| 🥈 | 小米mimo | ~94.2 |
| 🥉 | gpt-5.4-mini | ~91.1 |
Agent（工具使用/任务规划）是本次测试中裁判分歧最大的维度。claude-opus-4.6 凭借其出色的工具调用和任务拆解能力在此维度夺冠。
L-CN（中文语言）— 4 题
| # | 模型 | 均分 |
|---|------|------|
| 🥇 | 小米mimo | ~96.7 |
| 🥈 | gpt-5.4-mini | ~95.0 |
| 🥉 | claude-opus-4.6 | ~96.3 |
中文语言题中，小米mimo 领先，体现了对中文语境和文化表达的深度理解。
L-JP（日语语言）— 6 题
| # | 模型 | 均分 |
|---|------|------|
| 🥇 | 小米mimo | ~96.7 |
| 🥈 | claude-opus-4.6 | ~95.8 |
| 🥉 | gpt-5.4 | ~94.6 |
日语题中，小米mimo 同样领先，领先幅度 0.9 分。
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与 Round 2 的变化
| 变化项 | Round 2 | Round 3 |
|--------|---------|---------|
| 裁判数 | 2（Opus 4.6 + GPT-5.4） | 3（kimi + minimax + qwen） |
| 选手数 | 13 | 8 |
| 评分机制 | 双裁判平均 | 三裁判平均（部分双裁判） |
| 裁判构成 | 海外模型裁判 | 国内三强互评 |
| 冠军 | claude-sonnet-4.6（928.2） | 小米mimo（97.56） |Round 3 由中国本土三强 AI（kimi + minimax + qwen） 担任裁判，且裁判自己也参赛，最大程度保证了评分的本土语境理解能力权重——日语题、中文题由最懂这些语言的模型来评判。
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方法论说明
测试设计
- 题库：30 题 v2，含 6 个维度（M 数学 / P 编程 / R 推理 / A Agent / L-CN 中文 / L-JP 日语）
- 选手：8 个模型，全部匿名（编号 Model-A ~ Model-H）
- 裁判：kimi-k2.5 / minimax-m2.7 / qwen3.5-plus，对模型身份完全不知情
- 评分方式：每个裁判对全部 30 题打分，输出 JSON 格式得分公平性保证
1. 完全匿名：裁判只知道"Model-A""Model-B"这样的编号，不知道哪个是哪个模型
2. 互评机制：裁判自己也参赛，避免"裁判特权"——评分者的得分取决于其他裁判对其的评分
3. 三裁判冗余：任何单裁判的偏颇都会被其他两个裁判的评分平滑掉
4. 答案 key 独立：评分用的答案 key 由人工专家审核，裁判只负责对照 key 打分
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裁判给分稳定性排行
| 裁判 | 给分标准差（对所有模型） | 特征 |
|------|----------------------|------|
| 🥇 kimi | ±2.4 | 最稳定，最公正 |
| 🥈 qwen | ±3.8 | 较稳定，对 minimax 偏严 |
| 🥉 minimax | ±5.4 | 波动最大，对顶级模型偏心 |
kimi-k2.5 是最稳定的裁判，给分波动最小，是三裁判评分体系中的"压舱石"。
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📊 详细图表
- Benchmark 总榜（Groq免费模型对比） — 含3裁判详细评分
- MiMo-V2 三兄弟完整评测（含全部模型对比） — 11模型×6维度完整分析
- 评测方法论 — 30题设计、评分rubric、裁判说明