AA 发布智能指数 v5:60% 私有数据、Opus 5.5 登顶、开源差距扩至 12 分

Artificial Analysis 于 10 月 28 日发布 Intelligence Index v5，并同步上线 Progress Index v1。这是自 1 月 v4 以来最大的一次升级：四大能力维度各占 25% 权重，共纳入 9（一说 12）项基准，60% 权重来自私有测试集或保留答案，以对抗数据污染。Claude Opus 5.5 总分登顶，开源权重阵营落后幅度从 v4.3 的 3 分扩大到 12 分。

已确认

• 权重结构：Knowledge Work(25%，含 AA-Briefcase 15%、AutomationBench-AA 等)与其余三大维度各占四分之一；新基准包括 AA-Briefcase v1.1、AutomationBench-AA、Terminal-Bench 4.0、FrontierCode 2.0 等，取代 Humanity's Last Exam 的 HLE-Diamond 也纳入其中
• 评测更「重」：单任务输出 token 中位数从 35k 涨至 59k；effort 档位影响扩大——Claude Opus 5.5 在 low effort 得 35 分、max effort 得 58 分，单任务成本相差 10 倍($0.9x 对 $10.04)
• 成本格局：Opus 5.5(max)单任务成本 $10.04，GPT-6 Astra(max)$6.24，GPT-6.1 Sol(max)仅 $1.27 而得分接近；@BorisMPower 转述的帕累托图显示 OpenAI 几乎统治每个价位的「单位价格智能」前沿，唯一例外是最贵顶点
• 开源掉队：榜首 Kimi K3.1 Pro(权重未发布)得 46 分、落后总榜 12 分；已发布权重模型中 DeepSeek V4 系列表现靠前，但在 FrontierCode 2.0 上仍落后 18 分
• 无模型通吃：Opus 5.5 仅在 FrontierCode 2.0(46%)、HLE-Diamond(68%)等 3 项居首，其余 6 项由另外 5 家模型分领；九项评测均留有较大进步空间
• 细分榜：CritPt v2 私有子集(40 道研究级物理难题)GPT-6 Astra 以 72% 居首、开源最好仅 45%；HLE-Diamond 中知识题比推理题更难倒前沿模型；Terminal-Bench-Science 由 GPT-6 Astra(max)以 63% 领先，多数开源模型不足 10%；FrontierCode 2.0 为 Cognition 新发布的 132 个真实开源仓库任务，以「维护者是否会合并该改动」评分
• Progress Index v1：把 2022 年 11 月以来所有模型放到同一能力标尺，可跨年比较

为什么重要

• 60% 私有/保留数据的权重设计直接回应基准污染这一行业痛点，榜单公信力有望提升，但也意味着外部难以完全复现
• effort 档位首次成为评分的关键变量，同模型分差可达 23 分、成本差 10 倍，「模型得分」与「性价比」需要更细致的解读
• 开源与闭源差距从 3 分扩至 12 分，且在终端科研、代码维护等 agentic 基准上差距更极端，为开源阵营敲响警钟

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