@enginenerdx: 同一模型，三块奖牌：Sonnet 5 在网页界面上的IMO得分为14/42，在Claude Code中为21，在结构化多智能体框架中为35…

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摘要

一项比较显示，LLM在2026年IMO上的表现因评估框架的不同而有巨大差异，结构化多智能体设置比简单网页界面获得的分数高得多，表明当前收益在前沿被更好的编排所吸收。

同一模型，三块奖牌：Sonnet 5 在网页界面上IMO得分为14/42，在Claude Code中为21，在结构化多智能体框架中为35。收益在前沿被吸收——对于真正新颖的问题，仍然是框架决定奖牌。https://t.co/VgJZzrkUaC
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缓存时间: 2026/07/25 14:06

同一模型，三种奖牌：Sonnet 5 在网页界面下IMO得分14/42，在Claude Code中得21分，在结构化多智能体测试框架下得35分。增益在前沿被吸收——对于真正新颖的题目，测试框架依然决定奖牌归属。https://t.co/VgJZzrkUaC

Tarik Moon 🏔 (@TarikMoon): 过去几天我让五个大语言模型在三种测试框架下参加了2026年IMO。结果改变了我对AI进步究竟源自何处的看法。

首先，每个人都在期待的头条新闻：GPT-5.6 Sol 和 Claude Fable 5 都获得了完美的42/42满分。在前沿，

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@polynoamial: https://x.com/polynoamial/status/2064210146558136827

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本文认为，LLM基准测试性能越来越依赖于测试时的计算量，而当前的评估方法在控制推理预算时无法捕捉到能力的提升。它主张绘制性能与token数、成本或时间的关系图，并讨论了对安全评估的影响。