這篇從 Gemini 3 公布的 AI Benchmark 出發，幫你看懂 GPT、Gemini 等評估「最強 AI」的評測標準。
前言
2025 年 11 月，是我認為今年 AI 公司們煙硝味最濃的一個月。 短短幾天內，GPT-5.1、Grok 4.1、Google Gemini 3 等 AI 模型接連發表，還順便把整個產品生態一起升級。對身為使用者的我來說最想問的是：到底哪一個 AI「最強」？
雖然我使用 AI 是為了解決問題，追求最強本身沒有意義。但我不禁想知道，每次 AI 更新時，測試是否有變得更加厲害的指標跟數值代表什麼? 在閱讀的過程中，我發現他們不是單純比較指標或者模型的知識量，而是從規劃、執行、整合多模態資訊等的整套能力切入進行討論。
所以這篇文章，我參考 Gemini 3 發布時引用的那組頂級基準測試（benchmarks）框架，並依據理解把它們分類成五個核心測驗的維度。
類別一：抽象推理與知識應用
類測模型基礎能力，當 AI 不靠外部工具時，它能否解決問題?
- Humanitys Last Exam 人類的最後考試 / GPQA Diamond： 偏高難度學術推理與跨領域知識整合，。
- GPQA Diamond 常被視為「理工博士級問答」的壓力測試。
- AIME 2025 / MathArena Apex： 偏形式化推理、數學嚴謹度與多步驟解題韌性。
- ARC-AGI-2： 用抽象圖案測 AI 是否可以有規則歸納能力，要從未見過規則中舉一反三。
- SimpleQA Verified： 幻覺評估，確定模型記憶事實的準確度
類別二：複雜的代理行動
AI除了有知識之外，是否有實戰能力的考驗?
- SWE-Bench Verified： 測試 AI 在軟體工程的任務中的表現，給 AI 程式碼庫與對應的 issue，模型需要產生能夠修復該問題的修補程式。
- Terminal-Bench 2.0： 在真實終端環境中測試 AI 代理的測試工具，評估代理自主處理現實世界端到端任務的能力。
- τ²-Bench (t2-bench)： 能否使用外部工具和 API 完成任務，測試 AI 的「工具使用能力」。
- Vending-Bench 2： 讓AI 們嘗試在現實世界做生意的指標，測試讓AI 營運販賣機。人工智慧代理商必須追蹤庫存、下訂單、設定價格並支付每日費用，這些任務單獨來看都很簡單，但隨著時間的推移，會逐漸考驗人工智慧保持穩定運行和做出智慧決策的能力極限
類別三：多模態與感知整合
現實世界的資料更多時候是：文件、截圖、圖表、影片、報表。模型能不能把這些「非結構化」變成可用的理解。
- MMMU-Pro / Video-MMMU： MMMU（Massive Multi-discipline Multimodal Understanding），需要整合圖像/影片內容與文字問題，做出推理。
- OmniDocBench 1.5： 偏 OCR 與文件結構還原，它測試是否可以讀得出字，且版面、結構和內容還原得像不像原始文件，而且不能胡亂改文件。
- ScreenSpot-Pro： 測試 GUI/螢幕理解，考 AI 是否可以看懂軟體畫面截圖，並根據自然語言描述，並正確定位畫面上的目標位置或元素。
- CharXiv Reasoning： 測驗偏複雜科研/技術圖表，比方說折線圖、熱力圖、柱狀圖等的資訊抽取與綜整能力。
類別四：長上下文與全球化
在面對實際的應用，會面對到的問題是文件超長，且語言多樣。模型是否能在這些複雜的長文裡找得到關鍵資訊呢?
- MRCR v2 (8-needle)： 名字的意思很像大海撈針，也確實如此。在超長文本裡塞幾個關鍵資訊點，看模型能不能準確取回。把文本長度推到極限長，刻意塞進少量關鍵資訊，並詢問的非常精準地對應到那些小段（針）。這些針跟後面的問題直接相關，但其他大多數內容都只是干擾。
- MMMLU： 多語言問答能力。其中包含 14 種語言的專業翻譯測試題，包括阿拉伯語、孟加拉語、德語、西班牙語、法語、印地語、印尼語、義大利語、日語、韓語、葡萄牙語、斯瓦希里語、約魯巴語和中文。每種語言約有 15,908 個選擇題，涵蓋 57 個科目。
- Global PIQA： 多語言常識推理基準測試，它評估跨越100種語言和文化的物理互動知識。它透過關於需要運用物理常識的日常情境的多項選擇題，測試人工智慧系統在不同文化背景下對物理世界知識的理解。
類別五：競技與效率
把模型丟進競爭、吃效率的程式題環境，測試他當一位演算法競賽選手，從 0 寫新程式且極限解題能力如何。
- LiveCodeBench Pro： 要求模型在讀完題目描述後，自行設計演算法並輸出完整程式碼，最後丟進評測系統，檢查是否能通過所有測試資料。
結論
在 2025 年末這場技術大爆發，我們看到是一場透過AI 基準測試（AI benchmarks）展示多項能力指標的 AI 火力戰爭。 如果糾結於單一的分數，會忘記使用者真正在乎的是測驗中提到的閱讀能力、自動化、工具調度能力等等。
個人心得｜為什麼突然在意最強 AI？
會突然好奇最強的AI ，有一大原因是身為GPT的長期訂閱戶，在2025年底突然發現隔壁的Germini 3 好像有點厲害啊！一時之間也沒有什麼東西可以測試看看到底有多厲害，純粹日常對話也不好感受到差異，因此乾脆來了解看看這些指標吧！
印象最深且讓我會心一笑的是這兩個指標：
- 人類最後的考試（Humanity’s Last Exam），命名聽起來好像只要被 AI 徹底破解拿高分，人類就可以準備退休不動腦；
- 大海撈針的 MRCR v2 (8-needle)，很具象地讓我想像，AI 能不能在一大坨文字的大海裡，乖乖把那幾根針找出來。
慶幸 2025 年末，人類還是比 AI 聰明一點。可惜 AI 還不能完全取代我的工作，讓我放心放假去。
