懂模帝Bench黑客松是一个在网吧举行的严肃活动。
严肃在于，选手们在国窖畅饮（Man！）、豆汁爽喝之余，还真的做出了30个Bench，确实评测出了模型的优缺点。
两天下来，我的主要感觉是，人民群众的创意太丰富，反衬出目前主流Bench的匮乏。
后者成天折腾GitHub上的编程数据和越来越离谱的长程任务环境，对于非编程领域的能力是极度忽视的。
这其实说明懂模帝的思路有价值，让普通人来定义模型能力。Bench黑客松现场就没人做传统的主流的编程Bench，大伙都发挥了自己的创意。
有好几个模拟经营类考验模型综合智力的Bench。比如北漂模拟器、偶像出道模拟器、港股打新模拟器、洛杉矶急救调度员Bench。
也有测试环境设置得清新脱俗的Bench，一听就没有被模型厂训进模型里的。比如用网吧真实环境来测试模型的渗透能力，导致最后网吧电脑全黑了。
还有律师让大模型写脚本在无网环境中运行筛查政府合同，因为他的真实工作场景很多时候就是无网的。
那个拿网吧4080本地部署Qwen小模型的家人，还整了一个Windows PowerShell Bench，测试模型在Win系统的脚本能力，誓要为AI时代的二等操作系统发声！
还有一类就是垂直领域Bench，用自己专业的数据集，考验模型的非编程能力。比如，考验模型物理模拟能力的PhysicalAI Bench；医疗器械立项决策 Bench，作者是药企员工。
上周沐秋已经回顾了网吧活动盛况。今天让我们再来回顾一下，Bench黑客松上测评出了哪些模型的哪些问题。我会着重解释其中三道Bench。
01
嵌入式底层驱动开发能力Bench
第一个Bench是嵌入式底层驱动开发能力Bench。
这个Bench主要测试方法是给模型一个芯片外设手册和一块虚拟开发板，让它自己写驱动、读写寄存器、编译运行、处理中断/超时/异常。
这个Bench的作者仙五是是做嵌入式软件的，他们公司要开发芯片，而他的工作是做芯片上的软件。所以前端调试工具几乎可以 100% 交给 AI 写，但嵌入式驱动让 Agent 跑三次会出现三种不同错误。
所以他从自己的真实经历出发，给模型出了两个题、一个是特殊条件下的概率性数据传输卡死。
第一道题是，给一个数据变换加速器写 3 个接口，初始化、执行操作、软复位，要求模型处理 MMIO 寄存器、错误码、状态机和有界等待，设置的陷阱是INIT_KEY 文档缺失，然后初始化偶发失败。
第二道题是给内存到内存 DMA 写 5 个接口：初始化、发起搬移、等待完成、中止和 ISR。HAL 要求任意合法长度、任意源/目标缓冲都可靠完成，且等待必须有上界。核心硬件有短搬移不发中断、流量门槛后的罕见永久卡死的缺陷。
Qwen3.8-Max的功能完成度最高，测试和逆向最深。在两道题的表现都是第一，展现了模型极强的系统级 Agent 能力：能读手册、逆向外设、搭测试、定位平台问题、连续修复直到闭环。
DeepSeek的简单题全部通过，但在复杂 DMA 场景暴露写了但没实际接通的问题，静态读代码和常规轮询能完成，结果到真实状态机闭环就断了。
Opus 5.0的代码质量和实验报告最好，但理解问题没有等于修好问题——Opus 5.0的理解能力真的是当之无愧的最强模型。在隐藏压力场景 S5 失败：40 轮里有 5 次初始化失败、15 次操作失败，说明重试上限或恢复链条不够稳定。
GPT把两个任务都跑通了，偶发失败能解决，但属于静默修复，质量只有 11。只有SD3失败 ，但主要是参数、错误契约没有精确满足。归档运行约 4 次，测试量明显少于 Qwen/Opus。
不过，仙五最后也说，实际工作里的说明手册常有上千页，USB 相关材料会大到百万上下文放不下，所以这两题仅仅只是玩具级别的。他后续会把工作场景遇到的实际问题转化成题目。
02
物理理解Bench
第二个Bench是一位具身的选手张振尧提供的，他做了个考验模型物理能力的Bench，题目包括无人机巡逻路径、机械臂抓取、静摩擦破冰、击拆48块积木塔、水流驱动水车、限速切割弹性体和布料覆盖球体，核心检验模型理解世界的能力。
无人机巡航是Qwen独占的能力点。 它后两轮都完成了全部航点，RMS轨迹误差约 0.16 米。虽然首轮仍然坠毁。其余四个模型三轮全部坠毁或控制发散，连一个航点都没稳定通过。
这说明 Qwen 真正构造出了可用的闭环飞控，直接起飞✈️
材质抓取题K3完成得最好， 金属、易碎泡沫、冰块三种物体，三轮都是 3/3 完成抬起、保持、放置，且无压碎、无滑落。
吸盘搬运是GPT完胜。 三轮终点误差 2.7–2.9 厘米，全部无掉落，是唯一稳定满分。DeepSeek 第一轮掉落，后两轮把误差压到 0.5 厘米，恢复能力还不错。
切割题中，Qwen、GPT、DeepSeek 都是稳定满分，每轮都达到约 0.35 米切深且不超速，GPT 峰值速度约 0.313m/s，K3 首轮有 86/280 帧触碰超速线，后两轮完成但只有 90 分。
布料题目则没有模型真正稳定攻克，目标覆盖率是 80%。DeepSeek靠首轮约 75% 的覆盖拿到最高题均分 70.5，但后两轮掉到约 59%和63%；Qwen三轮都在约61%—64%，相对稳定但没有进步；GPT、K3最后都收敛到约63%。
最终评分是这样：
Qwen的分数是最高的，是唯一能飞无人机，切割满分、击塔稳定，短板是吸盘安全和流体题，且无人机/抓取仍有较大轮次波动。
K3的物理直觉强，交付纪律弱。 材质抓取第一，水轮第二梯队，摩擦满分；但击塔两次空输出、切割首轮超速、无人机全坠毁，所以能力上限与最终总分差距很大；
Claude则是恢复和流体能力突出，但首轮可靠性最差。 水轮第一，布料后两轮接近最好，摩擦/切割也能在重生成后满分；问题是多题首轮代码、边界或执行失败，五题标准差超过20，现阶段不能当稳定交付模型。
但其实从这个Bench你就可以看出，没有哪家模型在物理场景是全知全能的，现在那些扯物理模型的祝他们好运吧。
03
破壁者Bench
不难看出破壁者Bench的灵感源于《三体》。
作者做这个Bench的原因是，他认为目前整个 AI 的发展路径和「智子」类似，在不断增加多模态输入（从文本、语音到视频，甚至未来的肌电信号等），只要输入足够丰富、算力与智能足够高，就能通过人类社会的行为数据去预测各种规律。
所以他想知道在有限的条件下，AI能不能做出最优解。
于是他选用了德州扑克场景，找到公开无解说高额现金局实况打码，人工逐条复核校准。
模型分为两种输入，一种文本输入，模型只看牌和行动线；另一种是视频输入，模型除手牌信息外，还能看到其他选手出牌时的表情等场外信息。不支持视频理解的就通过抽帧来模拟连续判断。一共有10 手牌，每手做 3 次独立运行。
从最终表现来看，K3的判断是最好的，具体表现是会很好地利用行为线索，而且不是每手都跟。比如在T4 授牌看到对手河牌约 2–3 秒快速推入、推注后反复看底牌，把诈唬概率抬高，给出 0.55 跟注，判断正确；面对 T2 也会把激进范围和诈唬组合纳入判断。
Claude也是牌理选手。他在L0 时它正确跟了T2，硬动作 EV 187.1，是五家最强的纯牌理行动线。但使用抽帧带来的错误把它带偏了。因为加入抽帧后，它把「预备筹码」「双手抱胸」都解释成强牌信号，T2、T4 转向弃牌，还在 F5 错误跟注。
Qwen的打法比较保守。三层里几乎始终只在 F3 跟注，但 F3 恰恰应该弃牌。T2、T4 这类应跟牌，多次把推注连贯、姿态稳定、没有明显马脚解释成价值牌，于是继续弃牌。同样，加入视频模态的信息后，Qwen3.8-Max的胜率反而降低了。
GPT也是保守主义，就不提了。DeepSeek则是过于激进导致总是跟错牌，尤其在F1牌局，它声称认出了某个著名牌局，断言对手是听牌破产，结果对手是价值牌。量化模型这波发挥失常了。
最后总结一下。
目前大模型主要卷编程能力，而传播案例往往是前端能力。这些网吧家人们自定义的Bench，就很好地测出了模型厂没有专门优化过的领域。
比如Qwen3.8-Max是一个工程能力更强的模型，它在物理模拟、嵌入式等场景的表现显著好于其他模型，说明Qwen训练时用的数据集更丰富，兼顾了相对小众的工程场景。
而K3则是综合智力较强，尤其是涉及多模态能力的经营模拟类Bench，K3往往有更好表现。
从现在来看，大模型在编程能力上已经卷到远远超出人类程序员水平，而在更广泛的非编程场景，各个模型的水平参差不齐。大伙都是编程专精模型，
AGI、ASI都还远未到来，大伙仍需努力。
（本文封面由ChatGPT生成，纯人工写作）
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