“如果说2024是大模型‘卷参数’元年，那2025就是‘卷落地’生死局。”
——SuperCLUE团队在10月16日放出的25页报告，用1260道全新考题、33位中外选手、6大硬核任务，给行业扔了一颗深水炸弹。
看完就能判断：自家业务到底该买谁家的API？到底还要不要自研？以及，距离AGI，我们还有多少GPU要烧？
01｜先上主榜：GPT-5(high)69.37分屠榜，国产TOP1 DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking 62.62分，差距仍差1个「身位」
SuperCLUE九月总榜采用“六大任务平均分”，1260题100%原创题库，2个月一换，防止刷题过拟合。
海外军团包揽前6，平均分66.09；国产TOP5均值61.01，差5分——别小看这5分，在68→63区间，每1分都意味着几十亿美元的算力/数据/算法代差。
国内第一梯队座次
① DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking 62.62
② Doubao-Seed-1.6-thinking-250715 60.96
③ ERNIE-X1.1 60.3
后面的Qwen3-Max、openPangu-Ultra-MoE-718B咬得非常紧，分差<0.8，国产“内战”比海外“群殴”还刺激。
02｜开源战场：国产9/10霸榜，DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking甩最强海外开源gpt-oss-120b 9.57分！
海外开源唯一排进前十的gpt-oss-120b仅53.05分，被国产前三轮番碾压。
更狠的是，Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507、GLM-4.6、GLM-4.5把4-10名全部包圆，「开源=国产」已成铁事实。
一句话结论：如果今年你还用Llama-3-70B做中文业务PoC，老板可能得重新评估预算ROI。
03｜价格维度：国产API平均3.88元/百万token，海外20.46元，相差5×！性价比之王诞生
把榜单横过来，按“得分/元”做散点图，右上角「高性价比区」清一色国产：
DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking：62.62分，价格<5元
Doubao-Seed-1.6-thinking：60.96分，价格<3元
Qwen3-235B-A22B-Thinking：57.73分，价格<4元
而海外模型扎堆「低性价比区」：Claude-Opus-4.1-Reasoning高达213.9元/百万token，得分64.87，贵出天际。
采购建议：预算有限、又要推理质量，国产开源+API调用直接“真香”；土豪项目追求SOTA，再考虑GPT-5(high)或Claude-Sonnet-4.5-Reasoning。
04｜速度维度：海外推理41.60秒/题，国产101.07秒/题，2.4倍时差决定「实时场景」生死
高效能区被海外包揽，国内无一入围。
如果你的场景是「对话客服/实时质检/语音交互」，对首token延迟<500ms是硬门槛，国产模型还得靠蒸馏、投机解码、边缘缓存做工程补课；否则再便宜也上不了生产。
05｜六大能力拆解：国产在「代码、Agent、幻觉控制、指令遵循」四项领先，数学&科学仍落后
关键洞察
数学&科学仍是“卡脖子”硬核区，需要持续喂高质量中文STEM数据。
智能体Agent国产几乎追平，意味着「大模型+工具」落地，国产已能替代。
幻觉控制国产第一梯队>80分，金融、医疗、法律这些“说错一句话就赔钱”的场景，可以大胆试水国产。
06｜Agent场景深扒：步数>8、轮数>5，所有模型得分雪崩；「数学计算」平均分仅44.47！
SuperCLUE把Agent拆成15个真实场景，每题最多24步、8轮对话。
票证系统、即时消息、购物系统，TOP5平均分>75，模型“像人”程度最高。
车辆控制、股票交易、数学计算，直接跌到59.9/57.9/44.5——只要涉及多步数值推理，所有模型集体“降智”。
落地启示
先做“查询类Agent”：订票、查库存、发通知，成功率高。
慎做“计算类Agent”：自动投研、量化交易、自动驾驶策略，必须加「符号验证/规则引擎」兜底，单靠大模型必翻车。
交互步数最好≤4轮，超过8轮用户体验断崖式下跌。
07｜代码生成隐藏彩蛋：Web Coding是分水岭，独立函数大家都能80+，Web应用平均42.6！
所有模型在「独立函数生成」子任务标准差仅2.51，拉不开差距；一到「Web Coding」标准差飙升到10.84，瞬间分层。
国产TOP3 Web Coding得分：
Qwen3-Max 52.4
GLM-4.5 51.8
DeepSeek-V3.2 50.6
距离Claude-Sonnet-4.5的73.65还有20分鸿沟。
业务提示：如果今年你要用AI生成“可交付”前端项目，仍建议海外第一梯队；国产适合做“函数级”Copilot，全栈生成还需人肉Review。
08｜幻觉控制死亡曲线：任务越开放，模型越胡说
SuperCLUE把幻觉拆成4档：
文本摘要 → 阅读理解 → 多文本问答 → 对话补全
国产/海外平均分依次递减，对话补全直接跌到61.2 vs 53.9。
防控锦囊
摘要/改写：用检索增强RAG+原文定位，基本可控。
开放对话：必须「事实性校验+置信度阈值+拒绝回答」三连，否则分分钟“造词条”。
医疗、法律场景：建议「国产第一梯队+规则知识图谱」双保险，别迷信单一大模型。
09｜指令遵循：海外模型鲁棒性碾压，5条叠加指令国产平均分只剩25.15！
报告把指令复杂度从1条拉到5条，国产平均分由82.1→25.2，海外由90.0→39.1，差距越拉越大。
工程化解法
少样本+思维链：把复杂指令拆3步，让模型先复述再执行，准确率+18%。
动态限宽：每轮只给当前步骤指令，历史指令放system prompt，减少遗忘。
关键场景用「GPT-4/Claude」小流量兜底，国产模型做80%低成本分流。
10｜与人类一致性验证：SuperCLUE得分 vs Chatbot Arena，Spearman 0.9108，几乎锁死
很多老板担心“刷榜≠体验”，SuperCLUE团队拿自己得分去对齐英文社区最权威的LMArena，结果相关系数0.91，P值<1e-6。
翻译成人话：在SuperCLUE排名高的模型，真人盲测也喜欢。以后采购直接按榜单砍价，不用再“拍脑袋”。
11｜AGI不是一蹴而就，但商业闭环已经到来
SuperCLUE这份报告最震撼我的，不是谁第一谁垫底，而是「国产模型在80%场景已具备可替代性」。
剩下的20%，数学、科学、复杂指令、实时交互，是下一阶段「数据-算力-算法」硬攻坚。
对于产业人，别再问“大模型行不行”，而要问“在我这个细分场景，哪一款模型、哪一种工程化组合，能让我在6个月内回本”。
戳“阅读原文”下载报告。
