ALL Bench Leaderboard 2026

ALL Bench Leaderboard 2026是一个聚合并交叉验证了6种模态下91个AI模型的基准分数的数据集。每个数值分数都标记有置信级别（交叉验证、单一来源或自我报告）及其原始来源。该数据集专为需要可信、统一AI模型景观视图的研究人员、开发人员和决策者设计。

ALL Bench Leaderboard 2026 is a dataset that aggregates and cross-validates benchmark scores of 91 AI models across 6 modalities. Each numerical score is labeled with its confidence level (cross-validated, single-source, or self-reported) and original source. This dataset is specifically designed for researchers, developers, and decision-makers who require a credible and unified view of the AI model landscape.

原始信息汇总

ALL Bench Leaderboard 2026 数据集概述

基本信息

• 数据集名称：ALL Bench Leaderboard 2026
• 创建者：专家生成
• 语言：英语
• 许可证：Apache-2.0
• 多语言性：单语
• 规模类别：n<1K
• 来源数据集：原始
• 任务类别：文本生成、视觉问答、文生图、文生视频、文生音频
• 标签：基准测试、排行榜、大语言模型、视觉语言模型、AI评估、GPT-5、Claude、Gemini、FINAL Bench、元认知、多模态、AI智能体、图像生成、视频生成、音乐生成

数据集摘要

ALL Bench Leaderboard 数据集汇总并交叉验证了91个AI模型在6种模态下的基准测试分数。每个数值分数都标有置信度级别（交叉验证、单一来源或自我报告）及其原始来源。该数据集专为需要可信、统一AI模型全景视图的研究人员、开发人员和决策者设计。

数据内容与结构

数据集涵盖以下6个类别，共91个模型：

1. 大语言模型：42个模型，31个评估字段。
2. 旗舰视觉语言模型：11个模型，10个评估字段。
3. 轻量级视觉语言模型：5个模型，34个评估字段。
4. 智能体模型：10个模型，8个评估字段。
5. 图像生成模型：10个模型，7个评估字段。
6. 视频生成模型：10个模型，7个评估字段。
7. 音乐生成模型：8个模型，6个评估字段。

核心评估基准

• 大语言模型：MMLU-Pro, GPQA, AIME, HLE, ARC-AGI-2, Metacog, SWE-Pro, IFEval, LCB等。
• 视觉语言模型：MMMU, MMMU-Pro, MathVista, AI2D, OCRBench, MMStar, HallusionBench等。
• 智能体模型：OSWorld, τ²-bench, BrowseComp, Terminal-Bench 2.0, GDPval-AA, SWE-Pro。
• 生成模型：图像、视频、音乐生成模型在真实性、文本渲染、指令遵循、风格、美学、运动、一致性、人声、乐器、歌词等方面进行S/A/B/C评级。

数据结构

主数据文件为 all_bench_leaderboard_v2.1.json，结构如下：

all_bench_leaderboard_v2.1.json ├── metadata # 版本、公式、链接、模型数量 ├── llm[42] # 42个大语言模型 × 31个字段 ├── vlm │ ├── flagship[11] # 11个旗舰视觉语言模型 × 10个基准 │ └── lightweight[5]# 5个边缘模型 × 34个基准（3个子表） ├── agent[10] # 10个智能体模型 × 8个基准 ├── image[10] # 10个图像生成模型 × S/A/B/C评级 ├── video[10] # 10个视频生成模型 × S/A/B/C评级 ├── music[8] # 8个音乐生成模型 × S/A/B/C评级 └── confidence{42} # 每个模型、每个基准的来源和信任级别

大语言模型字段模式

关键字段包括：name（模型名称）、provider（组织）、type（open或closed）、group（分组）、released（发布日期）、mmluPro、gpqa、aime、hle、arcAgi2、metacog、swePro、bfcl、ifeval、lcb、priceIn/priceOut（价格）、elo（Elo评分）、license（许可证）等。

关键特性

1. 置信度系统

每个基准分数在confidence对象中标记置信度级别：

• 交叉验证：由2个以上独立来源确认。
• 单一来源：一个官方或第三方来源。
• 自我报告：提供者自己的声明，未经核实。

2. 综合分数

综合分数基于五轴智能框架（知识、专家推理、抽象推理、元认知、执行）中的10个核心基准计算，公式为：Score = Avg(confirmed benchmarks) × √(N/10)。

3. 实时排行榜

• 访问地址：https://huggingface.co/spaces/FINAL-Bench/all-bench-leaderboard
• 交互功能：综合排名、深色模式、高级搜索（如 GPQA > 90 open， price < 1）、模型查找器、头对头比较、信任地图热力图、条形竞赛动画、可下载的智能报告（PDF/DOCX）。

相关资源

• FINAL Bench — 元认知基准：测量AI自我纠正能力。
  • 数据集：https://huggingface.co/datasets/FINAL-Bench/Metacognitive
  • 排行榜：https://huggingface.co/spaces/FINAL-Bench/Leaderboard

引用

bibtex @misc{allbench2026, title={ALL Bench Leaderboard 2026: Unified Multi-Modal AI Evaluation}, author={ALL Bench Team}, year={2026}, url={https://huggingface.co/spaces/FINAL-Bench/all-bench-leaderboard} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在人工智能多模态评估领域，ALL Bench Leaderboard 2026数据集通过系统性的数据聚合与交叉验证机制构建而成。该数据集整合了涵盖大型语言模型、视觉语言模型、智能体、图像生成、视频生成及音乐生成六大模态的91个前沿AI模型性能数据。其构建过程严格遵循专家生成原则，从模型官方发布、第三方评测平台及学术文献等多重独立来源采集原始基准测试分数，并依据置信度分级体系对每个数据点进行标注，最终形成统一的结构化JSON文件，确保了数据来源的可靠性与评估维度的全面性。

使用方法

研究人员与开发者可通过Hugging Face Hub直接下载该数据集的JSON文件，利用Python环境进行灵活的数据加载与分析。典型应用场景包括模型性能横向对比、基准测试趋势研究以及多模态能力评估。用户可依据置信度标签筛选高可信度数据，或通过内置的复合评分公式进行模型综合排名。数据集支持按特定基准测试分数排序、模型头对头比较以及生成可下载的智能报告。其结构化设计便于集成至自动化评估流程，为AI模型选型、学术研究与产业决策提供数据驱动的可靠依据。

背景与挑战

背景概述

在人工智能技术飞速演进的时代，多模态模型与智能体能力的综合评估成为衡量技术前沿的关键。ALL Bench Leaderboard 2026数据集由FINAL Bench团队于2026年构建，旨在为研究社区提供一个覆盖大型语言模型、视觉语言模型、智能体、图像生成、视频生成及音乐生成六大模态的统一评估基准。该数据集整合了91个前沿模型的性能数据，并引入置信度验证机制，其核心研究问题聚焦于如何客观、系统地量化与比较不同模态人工智能模型的综合能力，为学术界与工业界的模型选型与研发方向提供了重要的数据支撑。

当前挑战

该数据集致力于解决多模态人工智能模型统一评估的复杂挑战，其核心在于如何设计一个公平、全面的评估框架，以涵盖从知识推理、抽象思维到元认知与执行能力等多元智能维度。在构建过程中，团队面临数据整合的严峻考验，需从分散且标准各异的原始基准中提取、清洗并交叉验证大量性能指标，同时确保每个数据点的来源透明性与置信度分级。此外，维持数据集的时效性以跟上模型快速迭代的步伐，并处理不同模态间评估指标的不可比性，均是构建过程中需要克服的关键难题。

常用场景

经典使用场景

在人工智能领域，ALL Bench Leaderboard 2026数据集作为统一的多模态基准测试平台，其经典使用场景集中于对大型语言模型、视觉语言模型、智能体以及图像、视频、音乐生成模型进行系统性评估与排名。研究者通过该数据集能够横向对比91个模型在31项核心指标上的表现，例如在MMLU-Pro、GPQA等权威基准上验证模型的知识掌握与推理能力。这种集成化评估为模型选择与性能分析提供了标准化框架，尤其在模型迭代与学术竞赛中，成为衡量技术进步的关键参照。

解决学术问题

该数据集有效解决了人工智能研究中模型评估碎片化与可信度不足的学术难题。通过引入置信度系统，将分数标注为交叉验证、单一来源或自报告等级别，增强了数据透明度与可靠性。其覆盖的五大智能轴心——知识、专家推理、抽象推理、元认知与执行——为全面评估模型综合能力提供了理论框架，从而助力研究者识别模型短板，推动评估方法论向更严谨、统一的方向演进。

实际应用

在实际应用层面，ALL Bench Leaderboard 2026为开发者、企业决策者及投资者提供了直观的模型选型指南。通过交互式排行榜，用户可依据价格、性能等条件筛选模型，例如快速定位“GPQA分数高于90的开源模型”。数据集支持生成可下载的智能报告，辅助技术采购与战略规划，同时在教育领域，它可作为教学工具，帮助学生理解多模态AI模型的能力边界与发展趋势。

数据集最近研究

最新研究方向

在人工智能多模态评估领域，ALL Bench Leaderboard 2026数据集正推动着前沿研究向统一化、细粒度可信度验证与元认知能力分析方向深化。该数据集整合了大型语言模型、视觉语言模型、智能体以及图像、视频、音乐生成模型在内的六大模态性能数据，其独特的置信度标注系统为模型性能的交叉验证提供了可靠依据，有效回应了业界对基准测试结果透明性与可复现性的迫切需求。当前研究热点紧密围绕其提出的五轴智能框架展开，重点探究知识、专家推理、抽象推理、元认知与执行能力之间的关联性，尤其关注元认知基准中错误恢复能力对模型自我修正性能的解释机制。这一综合性评估体系为比较GPT-5、Claude、Gemini等前沿模型的跨模态能力提供了标准化视角，对人工智能模型的研发迭代与产业应用选型具有显著的指导意义。