谷歌Meta被锤刷榜！Gemini暴跌70分，Top 2秒变倒数第三

新智元报道

跑分这事儿，最近有点不太对劲。

9月8日，分析机构SemiAnalysis连甩五条推文，直接点名谷歌和Meta两家万亿巨头——

Gemini 3.8 Flash和Muse Spark 1.3是「刷榜痕迹最明显的两个模型」。

证据，非常清晰。

在测Agent干活能力的Terminal-Bench 2.1榜单上，Gemini 3.8 Flash考了89.4分，在182个模型里高居第2，把GPT-6 Astra都压在了身下。

结果换到8月29日刚上线的Terminal-Bench 4.0，同一个模型只拿到19.1分，在14个测试对象里直接掉到第12，成绩当场打了个二折。

同一时间，GPT-6 Astra从88.4掉到57.7，好歹算个六五折。

仅仅27分钟后，Meta首席AI官Alexandr Wang亲自杀到评论区，开口直接甩出六个字，这是个愚蠢的论点。

他认为GPT-5.6 Sol在2.1上是88.8，在4.0上掉到了37.3，落差更大但没人说Sol在刷榜。

同时他还强调，Meta从没说过Muse Spark 1.3能跟Astra或Fable 5.1一样强，只是它的性价比显然更高。

换张卷子，成绩直接脚踝斩

简单介绍一下，Terminal-Bench测的是Agent真实干活的能力。

方法是丢给模型一个终端和一个模糊目标，剩下的全让它自己看着办。然后，系统得自行规划路径、调工具、写脚本，报错了还得自己去改。

在已经被业界刷了大半年的2.1版本上，这俩的成绩确实好看。

Gemini 3.8 Flash拿下89.4分排在第2，Muse Spark 1.3以88.8分排在第4，紧随其后的是88.4分的GPT-6 Astra和85.02分的Claude Fable 5.1。

好家伙，一个Flash级的便宜模型，一个主打性价比的Meta新作，双双把两家顶级实验室的旗舰按在地上摩擦。

然后，4.0版本来了。

新卷子一共66道题，不仅砍掉了8道已经被「刷穿」的旧题，大修了19道，还统统加上8小时的超时限制。

防作弊机制同样上了极高强度。

主办方不仅设了35条评分细则，还加了一轮专门的「对抗性作弊试验」，故意让Agent自己去试着钻奖励机制的空子，只要钻得通的题就会被直接毙掉。

新榜一出，画风突变。

Claude Mythos 5.1（max）拿到60.9分稳住阵脚，GPT-6 Astra和Claude Fable 5.1分别以57.7分和55.8分紧随其后，再往下是52.3分的Claude Opus 5。上一代的GPT-5.6 Sol和Terra分别拿到37.3分和23.6分。

相比之下，Gemini 3.8 Flash直接暴跌到19.1分。而按SemiAnalysis给出的图表，Muse Spark 1.3的成绩是33.3分。

总结一下就是。

旧榜上，Gemini 3.8 Flash还能压着GPT-6 Astra打；新榜上，它的分连人家的三分之一都不到，甚至被上一代的GPT-5.6 Terra甩在了后面。

不用抄答案，买套「密卷」就行

吵架归吵架，SemiAnalysis第二条推的点名才是真正的行业内幕。

在他们看来，Terminal Bench 2.1的任务是完全公开的，Meta和谷歌绝对不会傻到直接拿原题去训练，但他们绝对会去买数据，专门买那些被设计得无限贴近TB 2.1题型的训练数据。最后的效果其实跟作弊没差。

而这，就是2026年刷榜的高阶玩法。

以前的「污染」套路很糙，直接把原题混进预训练语料让模型死记硬背。

这种事一查一个准，洗一遍数据成绩就得现原形。

业界在这上面栽过不少跟头，比如HumanEval近四成样本被污染，GSM8K去污染后掉13分。最狠的是SWE-bench，换套私有代码库重测，分数直接腰斩。

所以现在大厂不碰原题了，大家改买「长得像考题的模拟卷」。也就是提供给模型试错并给奖励的封闭任务系统。

目前，这已经是一门明码标价的成熟生意。

• 单个训练任务售价200到2000美元，复杂的软件工程任务甚至能开到2万。

• 要是想克隆一个网站做成UI训练场，大约需要2万美元。

• 如果要求复刻一个Slack量级的产品，那就是30万美元起步。

• 遇到要求独家买断的客户，价格还能再翻4到5倍。

根据Epoch AI的调研，Anthropic内部讨论过每年在这上面砸10亿美元。单季合同动辄六七位数，有研究员透露均价在30万到50万美元一季。

供给侧至少有35家公司在做这门生意，绝大多数是20人以下的初创团队。老牌数据巨头也全在转型，Scale AI在被Meta入股前营收就超14亿，Surge的ARR也逼近10亿。

现在的局面非常魔幻。

一边是完全公开的榜单题库，另一边则是成熟的卖题产业链。想让模型在某个榜单上考高分，真不用费劲作弊，直接掏钱下单就行。

既当卖题机构，又当监考老师

随后，SemiAnalysis直接点名了一家叫Datacurve的公司。

在专测长周期编程的DeepSWE 1.1榜单上，Muse Spark 1.3（max）以75.4分拿下第一，GPT-6 Astra和Claude Opus 5紧随其后，Gemini 3.8 Flash拿到73.8分排在第四。

被指控刷榜的两位，一个第一，一个第四。

想必，你已经发现了这背后的猫腻。

这个榜是Datacurve办的，而Datacurve赚钱的门路，恰好是向前沿实验室出售「专家级编码数据和强化学习环境」。

DeepSWE不仅是Datacurve自家的基准，跑分用的还是它自己运营的评测环境。

既当卖题的辅导机构，又当出卷的监考老师，可以说是彻底坐实了。

榜单的保质期，所剩无几

最后，SemiAnalysis顺势给整个行业的公开评测下了一道判词。

他们觉得这说到底就是所有优质公开基准的宿命。TB 4.0也不例外，它现在看着还准，仅仅是因为它才发布了两周。

只要它的题目还是公开的，用不了多久就会被所有标榜「前沿」的实验室盘出包浆。

SemiAnalysis最终给出的解药非常直接，那就是多做高质量的私有基准。

方向是对的，但代价同样惨痛。

一旦评测全部私有化，公开榜单就会彻底沦为各家的营销通稿。

真正有区分度的真实成绩，只会在实验室和私有评测机构之间暗箱流动。

大厂当然乐见其成，毕竟闭卷考试谁也没法提前背题。

但对于广大开发者来说，那把用来公平丈量所有模型的公共尺子，恐怕再也找不回来了。

参考资料：

https://x.com/SemiAnalysis_/status/2097112791471522292

编辑：摩西