LMArena Math Arena 数学推理能力排行榜
基于 LMArena Math Arena 用户匿名投票的最新AI大模型数学推理能力排行榜,涵盖各模型的 Elo 得分、95% 置信区间、投票量、机构与许可证。
榜首模型
Kimi K2.6
最高得分
1479.00
模型数量
370
数据版本
2026年08月01日
数据来源: LM Arena
关于本排行榜
本排行榜展示了当前 AI 大模型在数学推理任务中的实力排名。数据来源于 LMArena 的 Math 子赛道,通过真实用户匿名盲测投票评估各模型在数学解题任务中的表现。
评测方法概要
匿名盲测:用户提出数学题目后,由两个"隐藏身份"的模型分别作答,用户投票选出解题更优的一方,排除品牌偏见。
Elo 评分:采用 Bradley-Terry 模型计算 Elo 分数,分数越高说明该模型在数学场景中被用户更频繁地选择。
覆盖多种数学场景:包括代数、几何、计算推理、竞赛数学等多元化的真实数学任务。
DataLearner 在原始数据基础上提供中文解读与深度分析,并将排行榜模型关联至 DataLearner 模型库,方便您一键查看模型详情、API 定价、评测得分等完整信息。
排名总表
| 排名 | 模型名称 | 得分 | 95% CI | 投票数 | 机构 | 许可证 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 20 | Kimi K2.6Moonshot AI | 1479.00 | +/-14 | 1,917 | Moonshot AI | Modified MIT |
| 34 | Kimi K2 ThinkingMoonshot AI | 1470.00 | +/-10 | 3,682 | Moonshot AI | Modified MIT |
| 40 | deepseek-v4-pro-high-previewDeepSeek | 1467.00 | +/-13 | 2,273 | DeepSeek | MIT |
| 60 | DeepSeek-V4-ProDeepSeek-AI | 1445.00 | +/-12 | 2,618 | DeepSeek-AI | MIT |
| 64 | deepseek-v4-flash-high-previewDeepSeek | 1442.00 | +/-12 | 2,435 | DeepSeek | MIT |
| 67 | Kimi K2.5 InstantMoonshot AI | 1441.00 | +/-25 | 508 | Moonshot AI | Modified MIT |
| 69 | 1440.00 | +/-15 | 1,542 | MiniMaxAI | MiniMax Community License | |
| 73 | Kimi K2 Thinking (thinking-turbo)Moonshot AI | 1437.00 | +/-10 | 3,750 | Moonshot AI | Modified MIT |
| 80 | DeepSeek V3.2-Exp (thinking)DeepSeek-AI | 1429.00 | +/-26 | 480 | DeepSeek-AI | MIT |
| 81 | DeepSeek V3.2DeepSeek-AI | 1428.00 | +/-11 | 2,981 | DeepSeek-AI | MIT |
| 84 | hunyuan-hy3-previewTencent | 1428.00 | +/-28 | 399 | Tencent | tencent-hunyuan-community |
| 88 | qwen3-max-2025-09-23Alibaba | 1427.00 | +/-24 | 581 | Alibaba | Proprietary |
| 89 | DeepSeek-V4-FlashDeepSeek-AI | 1427.00 | +/-12 | 2,496 | DeepSeek-AI | MIT |
| 91 | DeepSeek V3.2-Exp (thinking)DeepSeek-AI | 1425.00 | +/-12 | 2,485 | DeepSeek-AI | MIT |
| 96 | 1423.00 | +/-12 | 2,797 | MiniMaxAI | Modified MIT | |
| 104 | DeepSeek V3.2-ExpDeepSeek-AI | 1418.00 | +/-21 | 774 | DeepSeek-AI | MIT |
| 106 | Kimi K2 0905Moonshot AI | 1417.00 | +/-21 | 757 | Moonshot AI | Modified MIT |
| 109 | DeepSeek-V3.1DeepSeek-AI | 1414.00 | +/-18 | 993 | DeepSeek-AI | MIT |
| 110 | DeepSeek-V3.1 (thinking)DeepSeek-AI | 1414.00 | +/-22 | 664 | DeepSeek-AI | MIT |
| 113 | DeepSeek-R1DeepSeek-AI | 1412.00 | +/-14 | 1,606 | DeepSeek-AI | MIT |
| 121 | Step 3.5 FlashStepFunAI | 1407.00 | +/-11 | 3,210 | StepFunAI | Apache 2.0 |
| 126 | Step 3.5 FlashStepFunAI | 1404.00 | +/-11 | 3,191 | StepFunAI | Proprietary |
| 138 | qwen3-235b-a22b-thinking-2507Alibaba | 1397.00 | +/-25 | 486 | Alibaba | Apache 2.0 |
| 140 | DeepSeek-R1-0528DeepSeek-AI | 1397.00 | +/-20 | 865 | DeepSeek-AI | MIT |
| 141 | 1396.00 | +/-12 | 2,423 | MiniMaxAI | Modified MIT | |
| 142 | DeepSeek-V3.1 TerminusDeepSeek-AI | 1396.00 | +/-39 | 217 | DeepSeek-AI | MIT |
| 144 | qwen3-235b-a22b-no-thinkingAlibaba | 1393.00 | +/-12 | 2,380 | Alibaba | Apache 2.0 |
| 146 | 1392.00 | +/-19 | 996 | MiniMaxAI | MIT | |
| 150 | Kimi K2Moonshot AI | 1389.00 | +/-14 | 1,690 | Moonshot AI | Modified MIT |
| 167 | minimax-m1MiniMax | 1371.00 | +/-13 | 1,791 | MiniMax | Apache 2.0 |
| 168 | DeepSeek-V3-0324DeepSeek-AI | 1370.00 | +/-10 | 3,182 | DeepSeek-AI | MIT |
| 175 | Step3StepFunAI | 1363.00 | +/-31 | 352 | StepFunAI | Apache 2.0 |
| 181 | 1355.00 | +/-33 | 319 | MiniMaxAI | Apache 2.0 | |
| 188 | hunyuan-turbos-20250416Tencent | 1348.00 | +/-20 | 846 | Tencent | Proprietary |
| 197 | qwen-plus-0125Alibaba | 1323.00 | +/-19 | 732 | Alibaba | Proprietary |
| 204 | step-2-16k-exp-202412StepFun | 1313.00 | +/-20 | 642 | StepFun | Proprietary |
| 208 | DeepSeek-V3DeepSeek-AI | 1311.00 | +/-11 | 2,721 | DeepSeek-AI | DeepSeek |
| 216 | qwen2.5-plus-1127Alibaba | 1304.00 | +/-14 | 1,404 | Alibaba | Proprietary |
| 218 | hunyuan-turbos-20250226Tencent | 1301.00 | +/-31 | 238 | Tencent | Proprietary |
| 221 | step-1o-turbo-202506StepFun | 1298.00 | +/-24 | 564 | StepFun | Proprietary |
| 222 | glm-4-plus-0111Zhipu | 1298.00 | +/-19 | 721 | Zhipu | Proprietary |
| 228 | hunyuan-large-2025-02-10Tencent | 1294.00 | +/-24 | 497 | Tencent | Proprietary |
| 229 | deepseek-v2.5-1210DeepSeek | 1292.00 | +/-17 | 1,031 | DeepSeek | DeepSeek |
| 230 | qwen-max-0919Alibaba | 1291.00 | +/-12 | 2,249 | Alibaba | Qwen |
| 231 | hunyuan-standard-2025-02-10Tencent | 1290.00 | +/-24 | 499 | Tencent | Proprietary |
| 234 | DeepSeek V2.5DeepSeek-AI | 1288.00 | +/-10 | 3,649 | DeepSeek-AI | DeepSeek |
| 235 | glm-4-plusZhipu AI | 1287.00 | +/-10 | 3,599 | Zhipu AI | Proprietary |
| 240 | hunyuan-large-visionTencent | 1281.00 | +/-30 | 350 | Tencent | Proprietary |
| 241 | hunyuan-turbo-0110Tencent | 1279.00 | +/-31 | 243 | Tencent | Proprietary |
| 250 | deepseek-coder-v2DeepSeek | 1272.00 | +/-14 | 1,858 | DeepSeek | DeepSeek License |
| 265 | hunyuan-standard-256kTencent | 1250.00 | +/-29 | 361 | Tencent | Proprietary |
| 297 | qwen1.5-32b-chatAlibaba | 1201.00 | +/-12 | 2,649 | Alibaba | Qianwen LICENSE |
| 322 | DeepSeek LLM 67B ChatDeepSeek-AI | 1155.00 | +/-23 | 576 | DeepSeek-AI | DeepSeek License |
数据仅供参考,以官方来源为准。模型名称旁的链接可跳转到 DataLearner 模型详情页。
常见问题 (FAQ)
什么是 LMArena Math Arena?
LMArena Math Arena 是 LMArena 旗下专注于数学推理能力的匿名评测平台。用户提交真实数学问题(如代数、几何、竞赛数学等),系统将不同模型的解题过程并排展示(隐藏模型名称),由用户投票选出更好的解答,最终通过 Elo 算法汇总形成动态排行榜。
Math Arena 与 MATH-500、AIME 等静态基准有什么区别?
MATH-500、AIME、AMC 等静态基准使用固定题目集和自动评分,可重现性强但容易被针对性优化("刷榜")。Math Arena 来自真实用户的开放式数学问题,测试内容不固定,更能反映模型在实际数学场景中的自然表现,两者互为补充。
思考模型(Thinking Model)在数学 Arena 中表现更好吗?
整体而言,具备思维链(Chain-of-Thought)或扩展推理能力的模型在数学 Arena 中往往排名更高。Claude Opus 系列 Thinking 模式、GPT 高算力模式以及 DeepSeek 思考版本均在榜单前列,说明延长推理时间对数学问题的解答质量有显著提升。
国产大模型在数学能力方面表现如何?
DeepSeek、Qwen3 系列、GLM 等国产模型在 Math Arena 表现亮眼,已跻身全球前列。DeepSeek 以 MIT 协议开源,Qwen3-235B 等系列支持中文数学场景,是选择开源数学推理模型的重要参考。





