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开源模型投票面板评测：准确率接近Opus、成本约1/10

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AI 综述

Reddit 用户 /u/PomegranateAble4339 发布评测并开源代码（modeljury，MIT 协议），在 6 个公开数据集的 2850 条 yes/no 或分类决策上，将 5 个便宜开源模型（DeepSeek V4.1 Flash、GLM 5.3 Flash、MiMo V2.6 Flash、Qwen3.8 Flash、Gemma 4 26B-A4B）投票与 Opus 5.5 对比，结果为准确率 80.1% 对 83.1%，成本 $0.61 对 $5.79 每 1k 决策。机制是模型投票一致即出结果、不一致交人工：一致出货的 71% 项目准确率 89.6%，Opus 最有把握的 71% 项目为 90.5%。作者称尚未在新样本上复验这些数字；代码兼容 OpenAI API，可用 Ollama、vLLM 和 llama.cpp server 复现。

AI 根据报道生成 · 6 小时前更新

最新进展10月31日 21:14

2850 条决策实测：5 个便宜开源模型投票对比 Opus 5.5，准确率 89.6% 对 90.5%、成本约 1/10

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沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月31日

21:14
Reddit · r/LocalLLaMA精选
2850 条决策实测：5 个便宜开源模型投票对比 Opus 5.5，准确率 89.6% 对 90.5%、成本约 1/10
作者在 6 个公开数据集上用 2850 条 yes/no 或分类决策测试 5 个便宜开源模型（DeepSeek V4.1 Flash、GLM 5.3 Flash、MiMo V2.6 Flash、Qwen3.8 Flash、Gemma 4 26B-A4B）投票，一致即出结果、不一致交人工，并与 Opus 5.5 对比。一致出货的 71% 项目准确率 89.6%，Opus 最有把握的 71% 为 90.5%；整体 80.1% 对 83.1%，成本 $0.61 对 $5.79 每 1k 决策。

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