CodeForces 大模型得分排行榜
数据来源：DataLearnerAI
CodeForces详细排名数据表格
排名
模型
得分
发布时间
参数(亿)
随着大型语言模型（LLM）能力的飞速发展，如何科学、准确地评估其性能，特别是深度的逻辑推理和代码生成能力，已成为人工智能领域的一大挑战。传统的评测基准在面对日益强大的模型时，逐渐暴露出数据污染、难度不足、无法有效评估真实推理能力等问题。在这一背景下，一个旨在检验模型竞赛级编程水平的评测基准——Codeforces应运而生，为我们提供了一个更严苛、更接近人类程序员真实水平的竞技场。
模型模式说明
不同模式会显著影响成绩，请在对比榜单时留意标签提示。
提示：若某条记录未显示任何标签，即默认是 normal 常规模式。
normal
常规推理：单步推理，不延长思考、也不调用额外工具。
thinking
low
medium
high
Thinking 系列：常规延长思考时间，low/medium/high 代表不同耗时或深度，各厂商叫法不同。
deeper thinking
Deeper thinking：在 Thinking 基础上进一步延长思考链条，通常意味着更多算力与时间。
使用工具 / 联网
允许调用检索、浏览器、代码解释器等外部能力。
parallel_thinking
并行思考：多线程/多代理协同探索再汇总，通常只在厂商内部实验环境中启用、尚未对外开放，因此被视为“作弊”模式。
