LiveCodeBench 大模型得分排行榜
数据来源：DataLearnerAI
LiveCodeBench详细排名数据表格
排名
模型
得分
发布时间
参数(亿)
LiveCodeBench 由加州大学伯克利分校、麻省理工学院和康奈尔大学的研究人员开发，是一个先进的评测基准套件，专门用于严格评估大语言模型 (LLMs) 在代码处理方面的能力，并解决现有基准测试的局限性。通过引入实时更新的问题集和多维度评估方法，LiveCodeBench 确保对 LLM 进行公平、全面和稳健的评估。
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。
