chinese llm benchmark
ReLE评测：中文AI大模型能力评测（持续更新）：目前已囊括359个大模型，覆盖chatgpt、gpt-5.2、o4-mini、谷歌gemini-3-pro、Claude-4.6、文心ERNIE-X1.1、ERNIE-5.0、qwen3-max、qwen3.5-plus、百川、讯飞星火、商汤senseChat等商用模型， 以及step3.5-flash、kimi-k2.5、ernie4.5、MiniMax-M2.5、deepseek-v3.2、Qwen3.5、llama4、智谱GLM-5、GLM-4.7、LongC
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Open Academy →Expert Video Review by SEOGANT · March 2026
Distribution Score: 84/100 What is this? ⓘ
What is chinese llm benchmark?
ReLE评测：中文AI大模型能力评测（持续更新）：目前已囊括359个大模型，覆盖chatgpt、gpt-5.2、o4-mini、谷歌gemini-3-pro、Claude-4.6、文心ERNIE-X1.1、ERNIE-5.0、qwen3-max、qwen3.5-plus、百川、讯飞星火、商汤senseChat等商用模型， 以及step3.5-flash、kimi-k2.5、ernie4.5、MiniMax-M2.5、deepseek-v3.2、Qwen3.5、llama4、智谱GLM-5、GLM-4.7、LongC
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ReLE评测：中文AI大模型能力评测（持续更新）：目前已囊括359个大模型，覆盖chatgpt、gpt-5.2、o4-mini、谷歌gemini-3-pro、Claude-4.6、文心ERNIE-X1.1、ERNIE-5.0、qwen3-max、qwen3.5-plus、百川、讯飞星火、商汤senseChat等商用模型， 以及step3.5-flash、kimi-k2.5、ernie4.5、MiniMax-M2.5、deepseek-v3.2、Qwen3.5、llama4、智谱GLM-5、GLM-4.7、LongC
Distribution score of 84/100 reflects current channel strength and concentration risk. We recommend chinese llm benchmark for teams prioritizing repeatable distribution over one-off growth spikes.
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