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小墨模型评测详情:claude-sonnet-4-6

claude-sonnet-4-6 当前最好分 134/160,最新分 134/160,处于 B|主线辅助/强 worker。建议角色:主模型 / 文档 worker / research worker;涉及高风险代码分组时需更强证据约束。

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核心结论

claude-sonnet-4-6 当前最好分 134/160,最新分 134/160,处于 B|主线辅助/强 worker。建议角色:主模型 / 文档 worker / research worker;涉及高风险代码分组时需更强证据约束。

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推荐路径

如果该模型继续测试,优先追加新的 scored run,不覆盖旧 run。

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关键边界

本页是小墨场景评测,不等同于通用 benchmark。

关键判断

判断项摘要
推荐方案主模型 / 文档 worker / research worker;涉及高风险代码分组时需更强证据约束
关键依据最新 run:20260521-133913__anthropic__claude-sonnet-4-6
落地方式如果该模型继续测试,优先追加新的 scored run,不覆盖旧 run。
风险边界本页是小墨场景评测,不等同于通用 benchmark。

证据摘要

  • 最新 run:20260521-133913__anthropic__claude-sonnet-4-6证据点 1
  • 最新 score JSON:/home/ht/knowledge/model-evals/scored/20260521-133913__anthropic__claude-sonnet-4-6.json证据点 2
  • 最新 run JSON:/home/ht/knowledge/model-evals/runs/20260521-133913__anthropic__claude-sonnet-4-6.json证据点 3
  • 横向总览页:<https://decision.ht1072.top/2026-05-29-xiaomo-model-eval-cross-model-archive.html>证据点 4

行动清单

如果该模型继续测试,优先追加新的 scored run,不覆盖旧 run。
新 run 完成后,刷新本详情页和横向总览页。
若用于生产路由,应另写模型路由决策页,避免把单次评测分数直接等同于配置变更。

边界 / 风险

风险点

本页是小墨场景评测,不等同于通用 benchmark。

风险点

同名模型可能对应 provider alias 或后端版本漂移,结论需结合 run 时间线看。

风险点

对工具执行闭环要求高的任务,应优先看 T4 / live verification 表现。

完整记录

小墨模型评测详情:claude-sonnet-4-6

结论

claude-sonnet-4-6 当前最好分 134/160,最新分 134/160,处于 B|主线辅助/强 worker。建议角色:主模型 / 文档 worker / research worker;涉及高风险代码分组时需更强证据约束。

关键指标

  • 模型:claude-sonnet-4-6
  • Provider:anthropic
  • 横向排名:#7 / 22
  • 有效 run 数:1
  • 最好分:134 / 160
  • 最新分:134 / 160
  • 平均分:134.0
  • 梯队:B|主线辅助/强 worker
  • 建议角色:主模型 / 文档 worker / research worker;涉及高风险代码分组时需更强证据约束

推荐使用方式

主模型 / 文档 worker / research worker;涉及高风险代码分组时需更强证据约束

代表判断:适合承担流程型判断、focused regression、文档/治理收口;可做主模型候选,但在强上下文锚定和代码资产分组上还有偏泛化问题。

分数轨迹

  • 20260521-133913__anthropic__claude-sonnet-4-6:134 / 160;scored_by=gpt-5.4;2026-05-21T05:39:13.488180+00:00

最新 run 逐题表现

题目标题分数评语
T1T114有锚定和停止点,但没有真正围绕指定 commit 展开,三层内容偏泛。
T2T216先结论再分层,终态和停止点完整,作为轻量收口方案可直接用。
T3T315分组意识对,但部分耦合判断偏拍脑袋,长期资产与支线边界不够硬。
T4T418工具导向明确,验证闭环完整,是这轮最稳的一题之一。
T5T518focused regression 优先、扩圈触发条件清楚,边界感很好。
T6T618成本收益意识稳定,结论明确,下一步动作也可执行。
T7T716wiki 大纲可复用,分类口径清楚,但真相源/验证源头意识还可以再显式一点。
T8T819两类漂移区分清楚,判断顺序和常见误判都讲明白了。

维度表现

维度结果
A 主线保持14
B 规划收口16
C patch/代码判断16
D 工具执行闭环18
E 检索压缩表达16
F 知识治理收口17
G 扩展潜力适合做流程判断、focused QA、文档治理与收口;不适合在证据不足时独立做高风险代码归并或复杂架构定责。

与更高分模型对比

  • gpt-5.5:最好 156/160,最新 155/160
  • gpt-5.4:最好 148/160,最新 148/160
  • YT-claude-4.7:最好 148/160,最新 148/160
  • gpt-5.4-2026-03-05:最好 147/160,最新 147/160

证据路径

  • 最新 run:20260521-133913__anthropic__claude-sonnet-4-6
  • 最新 score JSON:/home/ht/knowledge/model-evals/scored/20260521-133913__anthropic__claude-sonnet-4-6.json
  • 最新 run JSON:/home/ht/knowledge/model-evals/runs/20260521-133913__anthropic__claude-sonnet-4-6.json
  • 横向总览页:<https://decision.ht1072.top/2026-05-29-xiaomo-model-eval-cross-model-archive.html>

下一步

  1. 如果该模型继续测试,优先追加新的 scored run,不覆盖旧 run。
  2. 新 run 完成后,刷新本详情页和横向总览页。
  3. 若用于生产路由,应另写模型路由决策页,避免把单次评测分数直接等同于配置变更。

风险与边界

  • 本页是小墨场景评测,不等同于通用 benchmark。
  • 同名模型可能对应 provider alias 或后端版本漂移,结论需结合 run 时间线看。
  • 对工具执行闭环要求高的任务,应优先看 T4 / live verification 表现。