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小墨模型评测详情:kimi-k2.6
kimi-k2.6 当前最好分 114/160,最新分 114/160,处于 D|轻量/不建议主线。建议角色:文档治理 worker / 轻量整理 worker;不建议承担主线执行或高风险判定。
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核心结论kimi-k2.6 当前最好分 114/160,最新分 114/160,处于 D|轻量/不建议主线。建议角色:文档治理 worker / 轻量整理 worker;不建议承担主线执行或高风险判定。
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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 | 文档治理 worker / 轻量整理 worker;不建议承担主线执行或高风险判定 |
| 关键依据 | 最新 run:20260522-203110__custom__kimi-k2.6 |
| 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:
20260522-203110__custom__kimi-k2.6证据点 1 - 最新 score JSON:
/home/ht/knowledge/model-evals/scored/20260522-203110__custom__kimi-k2.6.json证据点 2 - 最新 run JSON:
/home/ht/knowledge/model-evals/runs/20260522-203110__custom__kimi-k2.6.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:kimi-k2.6
结论
kimi-k2.6 当前最好分 114/160,最新分 114/160,处于 D|轻量/不建议主线。建议角色:文档治理 worker / 轻量整理 worker;不建议承担主线执行或高风险判定。
关键指标
- 模型:
kimi-k2.6 - Provider:
custom - 横向排名:
#20 / 22 - 有效 run 数:
1 - 最好分:
114 / 160 - 最新分:
114 / 160 - 平均分:
114.0 - 梯队:D|轻量/不建议主线
- 建议角色:文档治理 worker / 轻量整理 worker;不建议承担主线执行或高风险判定
推荐使用方式
文档治理 worker / 轻量整理 worker;不建议承担主线执行或高风险判定
代表判断:可用,但不适合做小墨主线模型。优点是中文表达顺、规划题和判断题基本能收住;硬伤是事实绑定弱、对象漂移明显,尤其工具验证题会把应当现场核实的内容直接写成已验证结果。
分数轨迹
20260522-203110__custom__kimi-k2.6:114 / 160;scored_by=gpt-5.4;2026-05-22T12:31:10.248733+00:00
最新 run 逐题表现
| 题目 | 标题 | 分数 | 评语 |
|---|---|---|---|
| T1 | 主线保持题 | 10 | |
| T2 | 复杂规划题 | 15 | |
| T3 | commit grouping 题 | 14 | |
| T4 | tool-verification 题 | 8 | |
| T5 | regression 判断题 | 17 | |
| T6 | upgrade worth-it 题 | 17 | |
| T7 | wiki 收口题 | 17 | |
| T8 | drift triage 题 | 17 |
维度表现
| 维度 | 结果 |
|---|---|
| A 主线保持 | 10 / 20 |
| B 规划收口 | 15 / 20 |
| C patch/代码判断 | 31 / 40 |
| D 工具执行闭环 | 8 / 20 |
| E 检索压缩表达 | 16 / 20 |
| F 知识治理收口 | 17 / 20 |
| G 扩展潜力 | 适合放在低风险文档整理和结构化草案位;若要接执行链,必须外接更强的对象约束和强制工具核验。 |
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
- gpt-5.4-mini:最好 134/160,最新 134/160
证据路径
- 最新 run:
20260522-203110__custom__kimi-k2.6 - 最新 score JSON:
/home/ht/knowledge/model-evals/scored/20260522-203110__custom__kimi-k2.6.json - 最新 run JSON:
/home/ht/knowledge/model-evals/runs/20260522-203110__custom__kimi-k2.6.json - 横向总览页:<https://decision.ht1072.top/2026-05-29-xiaomo-model-eval-cross-model-archive.html>
下一步
- 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。
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。