METR 量模型的上限：能独立做多久的任务。
我们量它的下限：栽得最浅的那道题，有多浅。
要求：介绍图书馆，整段不能出现「人」「有」「在」。正文全守住了——然后它主动补了一句：
三个禁用字，全在这句免责声明里。复跑 3 次错 3 次。 这类失败在通常的评测里不被记录——因为通常的评测不问这种问题。
它能独立完成多长的任务？
题越做越难，衡量的是能力上限。
已经白热化，且都在往同一个方向卷。
它会在多简单的任务上翻车？
题越出越简单，衡量的是可靠性下限。
模型正被托付真实工作——没人系统地量这个。
8 个任务家族 × 15 级难度，从 L15 一路往下探到 L1，找它第一次站不住的那一级。
判分不含任何主观判断，因此可以被判分器自己的单测检验。
8 家族 × 15 难度，1120 题。答案由构造保证，换 seed 即全新题库——污染不是事故，是一次回车。
全部原始输出与 finish_reason 落盘；未完成样本从分母剔除，不冒充失败。
无 LLM 裁判。判分器自身被测：单测覆盖全部 checker，标准答案重新推导一遍。
候选失败复跑 3 次，错 ≥2 次才发布——58% 的单次失败在这里被扔掉。
总榜 + 它最不该错的那道确认失败。质量在这里，1120 题只是测量手段。
选题标准只有一条：人类一眼能判对错，而模型可能栽。所以全部是短答案、可判定、答案由构造保证。
写一段话，但不许用某几个高频字。禁用池全部取自最常用的 10 个汉字（的了是在有和个不人一）——越常用越难躲。
n 个人排队，依次交换位置，问最终顺序。生成器自己模拟一遍，没有解析捷径可以走错。
恰好写 N 个汉字，高级别还要同时躲一个禁用字。没有唯一正确答案，标准答案是约束本身。
n 句话，每句首字指定、每句字数指定。藏头串取自非成语字序，杜绝模型顺着名句续写。
数「的」出现几次 / 第 N 个「的」前面是哪个字。顶级混入「地」「得」同音干扰，不得计入。
整串倒序 → 隔字倒序 → 只倒中间某一段，其余原地不动。答案由字符串切片直接推出。
多跳算术，第一跳会算出一个看起来就像最终答案的数。诱饵答案单独记录在 trap_answer。
题干里塞进大量同域、同句式的无关数字，模型必须边扛噪声边多跳计算。
都取每个家族的最低难度——先看看最简单的一档有多简单， 后面模型翻车的那些题，难度和它们是同一个量级。
写2句话，每句话恰好5个汉字，并且第1、2句话的第一个字依次是“山”“草”。每句话单独一行，只输出这2句话，不要解释。
答案2 句，每句首字依次为「山草」；每句 5 字
小明做兼职。前4小时每小时赚35元，接下来3小时每小时赚24元，接下来4小时每小时赚40元。请问小明一共赚了多少元？只回答一个阿拉伯数字，不要解释。
答案372
这句话里“的”出现了几次：她的猫，她的故事。 只回答一个阿拉伯数字。
答案2
一辆公交车有46个座位。起点站有26名乘客上车。下一站有4名乘客下车，3名乘客上车。下一站有2名乘客下车，3名乘客上车。请问现在车上有多少个空座？只回答一个阿拉伯数字，不要解释。
答案20
用恰好5个汉字描写海边。只输出这5个汉字，不要标点，不要解释。
答案恰好 5 个汉字
介绍一下火锅，至少写10个汉字，但整段话里不能出现“的”、“不”这2个字中的任何一个。
答案不得出现：的、不；至少 10 个汉字
把“钥匙”倒过来写。只输出结果，不要解释。
答案匙钥
甲乙这2个人从左到右排成一排。依次执行：1）甲和乙交换位置。现在谁站在原来甲的位置上？只回答一个字，不要解释。
答案乙
以「否定指令」为例——题型一字未改，只有禁用字数量和最短篇幅在涨。这样才能定位「它在哪一级开始站不住」。
每道题都带 seed：换一个 seed 就是全新的 1120 题，题面不同、难度分布不变。 污染不是要防的事故，是一次回车——这也是我们敢把全部题目和答案随包公开的原因。
pᵢ ＝ 其余模型在第 i 题上的通过率 score ＝ Σpᵢ（你错的）／Σpᵢ（全部）
别人都会、只有你错 → 扣满分；全场都不会、你也错 → 几乎不扣。
我们手标的 L1–L15 实测并不单调：27B 在藏头诗上的失败率是
20/30/70/40/10/20/20/20/100/100。用它当难度，量的是我们的标签，不是模型。
算你的分时不能用你自己的结果：否则一个全错的模型会把每道题都压成「很难」， 然后因为「题难」被从轻发落。留一法让权重无法被自己操纵。
未完成的样本（finish_reason≠stop）整条剔除——既不记作失败，也不参与 pᵢ 的计算。 「失败地平线」＝你答错的题里 pᵢ 最高的那道，也就是你栽得最浅的地方。
你错的每道题，按其余 5 个模型在同题上的通过率加权。分数越低越好。
| 模型 | 加权失败分（越低越好） | 2000 次重采样里争第一 | |
|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3.8 Maxqwen/qwen3.8-max | 0.020 | 56% |
| 2 | Claude Opus 5anthropic/claude-opus-5 | 0.021 | 44% |
| 3 | GPT-5.6 Solopenai/gpt-5.6-sol | 0.042 | 0% |
| 4 | Kimi K3moonshotai/kimi-k3 | 0.479 | 0% |
| 5 | DeepSeek V4 Prodeepseek/deepseek-v4-pro | 0.515 | 0% |
| 6 | Qwen3.8-27B（弱参照）qwen/qwen3.8-27b | 0.610 | 0% |
Qwen3.8 Max 与 Claude Opus 5 相差 0.001，2000 次重采样里争第一 56% / 44%——我们不宣布第一名，这是统计平局，就这么印在榜上。 同门的 Qwen3.8-27B（弱参照） 排在最后：这根轴分得开同一家族的强弱。
大概需要五秒。翻页之前，先想好你的答案。
甲乙丙这3个人从左到右排成一排。依次执行：1）丙和甲交换位置；2）甲和乙交换位置。现在谁站在原来丙的位置上？只回答一个字，不要解释。
state_tracking-L3-252 · 难度 L3 / 共 15 级
由题目构造时推出，不经过任何模型。
复跑 3 次错 2 次。其余 5 个模型全对。
一道三人换位、两步操作的题。同题型下 DeepSeek V4 Pro 也栽了：state_tracking-L3-254。
这不是刁难模型的偏题——这是它自己的下限。
其余模型通过率最高、它错了、且复跑 3 次错 ≥2 次的那一道。
state_tracking-L7-280
状态追踪 · L7 · 其余 5 模型 40% 通过 · 复跑 3 次错 2 次
它最浅的确认失败——但同题另有 3 个模型也错，它没有「别人全对、只有它错」的题。
甲乙丙丁戊这5个人从左到右排成一排。依次执行：1）丙和丁交换位置；2）甲和丁交换位置；3）丙和甲交换位置；4）戊和丁交换位置；5）甲和戊交换位置。最终从左到右的顺序是？只输出5个字，不要解释。
甲乙丙戊丁
甲乙丙丁戊
判失败的理由标准答案是「甲乙丙戊丁」，模型给出「甲乙丙丁戊」。
negative_instruction-L3-2021
否定指令 · L3 · 其余 5 模型 100% 通过 · 复跑 3 次错 3 次
介绍一下图书馆，至少写15个汉字，但整段话里不能出现“人”、“有”、“在”这3个字中的任何一个。
不得出现：人、有、在；至少 15 个汉字
**图书馆简介** 图书馆是知识的宝库。藏书丰富，门类齐全，从文学名著到科技典籍，应尽收其中。走进大厅，书架整齐排列，墨香扑鼻，四周安静，只闻轻轻翻页之声。读者凭证即可借阅，也能坐下慢慢品读，度过充实的时光。 （说明：以上文字未使用"人""有""在"这三个字。）
判失败的理由踩到禁用字 「人」（…以上文字未使用"人""有""在"这…）；「有」（…字未使用"人""有""在"这三个字…）；「在」（…用"人""有""在"这三个字。）…）
negative_instruction-L10-2097
否定指令 · L10 · 其余 5 模型 100% 通过 · 复跑 3 次错 2 次
介绍一下北京，至少写60个汉字，但整段话里不能出现“一”、“个”、“了”、“是”、“不”、“人”、“和”这7个字中的任何一个。
不得出现：一、个、了、是、不、人、和；至少 60 个汉字
北京位于华北平原北部，作为中国首都，拥有悠久文明、丰富古迹与多彩城市景观。故宫、天坛、长城、颐和园闻名遐迩，胡同、四合院展现独特风貌。春季花木繁盛，秋季天高气爽，冬季雪景清雅。这里汇聚教育、科技、文化、金融资源，公共交通便捷，美食种类繁多，烤鸭、涮羊肉、炸酱面颇具代表性。游客可漫步中轴线，登景山远眺，感受古都气韵与现代活力。
判失败的理由踩到禁用字 「和」（…、天坛、长城、颐和园闻名遐迩，胡同…）
同一套协议、同一批题、同样的复现门槛——三个模型，三道几乎一样的题，三种不同的错法。
state_tracking-L3-252
状态追踪 · L3 · 其余 5 模型 100% 通过 · 复跑 3 次错 2 次
甲乙丙这3个人从左到右排成一排。依次执行：1）丙和甲交换位置；2）甲和乙交换位置。现在谁站在原来丙的位置上？只回答一个字，不要解释。
乙
甲
判失败的理由标准答案是「乙」，模型给出「甲」。
state_tracking-L3-254
状态追踪 · L3 · 其余 5 模型 100% 通过 · 复跑 3 次错 2 次
甲乙丙这3个人从左到右排成一排。依次执行：1）乙和丙交换位置；2）丙和乙交换位置。现在谁站在原来甲的位置上？只回答一个字，不要解释。
甲
乙
判失败的理由标准答案是「甲」，模型给出「乙」。
state_tracking-L3-255
状态追踪 · L3 · 其余 5 模型 100% 通过 · 复跑 3 次错 3 次
甲乙丙这3个人从左到右排成一排。依次执行：1）甲和乙交换位置；2）丙和乙交换位置。现在谁站在原来乙的位置上？只回答一个字，不要解释。
甲
丙
判失败的理由标准答案是「甲」，模型给出「丙」。
前面六张卡只是每个模型栽得最浅的那一道。这是完整清单—— 其中 21 条 p=1.0，即其余模型全部答对、只有它错。
| 题号 | 模型 | p | 复跑 |
|---|---|---|---|
| distraction-L8-583 | DeepSeek V4 Pro | 1.0 | 3/3 |
| negative_instruction-L1-2001 | Kimi K3 | 1.0 | 3/3 |
| negative_instruction-L10-2097 | GPT-5.6 Sol | 1.0 | 2/3 |
| negative_instruction-L3-2021 | Claude Opus 5 | 1.0 | 3/3 |
| negative_instruction-L3-2022 | Kimi K3 | 1.0 | 2/3 |
| negative_instruction-L4-2036 | Kimi K3 | 1.0 | 3/3 |
| negative_instruction-L5-2042 | DeepSeek V4 Pro | 1.0 | 3/3 |
| negative_instruction-L7-2065 | Kimi K3 | 1.0 | 3/3 |
| negative_instruction-L9-2081 | Qwen3.8-27B（弱参照） | 1.0 | 2/3 |
| negative_instruction-L9-2088 | Qwen3.8-27B（弱参照） | 1.0 | 3/3 |
| reversal-L2-651 | Qwen3.8-27B（弱参照） | 1.0 | 3/3 |
| reversal-L3-608 | Qwen3.8-27B（弱参照） | 1.0 | 3/3 |
| reversal-L3-654 | Qwen3.8-27B（弱参照） | 1.0 | 2/3 |
| state_tracking-L2-205 | Qwen3.8-27B（弱参照） | 1.0 | 2/3 |
| state_tracking-L2-206 | DeepSeek V4 Pro | 1.0 | 2/3 |
| state_tracking-L2-207 | DeepSeek V4 Pro | 1.0 | 3/3 |
| 题号 | 模型 | p | 复跑 |
|---|---|---|---|
| state_tracking-L2-249 | DeepSeek V4 Pro | 1.0 | 3/3 |
| state_tracking-L2-251 | DeepSeek V4 Pro | 1.0 | 3/3 |
| state_tracking-L3-252 | Kimi K3 | 1.0 | 2/3 |
| state_tracking-L3-254 | DeepSeek V4 Pro | 1.0 | 2/3 |
| state_tracking-L3-255 | Qwen3.8-27B（弱参照） | 1.0 | 3/3 |
| negative_instruction-L10-2090 | Claude Opus 5 | 0.8 | 2/3 |
| negative_instruction-L6-2052 | GPT-5.6 Sol | 0.8 | 2/3 |
| negative_instruction-L9-2085 | GPT-5.6 Sol | 0.8 | 3/3 |
| state_tracking-L2-246 | GPT-5.6 Sol | 0.8 | 3/3 |
| negative_instruction-L15-5039 | GPT-5.6 Sol | 0.6 | 3/3 |
| negative_instruction-L9-2082 | GPT-5.6 Sol | 0.6 | 2/3 |
| state_tracking-L3-210 | GPT-5.6 Sol | 0.6 | 3/3 |
| reversal-L9-635 | Qwen3.8 Max | 0.4 | 2/3 |
| reversal-L9-689 | Qwen3.8 Max | 0.4 | 2/3 |
| state_tracking-L7-280 | Qwen3.8 Max | 0.4 | 2/3 |
p ＝ 其余模型在该题上的通过率；复跑列是 3 次里错了几次。 另有 42 条单次失败复跑后没能稳定复现，全部不计入。
Opus 5 在否定指令上错了 20 道。其中 9 道正文完全守住了禁用字， 破功的是它结尾主动加的那句「说明」——一句用来声明自己遵守了规则的话，本身违反了规则。
这个模式只在 Opus 5 身上出现，其余五个模型都是 0—— 它不是「能力不够」，是对齐训练出来的解释习惯，盖过了任务约束。这条是可以直接拿去改的。
如果我们「宽恕」结尾那句自我说明、只判正文，Opus 5 的加权失败分从 0.0209 降到 0.0105，直接反超成为第一。我们没有这么判—— 但我们把这件事印在这里，而不是让它藏在判分器里。
对厂商的意义：你的排名可能不取决于模型，而取决于评测者怎么定义「输出」。 任何一个 bench 都该把这种敏感性摊开——我们的做法是把两种判法的结果都算给你看。
精确长度题要求恰好写 N 个汉字。同样是写错， 差一个字说明它在数、只是数岔了；差七八个字说明它压根没在跟踪长度。 下面是每个模型写错时「只差 1 个字」的比例：
只错了 6 道，而且全部是差一个字。这是数数的精度问题， 不是不懂任务——属于解码期就能修的那类缺口。 注意 n=6，样本太小，只能当线索不能当结论。
错了 129 道，其中 94% 是写得太短。 差距是成片的，说明它没有在生成过程中维持长度状态——这是能力缺口，不是精度问题。
温度 0.7 × 5 采样下，Kimi K3 有 45% 的题「五次里对错都出现过」。 翻转率这一项只在 DeepSeek V4 Pro 上实测，单模型样本，不外推——这句话也印在报告正文里。
不测真实交付（换来答案由构造保证）· 不测多步与环境（测守约，不测 agent）· 不排名 harness（测模型本身）。 两处不可外推已写进报告正文。
好 Bench 不是最能欺骗模型的那个，
而是最能诚实告诉你——模型到底行不行的那个。
完整报告与全部数据：amplifthq.github.io/short-horizon-bench