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其次，更广泛的基准测试展示了模型全面均衡的能力。GLM-5.1在AIME 2026上得分95.3，在HMMT Nov. 2025上得分94.0，在HMMT Feb. 2026上得分82.6，在研究生级别的科学推理基准GPQA-Diamond上得分86.2。在智能体和工具使用基准方面，GLM-5.1在CyberGym上得分68.7（较GLM-5的48.3有显著提升），在BrowseComp上得分68.0，在τ³-Bench上得分70.6，在MCP-Atlas上得分71.8——鉴于MCP在生产智能体系统中的角色日益重要，最后一项成绩尤为相关。在Terminal-Bench 2.0上，模型得分为63.5，在以Claude Code作为框架进行评估时得分提升至66.5。
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