相较于 7 月榜单，本次榜单的主要更新包括：
新增 GPT-4o-20240806, Step-2-16k 万亿参数大模型, Doubao-pro-32k-240828等闭源模型，Qwen2.5系列，Mistral-Small-Instruct-2409，Llama-3.2系列等开源模型。
对测试数据集进行了迭代优化，整合了来自 CompassArena 的真实用户提问、最新的维基百科知识，以及涵盖国内外各类数学考试的真实试题等高质量数据来源。
开源模型荣登榜首
Qwen2.5-72B-Instruct 以其优异的综合表现，问鼎 9 月榜单榜首位置。这是开源模型首次占据榜首，标志着开源社区在模型领域取得快速进展。
国内外模型差距显著缩小
以 Qwen 2.5、Step-2-16k、豆包为代表的国产主流厂商模型，在经历最新一轮技术迭代后，其性能有了显著提升，与国际顶尖模型之间的差距正在快速缩小，展现了国产模型的强大竞争力。
大参数模型持续引领潮流
DeepSeek-V2.5（236B）、阶跃星辰 Step-2-16（万亿参数）等大参数模型占据着榜单的前列位置。
代码类
用一行 Python 代码和 lambda 函数以及列表推导式来获取从 1 到 200 的质数列表
可以使用一行 Python 代码结合 lambda 函数和列表推导式来生成从 1 到 200 的质数列表，如下所示：
```pythonprimes = [n for n in range(2, 201) if all(map(lambda x: n % x != 0, range(2, int(n**0.5) + 1)))]```
这段代码首先定义了一个范围从 2 到 200 的数字列表，然后使用列表推导式和`all`函数结合`map`和lambda函数来检查每个数字是否为质数。`all`函数确保了如果`n`不能被 2 到`sqrt(n)`之间的任何数整除，则`n`是质数。这里使用`int(n**0.5) + 1`来优化性能，因为如果`n`不是质数，它必定有一个因子小于或等于其平方根。
你可以使用以下一行 Python 代码来获取从 1 到 200 的质数列表：
```pythonprimes = list(filter(lambda x: all(x % i != 0 for i in range(2, int(x**0.5) + 1)), range(2, 201)))```
这个代码使用 `filter` 和 `lambda` 函数来筛选出质数，并使用列表推导式来检查每个数字是否为质数。
本题目考察了模型的代码能力，要求模型不仅能够理解代码需求，还能够按照指定格式输出相关代码。
示例中提及的模型在这一任务中表现出色，不仅能准确完成代码编写，还能详细解释代码的功能和逻辑。
知识类
以下是一道单项选择题，请你根据你了解的知识给出正确的答案选项。请你一步步推理并在最后用“答案选项为X”来回答，其中 X 是 ABCD 中你认为正确的选项序号
下面是你要回答的题目：
NGC 138首次被发现的时间和发现者是谁？
A. 1881年5月12日，发现者是爱德华·皮克林
B. 1873年3月20日，发现者是约翰·赫歇尔
C. 1864年8月29日，发现者是阿尔伯特·马尔夫
D. 1860年8月15日，发现者是威廉·赫歇尔
让我们一步步解决这个问题：
首先，我们需要了解 NGC 138的基本信息。NGC 138是一个天体的编号，属于 NGC（New General Catalogue）目录中的一个条目。NGC 目录是由约翰·路易斯·埃米尔·德雷尔在 19 世纪末编制的，包含了 7840 个深空天体，如星系、星团和星云等。
接下来，我们分析每个选项：
A. 1881年5月12日，发现者是爱德华·皮克林
- 爱德华·皮克林是哈佛天文台的主任，他在19世纪末和20世纪初对天文学做出了重要贡献，但1881年的时间点较晚，且皮克林的主要贡献在于光谱分析和女性天文学家的培养，而非直接的天体发现。
B. 1873年3月20日，发现者是约翰·赫歇尔
- 约翰·赫歇尔是19世纪著名的天文学家，他确实发现了很多天体，但他的主要工作集中在南半球的天体观测，且1873年他已去世，因此这个选项不太可能。
C. 1864年8月29日，发现者是阿尔伯特·马尔夫
- 阿尔伯特·马尔夫并不是一个广为人知的天文学家，且1864年的发现时间也较为可疑，因为NGC目录的编制工作主要在1880年代进行。
D. 1860年8月15日，发现者是威廉·赫歇尔
- 威廉·赫歇尔是18世纪末至19世纪初的著名天文学家，他发现了许多星系和星云，并且他的发现记录对后来的天文学家编制目录（如NGC目录）提供了重要资料。然而，1860年威廉·赫歇尔已经去世，因此这个时间点也不正确。
从上述分析来看，没有一个选项完全符合已知的历史事实。但是，考虑到威廉·赫歇尔对天文学的巨大贡献，以及他发现的大量天体，如果必须选择一个最接近正确的答案，D选项可能是最合理的，尽管时间上不准确。
然而，基于严格的事实，这些选项中没有一个是完全正确的。但根据题目要求，我将选择最接近正确的答案。
答案选项为D。
首先，关于 NGC 138这个天体，并没有足够的大众熟知的信息表明它是由威廉·赫歇尔（1738 - 1822）在 1860 年 8 月 15 日发现的。虽然威廉·赫歇尔是一位著名的天文学家，发现了众多天体，但没有资料表明他发现了 NGC 138在这个时间。同样，没有资料表明阿尔伯特·马尔夫在 1864 年 8 月 29 日发现了 NGC 138。对于约翰·赫歇尔（1792 - 1871），也没有确切的记录表明他在 1873 年 3 月 20 日发现了 NGC 138。经过查询相关的天文学数据库和资料，发现也没有证据表明爱德华·皮克林在 1881 年 5 月 12 日发现了 NGC 138。
由于缺乏确切的资料表明以上任何一个选项是正确的，无法准确回答这一问题。
该类题型考察了模型的理科知识，在互联网上已有相关公开资料可作为参考，本题正确答案为 C。
示例中提及的模型，存在不能稳定正确回答的情况， 这表明大模型在知识掌握方面仍有进步的空间。
推理类
张三、李四和王五参加跑步比赛，王五比李四排名靠前，李四比张三排名靠后，张三比王五排名靠前，他们三个的名次顺序是什么？
Checklist:
-回答是否清晰地阐述了每个人之间的相对名次关系？
-是否能够避免任何逻辑上的矛盾？
-回答是否正确地排列了张三、李四和王五的名次顺序？
-最终排序是否符合题目中的所有条件？
-回答是否展示了解题的过程和推理步骤？
-是否清晰地解释了为什么得到该结果？
-回答使用的语言是否简洁且易于理解？
-是否避免了复杂或模糊的表达？
-回答是否在不同部分保持了一致性，全面覆盖了题目的所有要求？
-是否在答案中避免了任何前后矛盾的结论？
根据题目中的信息，我们可以整理出以下关系：
1. 王五比李四排名靠前。
2. 李四比张三排名靠后，这实际上与第一条信息一致，即张三比李四排名靠前。
3. 张三比王五排名靠前。
综合以上信息，可以得出：
- 张三的排名最靠前。
- 王五的排名在张三之后，但比李四靠前。
- 李四的排名最靠后。
因此，他们的名次顺序是：张三、王五、李四。
这个问题是一个逻辑谜题。根据题目中的描述，我们可以得出以下信息：
1. 王五比李四排名靠前。
2. 李四比张三排名靠后。
3. 张三比王五排名靠前。
这三个条件看似矛盾，因为第一个条件和第三个条件相互冲突。但是，如果我们仔细分析，可以发现这个问题实际上是没有解的。因为如果王五比李四排名靠前，而张三又比王五排名靠前，那么张三就应该是第一名。但是第二个条件又说李四比张三排名靠后，这意味着张三不可能是第一名。所以，这三个条件是相互矛盾的，无法得出一个合理的名次顺序。
因此，根据题目给出的信息，无法确定张三、李四和王五的确切名次顺序。可能是题目本身有误，或者是一个设计来迷惑人的逻辑陷阱。
本题目考察了模型的问题理解和推理能力，要求模型能够进行正确的逻辑推理。
示例中提及的模型在这一方面表现较为稳定，能够准确进行推理，但也有部分模型存在逻辑错误，这反映出它们在通用推理上的泛化能力仍有待提高。
大语言模型评测榜单注意事项：
评测榜单规则链接：
https://opencompass.org.cn/rule
1. 大语言模型官方自建榜评测榜单每两月更新一次，发布时间为下一个双月月初（下一次将于2024年12月初发布2024年11月榜单）。
2. 新模型厂商若想参与该月榜单评测，可在当月 25 日前发送邮件至 opencompass@pjlab.org.cn 申请评测申请加入司南 OpenCompass 月度评测榜单。
3. 加入司南 OpenCompass 评测的结果默认公开；已经提供对外服务且参与过评测的模型，后续更新榜单时默认进行评测。
4. 仅支持开源或对外提供 API 服务商业化模型（内部迭代研发模型暂不支持评测）。
5. 为了确保公平性，司南团队通过公开采购的方式获取了商业 API 服务，其中包括使用硅基流动平台的 DianXin-V1-Chat API。然而，由于部分 API 的稳定性问题或敏感词过滤机制，可能会导致某些问题无法获得答案，特此进行说明。
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https://rank.opencompass.org.cn/
版块介绍 — 产业之声
紧跟产业发展脉搏，我们汇集行业领袖与企业的真实声音，在算力基础设施的规划与布局、能耗优化、大模型能力发展、大模型评测体系、产业应用案例深入研究、新技术与应用趋势前瞻探索等方面，剖析成功案例背后的逻辑与挑战，并提供基于产业深度洞察的策略建议。同时，我们依托于阿里巴巴集团在人工智能领域的全面布局，分享阿里的AI产业生态和应用的实践落地，探讨技术如何重塑产业格局并推动社会经济的转型升级。
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