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从实际案例来看，综合基准测试显示这是一个能力均衡的模型。GLM-5.1在AIME 2026获得95.3分，HMMT 2025年11月版94.0分，HMMT 2026年2月版82.6分，研究生级科学推理基准GPQA-Diamond达86.2分。在智能体与工具使用基准方面，CyberGym得分68.7（较GLM-5的48.3实现大幅跃升），BrowseComp 68.0分，τ³-Bench 70.6分，MCP-Atlas（公开集）71.8分——最后一项尤其重要，因为MCP在生产环境智能体系统中的重要性正日益凸显。在Terminal-Bench 2.0中模型取得63.5分，使用Claude Code作为脚手架时升至66.5分。
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不可忽视的是，企业如何在AEO时代保持竞争力当AI智能体承担搜索任务时，游戏规则已然改变。关键不再是内容能否登上首页，而是模型生成答案时是否选择你作为信源。
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