1. 模型
  2. Meta
  3. AI Model Benchmark Comparison
MetaX · 2026年9月2日 · 官方

AI Model Benchmark Comparison

Meta 的这张表格图在 X 上获得 43.5万 浏览，是其帖子中位数的 12 倍，在我们收录的 1,162 条 AI 图表帖中浏览排第 168。读取于2026年10月13日。

Benchmark performance comparison of AI models

X数据表格图Muse SparkMeta 全部模型Muse Spark 1.3 (max)Muse Spark 1.2 (xhigh)GPT 5.6 Sol (max)Opus 5 (max)
发布者 Meta 于 X, 2026年9月2日. 来源: x.com
77/ 100

ViralChart 评分

传得远，也打动人

浏览和互动率都高于中位数帖子：传得远，大家也有反应。

#98 / 1,162 我们收录的 AI 图表帖 · #4 / 31 Meta 的帖子. 评分 = 浏览 40%、赞 30%、互动率 15%、收藏率 15%，每项都按我们收录的全部 AI 图表帖计算百分位。

我们的解读

传得远，也打动人：综合得分77，在1162条AI图表帖中排第98。

浏览量43.5万，是Meta中位数3.6万的12倍，在31条帖子中排第3。

综合得分77，在1162条AI图表帖中排第98，在Meta的31条帖子中排第4。

单帖浏览量达86.5万粉丝的0.50，高于同类帖子中位数0.20，居第67百分位。

12xMeta 帖子中位数的倍数

43.5万 浏览，而 Meta 一条典型帖子是 3.6万。

3.3x表格图帖子中位数的倍数

我们收录的 95 条表格图帖子，中位数是 13.3万 浏览。

0.50每个粉丝带来的浏览

86.5万 粉丝的账号，带来 43.5万 浏览。

前 38%互动率

0.85% 的浏览者点赞、转发、引用或回复。中位数帖子是 0.73%。

X 公开数据，读取于2026年10月13日。对比对象：1,162 条我们收录的 AI 图表帖，以及 Meta 的 31 条。

它的位置

传播范围对比打动程度

每个点是一条帖子。越往右浏览越多，越往上互动率越高。两条线是中位数，四个角就是四种帖子。

在 1,162 条我们收录的 AI 图表帖中

评分 #98 / 1,162

浏览43.5万#168前 14%
赞3118#95前 8%
互动率0.85%#444前 38%
收藏率0.065%#667后 43%

在 Meta 的 31 条帖子中

评分 #4 / 31

浏览43.5万#3前 8%
赞3118#2前 5%
互动率0.85%#14前 44%
收藏率0.065%#18后 44%

增长

我们的读取覆盖了 3 天

浏览43.5万
读取时发布天数41 天
平均每天浏览1.1万浏览除以发布以来的天数
两次读取之间新增+5903 天内的浏览增量，目前约每天 206

圆点是我们的读取。从发布当天到第一次读取之间的虚线是空档，不是数据。

Meta 的帖子随时间变化

我们收录的这个账号的每条帖子，按日期和浏览排列。标出的是这一条，线是最近 10 条的滚动中位数。

新闻 · 2026年9月2日

Meta图表帖浏览量43.5万，排第98

浏览量是自家中位数的12倍，互动率0.85%。

发生了什么

Meta于2026年9月2日发布1张表格图，对比4个AI模型的基准表现。当日无其他帖子。

数字

浏览量43.5万，在1162条AI图表帖中排第168，高于中位数4万。点赞3118，互动率0.85%。

经验

浏览量远超自家中位数，但互动率0.85%低于AI图表帖中位数，属传得远但互动薄。

意味着什么

在Meta的31条帖子中排第4，综合得分77，高于多数同类帖子。

由 ViralChart 根据2026年10月13日读取的公开数字撰写，每个数字展示前都与我们的数据核对过。

后续：Meta 接着发了什么

  1. AIRA3 - NVIDIA Nemotron Model Reasoning Challenge2.6万 浏览
  2. High-dimensional ellipsoid fit threshold9.5万 浏览
  3. Exact vs Not Exact Set Relaxations9456 浏览
  4. AI Model Benchmark Comparison1万 浏览
  5. FocusBench AI Model Scores1万 浏览
  6. Cyber Misuse Refusal Benchmark5966 浏览

数据与 API

从这张图读出 78 个数据点

从图片估算 56%
系列分组数值读取方式
Muse Spark 1.3 (max) MetaGDPval-AA Knowledge work1754 score图上印着
Muse Spark 1.2 (xhigh) MetaGDPval-AA Knowledge work1615 score图上印着
GPT 5.6 Sol (max) OpenAIGDPval-AA Knowledge work1710 score图上印着
Opus 5 (max) AnthropicGDPval-AA Knowledge work1824 score图上印着
Muse Spark 1.3 (max) MetaJobBench Professional tool use64.9 score图上印着
Muse Spark 1.2 (xhigh) MetaJobBench Professional tool use61.6 score图上印着
GPT 5.6 Sol (max) OpenAIJobBench Professional tool use45.4 score图上印着
Opus 5 (max) AnthropicJobBench Professional tool use65.7 score图上印着
Muse Spark 1.3 (max) MetaOSWorld 2.0 Agentic computer use66.9 score图上印着
Muse Spark 1.2 (xhigh) MetaOSWorld 2.0 Agentic computer use47.6 score图上印着
GPT 5.6 Sol (max) OpenAIOSWorld 2.0 Agentic computer use62.7 score图上印着
Opus 5 (max) AnthropicOSWorld 2.0 Agentic computer use68.3 score图上印着

显示 78 个中的 12 个。 全部数据点、重绘和制作器

Max 方案 · API

GET https://viral-chart.com/api/posts/d9ad65f6a9e4.json
GET https://viral-chart.com/api/charts/d9ad65f6a9e4.json
GET https://viral-chart.com/api/charts/d9ad65f6a9e4.skill.md
做一张这样的图打开帖子 JSON图表数据 JSON技能文件API 文档

原型里是静态文件。帖子 JSON 包含公开数字、排名、评分、象限、我们的读取记录，以及通过核对的文案。

API · Max

用 API 调用这张图

Max 套餐可以取这张图的数字（每个数字都带来源），格式为 JSON 或 CSV，附重画规格；也可以让智能体通过 MCP 调用。图表 id：d9ad65f6a9e4。

查看 Max 套餐API 文档
路径返回套餐
GET/api/v1/charts/d9ad65f6a9e4标题、发布者、日期、图型、数据点数；用 Max 密钥时附数据链接开放
GET/api/v1/charts/d9ad65f6a9e4/data每个数据点及其来源和置信度，加上重画规格。加 ?format=csv 得到 CSVMax
GET/api/v1/charts/d9ad65f6a9e4/render?view=1本页使用的只读绘图视图开放
POST/mcp工具 get_chart_data 加这个 id，供 Claude、Cursor 等智能体使用Max
curlMax
curl -s https://viral-chart.com/api/v1/charts/d9ad65f6a9e4/data \
  -H "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"
Claude CodeMax
claude mcp add --transport http viralchart https://viral-chart.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"

每个密钥每分钟 60 次，超出返回 429 和 Retry-After。每个账号最多 5 个密钥，在账户页创建，只显示一次。没有 Max 时数据接口返回 402，并附套餐链接。这些数字描述的是发布者拥有的图，每个文件都带授权说明。

更多关于 Muse Spark 的图

Muse Spark: High-dimensional ellipsoid fit threshold
官方X · Meta2026年10月2日
High-dimensional ellipsoid fit threshold9.5万 浏览 · 154 赞
数据
Muse Spark: AI Model Benchmark Comparison
官方X · Meta2026年7月9日
AI Model Benchmark Comparison9.5万 浏览 · 370 赞
数据
Muse Spark: AI Benchmark Comparison
官方X · Meta2026年4月8日
AI Benchmark Comparison7.6万 浏览 · 494 赞
数据
Muse Spark: AI Model Benchmarks Comparison
官方X · Meta2026年8月5日
AI Model Benchmarks Comparison5.7万 浏览 · 191 赞
数据
Muse Spark: MCP Atlas vs GDPval-AA V2 Model Scores
官方X · Meta2026年8月5日
MCP Atlas vs GDPval-AA V2 Model Scores5.7万 浏览 · 191 赞
数据
Muse Spark: Meta Internal Coding Bench
官方X · Meta2026年7月9日
Meta Internal Coding Bench2.3万 浏览 · 166 赞
数据

Meta 的更多图

Meta 表格图: AI模型基准对比
Meta·2026年9月
AI模型基准对比
378.2万 浏览2万 赞0.6% 互动
数据
Meta 折线图: SAM 3.1与SAM 3性能对比17x
Meta·2026年3月
SAM 3.1与SAM 3性能对比
34.5万 浏览2212 赞0.8% 互动
数据
Meta 标注图: APhO 2026 AI模型结果3.0x
Meta·2026年7月
APhO 2026 AI模型结果
19.7万 浏览404 赞0.3% 互动
数据
Llama 4: LM Arena ELO score vs. cost
官方X · Meta2025年4月5日
LM Arena ELO score vs. cost151.5万 浏览 · 2255 赞
数据
Muse Glimmer: AI Model Benchmark Comparison
官方X · Meta2026年8月10日
AI Model Benchmark Comparison143.5万 浏览 · 8246 赞
数据
Meta AI app: Hiera Model Performance Comparison
官方X · Meta2023年6月5日
Hiera Model Performance Comparison17.3万 浏览 · 567 赞
数据
Meta speech models: Diariazation Error Rate Comparison
官方X · Meta2026年9月1日
Diariazation Error Rate Comparison14.3万 浏览 · 1504 赞
数据
Meta speech models: AA-WER Streaming Index - Final Transcription
官方X · Meta2026年9月1日
AA-WER Streaming Index - Final Transcription14.3万 浏览 · 1504 赞
数据
Llama 4: Held Out Codebase Perplexity
官方X · Meta2026年4月8日
Held Out Codebase Perplexity7.9万 浏览 · 750 赞
数据

常见问题

这张图从哪里来？

Meta于2026年9月2日在 X（x.com）发布了它。我们把它留在这里，并以文字注明发布者和日期，方便你不离开本站就能研究。

我能做一张这样的图吗？

用格式，不用原图。打开它的数据页，用“做一张这样的图”：从这张图的数字起步，换成你的。