AI模型任务时间跨度
METR 的这张散点图在 X 上获得 18.1万 浏览,是其平时帖子的 1.2 倍,在我们追踪的 26 张 METR 图中浏览排第 11。读取于2026年10月10日。
We estimate that GPT-5.3-Codex with reasoning effort `high` (not `xhigh`) has a 50%-time-horizon of around 6.5 hours (95% CI of 3 hrs to 17 hrs) on our suite of software tasks. OpenAI provided API access for this evaluation.
为什么能传开
这篇帖子之所以传播开来,是因为它把一个当周热门话题浓缩成一个能自我说明的数字,获得 181,464 次浏览、864 个赞、69 次转发、43 次引用和 140 次收藏,远高于该账号通常的 523 个赞。
做对了什么
- 标题数字具体且能自我说明:50% 时间跨度约为 6.5 小时,95% 置信区间为 3 小时到 17 小时,读者无需解读图表就能抓住结论。
- 它借势当周热门话题,而模型任务时间跨度随发布日期增长的散点图让这一话题有了视觉形态。
- 它带有品牌标识和来源说明,且该账号来源触达处于前四分之一、引用率处于前四分之一,因此这篇帖子具备传播条件。
可以借鉴
我们可以用同样方式包装自己的图表:先用一句大白话给出估计值及其不确定范围,再让指标随时间变化的简单散点图承载其余信息。
注意
不要把互动量过度解读为估计正确的证据,也不要在没有自家可比任务套件和访问说明的情况下照搬这套表述。
由我们的分析模型根据上面的实测数字写成,不是 METR 的说法。
做成你的
用柱状图放进你的数字。
从 METR 的「Task-5.3-Codex (at high) has a 50%-time-horizon of about 6.5」的真实数字开始。发布前请把每个数字换成你的。一步一步做一张这样的图
免费图片带一行小字 “Made with ViralChart”,别人就是通过这一行找到我们的。
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:c6e8017d4d91。
数值是近似的。我们对这张图的两次读取只部分一致(置信度 0.30,满分 1),引用前请对照原图。API 会标记 lowConfidence,加 ?min_confidence=0.5 可以把它排除。
| 路径 | 返回 | 套餐 | |
|---|---|---|---|
| GET | /api/v1/charts/c6e8017d4d91 | 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/c6e8017d4d91/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 CSV | Max |
| GET | /api/v1/charts/c6e8017d4d91/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 |
curl -s https://viral-chart.com/api/v1/charts/c6e8017d4d91/data \
-H "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"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。
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METR 的「AI模型任务时间跨度」传播了多远?
截至2026年10月10日,X 上 181,464 次浏览、864 个赞、69 次转发、140 次收藏。@METR_Evals 平时一条帖子约 15.3万 浏览。
这是什么类型的图?
散点图。
可以直接用 METR 的图吗?
用格式,不用原图。图、logo 和设计都属于 METR。ViralChart 用你的数字和文字重画同类图,并注明原发布者。




