我们测试了300多项NVIDIA认证技能
NVIDIA 的这张标注图在 X 上获得 30.9万 浏览，是其平时帖子的 15 倍，在我们追踪的 13 张 NVIDIA 图中浏览排第 1。读取于2026年10月10日。
We benchmarked 300+ NVIDIA verified skills to see how much they actually help agents on real tasks.
为什么能传开
@NVIDIAAI 的这条帖子之所以传播，是因为它把发布时机与简单的前后对比框架结合在一起，获得了 309,138 次浏览、1,052 个点赞、122 次转发、26 次引用和 961 次收藏，是该账号通常 137 个点赞的 7.7 倍。
做对了什么
- 帖子采用了干净的受控对比：相同任务、相同模型、相同设置，唯一区别是智能体是否拥有该技能。
- 它以 300+ NVIDIA 验证技能的大样本开头，让结论更有规模和可信度。
- 正文直接给出三个直白的结果数字，正确率提升 41 点、有效性提升 39、效率提升 35，因此即使没有图表也容易理解。
可以借鉴
我们可以围绕一个受控对比来构建自己的图表，先说明样本量，再用直白语言报告几个核心结果数字。
注意
不要把结果过度解读为图表设计的功劳，因为这条帖子没有设计打磨、没有自我标注、没有不寻常形式、没有品牌标识，也没有来源行，而且其来源触达和引用率都低于平均水平。
由我们的分析模型根据上面的实测数字写成，不是 NVIDIA 的说法。
做成你的
我们还没读出这张图的数字
读出数字后，这里会出现它自己的制作器。在此之前，下面是格式相近的其他真实图表：每个数据页都从那张图的数字起步，换成你的。
从图片估算相似重绘 9.3SoftwareAnthropic · 柱状图 · 6 个数据点从图片估算相似重绘 9.2Gemini 4 Argon Benchmark ComparisonGoogle · 表格图 · 88 个数据点从图片估算相似重绘 9.2Illustrative global managed assets have more than doubled since 2015OpenAI · 分组柱状图 · 22 个数据点部分为发布方的数字相似重绘 9.2LLM Performance Bench 3.0Z.ai · 跑分柱状图 · 47 个数据点从图片估算相似重绘 9.28 LLM benchmarks: AIME 25, GPQA, LiveCodeBench v6, HLE, BrowseComp, SWE-bench Verified, Terminal-Bench, τ²-BenchZ.ai · 跑分柱状图 · 43 个数据点从图片估算相似重绘 9.0AI Model Benchmarks ComparisonDeepSeek · 跑分柱状图 · 20 个数据点
API
暂未进入 API
我们还没读出这张图的数字，所以 API 暂时没有它的数据。已读出数字的图都在数据页，每张都可以按 id 调用。
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全部 13 张
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全部 102 张
常见问题
NVIDIA 的「我们测试了300多项NVIDIA认证技能」传播了多远？
截至2026年10月10日，X 上 309,138 次浏览、1,052 个赞、122 次转发、961 次收藏。@NVIDIAAI 平时一条帖子约 2.1万 浏览。
这是什么类型的图？
标注图。
可以直接用 NVIDIA 的图吗？
用格式，不用原图。图、logo 和设计都属于 NVIDIA。ViralChart 用你的数字和文字重画同类图，并注明原发布者。