模型 / OpenAI
o1
OpenAI · Proprietary
近期快照資料快照 cf-1.3
Cheese 指數40.5cf-1.3
輸入／輸出$15 / $60美元／百萬 tokens
有資料的維度7 / 13證據
上下文長度—tokens · 條件待核實
選型摘要
可優先研究 指令遵循、gpqa 相關任務；這是依目前資料觀察到的相對強項，仍需自己的任務測試。
覆蓋率是有資料的維度比例，不是可信度。部分 benchmark 條件與公開來源連結仍未提供。 缺少: Agent 工作流程, 多模態, 多語能力, terminal, hle, mcp.
查看證據 ↓任務能力資料
程式開發
27.6
Agent 工作流程—
數學
33.5
知識
63.3
指令遵循
86.0
多模態—
多語能力—
推理
70.5
swe
41.0
terminal—
gpqa
78.0
hle—
mcp—
數值為標準化維度；破折號表示未知，並非零分。
輸入／輸出
$15 / $60 · 美元／百萬 tokens
資料集所列價格，供應商條款與價格日期仍待核實。缺少免費證據的零價會視為未知。
快取、batch、工具及自建成本：尚未核實。
指數波動穩定度
97.7 · 7 天歷史
band
此數值反映指數波動，不代表 API 可用率或可靠率。
部署前先核實
- 確認供應商 endpoint、授權及版本。
- 測試自己的提示、工具呼叫與失敗恢復。
- 用實際用量核對價格與延遲。
證據
以下為資料集公開的來源分類；沒有提供原始公開連結、樣本數與 harness 的項目仍待補足。
| 來源類別 | 來源類型 | 資料日期 | 公開原始連結 |
|---|---|---|---|
| 程式開發 | core / official_json | 2026-10-15 | 尚未公開 |
| depth | core+cross / official_json | 2026-10-15 | 尚未公開 |
已公開的計分輸入 · cf-1.3
程式開發16.1
Agent 工作流程—
長工作流程—
整體—
方法包含 overall，但本快照未公開此輸入，無法只靠以下軸完整重現總分。
方法說明：可用軸的中位數；有 Ops 時採用 8% 混合。以下呈現來源分數，沒有重算或補值。
計分方法 →指數歷史
| 資料日期 | Cheese 指數 |
|---|---|
| 2026-10-09 | 39.9 |
| 2026-10-10 | 40.8 |
| 2026-10-11 | 40.8 |
| 2026-10-12 | 40.8 |
| 2026-10-13 | 40.7 |
| 2026-10-14 | 40.6 |
| 2026-10-15 | 40.5 |
僅列出已記錄日期，缺日沒有補值。