北京
整理 | 褚杏娟
這兩天，OpenRouter 一個名為“Elephant”（大象）的模型，Trending 榜排名突然超過 Gemma 4 31B，位列排行榜第二名。
根據 Kilo 的說法，這款模型來自一家知名開源模型實驗室，主打“智能效率”，在盡量減少 token 消耗的同時，提供接近同規模 SOTA 性能表現。
Elephant 是一款 100B 參數隱身模型（stealth model），支持 256K token 上下文窗口，可以一次性加載整個代碼倉庫或大型依賴樹；最大輸出長度為 32K token，適合單次生成完整模塊或整套測試代碼。與此同時，這款模型還支持提示緩存、函數調用和結構化輸出，明顯面向企業級開發和智能體工具鏈接入場景。
據 Kilo 介紹，Elephant 不是一款單純追求規模的“大模型”，更強調速度、響應和實際開發效率。Elephant 主要針對快速代碼補全與調試、大規模文檔處理以及輕量級智能體交互等場景進行了優化，適合需要高頻調用、低延遲反饋的開發工作流。相比那些更重、更慢的模型，Elephant 希望成為開發者日常使用中的“高響應主力模型”。
具體地，我們將同是 100B 級別的 NVIDIA Nemotron 3 Super、Qwen3.5-122B-A10B，以及 OpenAI 的 gpt-oss-120b 進行了直接對比。
在速度方面，Elephant 最快，平均響應時間約 1.27 秒；Qwen3.5-122B-A10B 最慢，平均約 31.38 秒。Elephant 在數據解析與提取平均響應時間只花了 979 毫秒，綜合項目也只用了 3.70 秒。
相比之下，Qwen3.5-122B-A10B 的表現是靠更高的推理投入換來的，比如編程項目平均響應時間高達 70.98 秒，綜合項目平均響應時間更是達到 107.79 秒，數據解析與提取這類任務也用了 16,558 推理 token。
而在 token 消耗方面，Qwen3.5-122B-A10B 是這組里最“燒 token”的模型，推理 token 遠高于另外三個；gpt-oss-120b 和 Nemotron-3 Super 120B 屬于中間檔；Elephant 基本不消耗。
在指令遵循上，Elephant 在穩定性上表現最突出。其一致性得分達到 9.6，說明它在重復運行中的結果波動最小，是這組模型里最穩定的一款。但 Qwen3.5-122B-A10B 在正確率和通過能力上依然領先，Nemotron-3 Super 120B A12B 表現較為均衡，而 gpt-oss-120b 則暴露出更明顯的波動性。
Elephant 的問題是綜合項目上只有 3.0，在數據解析與提取上是 6.5，側面說明其目前追求的是高頻、低成本、先求有結果再說的場景，而非復雜 agent 工作流或者關鍵判斷任務場景。
因此，如果將各個維度綜合起來打分的話，Qwen3.5-122B-A10B 綜合分 8.1，排第一，NVIDIA Nemotron-3 Super 120B A12B 6.7 分排第二，OpenAI gpt-oss-120b 第三，Elephant Alpha 第四。
與 Elephant Alpha 類似，Nemotron-3 Super 120B A12B 在綜合項目上拿到 10.0，在工具調用上也是 10.0，在數據解析與提取上同樣是 10.0。從結果看，它很適合那種流程清晰、任務邊界明確、強調執行鏈條和調用能力的場景。但它在領域專項上只有 2.9，在通用智能上是 3.8，在謎題求解上只有 3.5，說明一旦任務從“結構化執行”轉向“開放復雜推理”，其掉隊就很明顯。gpt-oss-120b 則在編程項目上只有 4.3，還出現了未遵循指令的問題。
可以看出，雖然同為 100B 級別模型，但大家的研發重點并不相同。
Qwen3.5-122B-A10B 代表了重推理、重完成度路線，有更高的分數和通過率，但需要付出更多延遲和更高推理開銷。而 Nemotron-3 Super 120B A12B 是工作流型路線，它不一定最適合復雜開放問題，但在結構化抽取、工具調用、執行鏈條這類任務上表現突出。新上榜的 Elephant 則代表了極致輕量路線，把“快”和“低成本”做成了核心賣點。
https://aibenchy.com/zh/compare/nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b-medium/qwen-qwen3-5-122b-a10b-medium/openrouter-elephant-alpha-medium/openai-gpt-oss-120b-medium/
https://blog.kilo.ai/p/introducing-elephant-a-new-stealth
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