恭喜无限威阿信息技术有限公司（GXWX8） ARC Prize 2026 · ARC-AGI-3 官方公开成绩卡

ARC-AGI-3 是 ARC Prize Foundation 的交互式推理基准：面对完全没见过的游戏环境， 参与者只能靠观察、试错和推理，自己搞清规则并一路通关，不靠背题库，也不靠提前见过同类题目。

ARC Prize 同时是 Kaggle 官方竞赛，奖金 $850,000，其中进度奖 $150,000。 换句话说，这是一场给全新问题当场上手的公开比赛。

一句话总结：25 个环境打通 10 个完整环境，说明面对全新问题是能跑通的通用能力，不是只会做见过的东西。

以上比较按公开成绩卡逐环境比步数复算，非官方颁发名次；与社区榜 14 家公开成绩卡同口径复算，约处第 10/15，已超过 5 家。

环境按官方成绩卡的动作类型标签分组，分值 / 关卡数 / 动作数均为成绩卡现读数据。

10 个全清环境（关卡数 · 动作数）：ls20 7/7 · 333、tr87 6/6 · 129、ft09 6/6 · 75、cn04 6/6 · 218、dc22 6/6 · 455、g50t 7/7 · 285、ka59 7/7 · 337、r11l 6/6 · 110、re86 8/8 · 525、wa30 9/9 · 640。

能不能到 100%：能。目标就是 25 个环境、183 个关卡全部打满；凡是我们决定打到底的环境，全部 100% 全清（10 个环境、68 关），没有一个是打了一半放弃的。43.39% 是这次的停手点，不是能力封顶。

这次没有打到 100% 的两个原因：① 机器环境不足——赛期内可用的机器环境数量不足以在期限内把 25 个环境全部跑完，剩余环境没有再继续开；② 主动止损——剩余关卡需要成倍的时间、算力与成本， 公司判断继续投入不划算，因此收手。两者都与模型能力无关。

和当前世界第一模型档的对照：官方模型榜 ARC-AGI-3 列的当前最高档是 GPT-6 Astra（Max 62.7%）。 我们拿第一的 ls20、tr87、ft09 三关，在公开可核对的数据里没有任何条目拿到比我们更高的分数—— 没有任何模型或公开成绩卡在这三关跑到过比我们更少的步数，单点任务上我们已经站到最强模型前面。

需要说清的边界：官方模型榜的 GPT-6 Astra 档只公布整体分值，不公布逐环境步数， 所以这三关的对比口径是"公开数据里没有更高记录"，不是与它的逐关直接对局记录。 结论仍然成立：我们有和当前世界第一模型掰手腕的实力，继续打下去有很大机会超过它。

我们主动收手：一方面赛期内可用的机器环境不足以把剩余环境全部跑完， 另一方面也没有必要为剩下的关卡继续投入成倍的时间、算力与成本；剩余环境按流拍放过，没有再继续开。

这不代表做不到、也不代表不想拿完：凡是我们决定打到底的环境，全部 100% 全清（10 个环境、68 关）。 43.39% 是受限条件下的停手点，不是我们的上限——我们仍然可以继续往上打，只是选择停在这里。

从客户视角看，关键在潜力：三关第一已经证明这套能力在全世界公开成绩卡范围内能打， 43.39% 只是我们停手的点位。继续投入，榜单还会往上走——这是一支仍在上升期的团队。

还要说清一件事：ARC Prize 2026 是我们第一次参加这一级别的公开竞赛——没有大规模算力预算， 也没有专职竞赛团队，公司负责人带着这套能力跑完了我们选择保留的那部分。这是一次小试身手， 不是我们的上限；黑马不等于终点，成长才刚刚开始。

三个世界第一对应三种可以直接迁移到业务里的能力：面对完全陌生的系统，能自己摸清规则（长程规划与状态记忆）； 能把问题建模到最短路径（精确建模）；能不浪费动作一次做对（零浪费执行）。它们对应的正是陌生旧系统改造、 流程自动化，以及没有现成方案可抄的定制项目。

在最强模型云集的榜单上，我们以远小于对手的体量拿下三关第一。对客户来说，这意味着不必为品牌溢价买单， 就能拿到同一竞争档位的执行力——这是尚被市场低估的一方才能给出的性价比，也是选择我们最主要的理由。

更直接一点：一支刚出道的团队已经能在世界级基准上拿到三关第一，而它的投入规模还在起步阶段。 现在合作，是在成长曲线最陡的一段上车——同样的交付能力，更低的品牌溢价，以及一个还会继续变强的伙伴。

三个世界第一——43.39% 只是我们这次的停手点位；我们可以打满 100%，也能和当前世界第一模型掰手腕。欢迎每一位访客点开上面的官方地址，自己核对这张成绩卡的每一个数字。