# Notion 推出 Knowledge Board，以真實工作流評估模型任務完成能力

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> 原作者：Ivan Zhao (@ivanhzhao) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-08-15

> 原始來源：https://x.com/ivanhzhao/status/2088292932264620304

## 證據與延伸閱讀

- [Notion 推出 Knowledge Board，以真實工作流評估模型任務完成能力。](https://labs.notion.com/knowledge-board) — 官方文件
- [研究團隊 2026/8/14 推出實驗分析即時流量](https://x.com/ivanhzhao/status/2088292932264620304)
- [Opus 5 解決率 98.6% 成本 $0.87](https://pbs.twimg.com/media/HPsa1ICXYAE7by9.jpg?name=orig)
- [藍色背景畫面帶有像素風格 N 字樣 logo](https://labs.notion.com/og-model-board.png?v=1)

## 證據透明度與公平評估

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## 中文摘要

Notion 推出 Knowledge Board，以真實工作流評估模型任務完成能力。

**核心觀點** Notion 研究團隊於 2026 年 8 月 14 日推出這項持續實驗，分析匿名化的即時流量，評估模型處理會議追蹤、收件匣整理、客服後續與專案報告等工作的能力。Ivan Zhao 指出，真實工作比 benchmark 更混亂；開源與閉源模型各有用途，速度快的模型也可能具備足夠能力。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/8c7080e17e92d663.jpg)
> GPT-5.6-Luna、GLM-5.2、Sonnet 5、Kimi K3 與 Opus 5 在解決知識工作任務的成本與解析率評估中共同構成帕累托前沿。

**評估方法** 系統將流量隨機分配給候選模型，再由 Anthropic、OpenAI 與 Google 的模型組成 ensemble judge，根據 Agent 與使用者的對話、工具呼叫及實際行動，判斷任務是否完成。評估指標包含完成率、平均處理時間、每項任務成本與使用者復原率。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/d6cc12469659f5dd.png)
> 藍色背景的畫面左上角帶有一個像素風格的 N 字樣 logo，下方則以白色字體標示著 Labs by Notion。

**限制與解讀** Notion 刻意不製作 leaderboard，因為許多模型差異小於信賴區間；Knowledge Board 應被視為生產環境的即時快照，而非模型能力的絕對排名。

## 媒體內容

**GPT-5.6-Luna、GLM-5.2、Sonnet 5、Kimi K3 與 Opus 5 在解決知識工作任務的成本與解析率評估中共同構成帕累托前沿。**

**數據表**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| 具名模型帳本（相對位置與帕累托前沿標記） |  |
| 前沿模型（實心圓點與虛線連接） |  |
| GPT-5.6-Luna | 是 |
| GLM-5.2 | 是 |
| Sonnet 5 | 是 |
| Kimi K3 | 是 |
| Opus 5 | 是 |
| 非前沿模型（空心圓點） |  |
| DeepSeek V4 Pro | 否 |
| Kimi K2.7 Code | 否 |
| GPT-5.6-Terra | 否 |
| Sonnet 4.6 | 否 |
| GPT-5.4 | 否 |
| Grok 4.5 | 否 |
| GPT-5.5 | 否 |
| GPT-5.6-Sol | 否 |
| Opus 4.7 | 否 |
| Opus 4.8 | 否 |

## 標籤

新產品, Benchmark, 產業趨勢, Notion
