2026 年 11 月 2 日，在具名团队中，只有 NeuroFusion 和 Torchcast AI 的初步数据集得分高于 RysoAI。
RSO-F 在 246 道已揭晓的问题上取得 65.1 的数据集 Brier 指数，高于 Google DeepMind 的 blue croc（65.0）和 fire hedgehog（64.8），也高于榜上的 OpenAI 和 Anthropic 条目。
| 团队 / 模型提供方 | 模型 | 条目排名 | 数据集指数 | 95% 区间 | 问题数 |
|---|---|---|---|---|---|
| NeuroFusion | simple ensemble 3 | 2 | 67.7 | [65.3, 70.5] | 246 |
| Torchcast AI | beagle-nano | 4 | 66.5 | [64.5, 68.7] | 246 |
| Ryso AI | RSO Harrier | 18 | 65.1 | [62.9, 67.4] | 246 |
| Google DeepMind | blue croc | 19 | 65.0 | [63.8, 66.3] | 723 |
| Google DeepMind | fire hedgehog | 22 | 64.8 | [63.5, 66.3] | 723 |
| ForecastBench / OpenAI | gpt-5.5-2026-04-23-high-web-search | 58 | 63.2 | [62.3, 64.1] | 1462 |
| ForecastBench / Anthropic | claude-opus-5-5-high-web-search-128k | 99 | 62.4 | [61.5, 63.3] | 688 |
表中仅列部分条目。由 ForecastBench 运行的条目分别标明提交团队和模型提供方。指数越高越好。来源：ForecastBench，CC BY-SA 4.0。 CC BY-SA 4.0
超过曾经的榜首
Google DeepMind 的 fire hedgehog 在 9 月 28 日位居锦标赛榜首。11 月 2 日，按已揭晓的数据集问题比较，RSO-F 的得分更高。
锦标赛还计入预测市场问题。RSO-F 对 fire hedgehog 的领先指的是数据集得分。
如何理解排名
具名团队按各自最高分排名，每队只计一次。完整榜单还包括匿名参赛者和同队的其他配置，RSO-F 在 616 个条目中排名第 18。
ForecastBench 校正题目难度差异。RSO-F 的 95% 置信区间为 62.9 至 67.4，与 DeepMind 各条目的区间重叠。
11 月 7 日更新
修订后的初步榜单中，RSO-F 在 246 道题上得分 64.5，具名团队第五，全部 616 个条目中并列第 24。上表保留 11 月 2 日的结果。我们将单独公布锦标赛成绩。