细节更丰富的场景赢得更多选票，而更强的模型能构建出这些场景
每个任务中细节最丰富的五分之一场景，其截图大小是前者的两倍（168 KB 对 84 KB），空场景比例是三分之一（22% 对 60%）。它赢得了 63% 的选票，而细节最少的五分之一仅赢得 31%。仅凭模型的 Elo 预测值为 61% 和 33%，因此细节丰富的场景主要来自更强的模型。这些数据无法说明细节是否是这些模型强大的原因之一。在同一个模型内，这一效应很小：比该模型其他场景细节程度高一个标准差的场景，赢得的选票大约多 1.5 个百分点（1.3 到 1.8，取决于细节度量方式）。在 86 项场景度量中，11 项通过了校正：细节度量、渲染分辨率和抗锯齿、每帧 GPU 时间以及页面元素数量。没有任何一项对选票的影响超过 4 个百分点。
AA-3D 场景细节与赢得的选票
赢得选票的份额与模型 Elo 预测的份额之对比 · 数据截至2026年10月12日每个任务内按细节程度排序的场景细节综合了四项截图度量，定义见 What Detail Measures。在同一模型和同一任务内，细节程度每高一个标准差，选票增加 1.5 个百分点（p = 0.001，q = 0.011）。共 1,008 个场景，排除了 23 个在投票页面上出错的场景。