幣界網消息，Arena推出AutoEval，利用獎勵模型模擬用戶投票，為新模型快速生成排行榜分數。新模型發布後，最快不到1小時就能獲得預估排名，分數會標註爲AutoEval，後續再由真人投票結果校正。該系統基於數百萬組真實用戶偏好數據訓練，評測時會比較不同模型的回答質量，並按照Arena原有排行榜規則計算分數。目前支持文本、視覺、生圖和代碼模型評測。Arena回測顯示，AutoEval與後續真人排名的相關性超過0.98，分差超過10分時判斷勝負的準確率超過90%。