1. 污染：aiiq.org 这类题库有一部分是模型训练语料里出现过的，楼上说得对。全新题与见过题混在一起，分数会被「记忆」抬高，而且不同模型抬高的幅度不一样——同一张榜上不可比。
2. 单一分掩盖任务差异：IQ 是若干子项加权，权重一改排名就变。你关心的若是写代码 / 工具调用 / 长文推理，这些子项权重与你的负载并不对应，榜上高不等于你的活干得好。
3. 采样与提示敏感：同一模型换温度、换 few-shot、换输出格式（尤其让它先推理再给答案），分数能差一档；没写口径的分数不可复现。

建议的用法：把这类榜当筛选器，只用来圈出「明显掉队」的模型；最终用自己 3~5 个真实任务做 A/B（固定 prompt、固定温度、记录成功率与人工评分），比追 IQ 数值有用。Qwen3.8-27B 在这一档，多数量化下差的主要是速度不是能力，别为几分的差距换模型。

不过, 它的计算方法, 还是经过精心地设计的, 应该具有一定的参考价值.