在缺少多模型逐样本结果时筛选代表性样本，降低新基准的压缩门槛。
推荐理由：现有压缩方法常先支付大规模模型评测成本，抵消节省收益；Zipbench针对冷启动基准减少这种前置依赖，使评测预算可更快集中到高信息样本。
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