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模型对比
比较输出质量、达到该质量的总成本和端到端延迟。
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您的基线可以解锁定制的前沿建议。第二个字段是可选的,可打开完整的质量、成本和延迟细目。
关注你使用的模型
新模型可能在几周内提供比现有模型更高的性价比。每天运行一次;你正在使用的模型一旦落后,就会收到通知: 200 虽然它仍然占据着帕累托前沿, 409 当某些东西可以为金钱提供更多的情报时。
筛选与坐标轴
调整指标和模型范围,图表会立即更新。
对数轴以当前模型的成本中位数为中心,符合 AA 的居中规则。相同距离表示相同成本比率;绿色象限始终相对于当前显示的模型。
15 LLMs 提供最智能的性价比 (2026-08-19)
在数据集中的 602 模型中,15 处于智能与成本 Pareto frontier 上:没有其他模型比它更智能且运行成本更低。最便宜的前沿模型是 GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) (每次基准测试运行 $10.2 的智能 26.80);最聪明的是 Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort) (智能分 63.10,$3836)。在可下载权重模型自己的前沿中,最智能且可自行部署的模型是 Kimi K3 (max) 由Kimi(智能59.70、$2425)。每个型号的名称都链接到一个页面,其中包含其编号、是否占据前沿以及什么击败了它。
总体前沿:最便宜到最智能
| # | 模型 | 开发者 | 智能得分 (Intelligence Index) | 基准测试费用(美元) | 端到端总耗时(E2E) | 可下载权重 | 发布日期 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | OpenAI | 26.80 | $10.2 | 4.15s | 2026-07-09 | |
| 2 | GPT-5.6 Luna (low) | OpenAI | 33.90 | $13.7 | 5.37s | 2026-07-09 | |
| 3 | GPT-5.6 Luna (medium) | OpenAI | 38.90 | $21.1 | 6.41s | 2026-07-09 | |
| 4 | GPT-5.6 Luna (high) | OpenAI | 47.00 | $55.0 | 14.6s | 2026-07-09 | |
| 5 | GPT-5.6 Luna (xhigh) | OpenAI | 50.10 | $95.1 | 49.3s | 2026-07-09 | |
| 6 | Gemini 3.7 Flash (low) | 50.90 | $165 | 2.48s | 2026-08-13 | ||
| 7 | GPT-5.6 Luna (max) | OpenAI | 52.30 | $172 | 162.6s | 2026-07-09 | |
| 8 | Gemini 3.7 Flash (medium) | 53.40 | $278 | 6.21s | 2026-08-13 | ||
| 9 | Gemini 3.7 Flash (high) | 56.00 | $485 | 16.7s | 2026-08-13 | ||
| 10 | Muse Spark 1.2 (xhigh) | Meta | 56.80 | $639 | - | 2026-08-05 | |
| 11 | GPT-5.6 Sol (high) | OpenAI | 57.30 | $955 | 24.0s | 2026-07-09 | |
| 12 | Grok 4.6 (high) | SpaceXAI | 60.90 | $1068 | 45.7s | 2026-08-12 | |
| 13 | Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, High Effort) | Anthropic | 61.50 | $1974 | 30.3s | 2026-07-24 | |
| 14 | Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Xhigh Effort) | Anthropic | 62.50 | $2909 | 49.8s | 2026-07-24 | |
| 15 | Claude Opus 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort) | Anthropic | 63.10 | $3836 | 69.4s | 2026-07-24 |
可下载权重模型前沿:最具性价比的可自行部署 LLM(open weights)
| # | 模型 | 开发者 | 智能得分 (Intelligence Index) | 基准测试费用(美元) | 端到端总耗时(E2E) | 可下载权重 | 发布日期 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Llama 4 Scout | Meta | 10.30 | $11.6 | 4.49s | 2025-04-05 | |
| 2 | DeepSeek V3 (Dec '24) | DeepSeek | 14.20 | $20.0 | - | 2024-12-26 | |
| 3 | gpt-oss-120b (low) | OpenAI | 14.90 | $24.2 | 16.5s | 2025-08-05 | |
| 4 | MiMo-V2.5 | Xiaomi | 38.00 | $25.2 | 47.7s | 2026-04-22 | |
| 5 | DeepSeek V4 Flash (Reasoning, High Effort) | DeepSeek | 39.00 | $57.0 | - | 2026-04-24 | |
| 6 | Hy3 | Tencent | 42.20 | $93.2 | 40.1s | 2026-07-06 | |
| 7 | MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi | 42.90 | $98.9 | 45.9s | 2026-04-22 | |
| 8 | DeepSeek V4 Pro (Reasoning, High Effort) | DeepSeek | 43.70 | $109 | 35.0s | 2026-04-24 | |
| 9 | DeepSeek V4 Pro (Reasoning, Max Effort) | DeepSeek | 45.30 | $176 | 67.6s | 2026-04-24 | |
| 10 | MiniMax-M3 | MiniMax | 45.40 | $205 | 29.1s | 2026-06-01 | |
| 11 | Kimi K3 (low) | Kimi | 48.30 | $283 | 71.8s | 2026-07-16 | |
| 12 | DeepSeek V4 Flash 0731 (Reasoning, Max Effort) | DeepSeek | 51.80 | $323 | 25.4s | 2026-07-31 | |
| 13 | DeepSeek V4 Pro 0813 (Reasoning, Max Effort) | DeepSeek | 53.20 | $605 | 35.2s | 2026-08-13 | |
| 14 | Qwen3.8 2.4T A95B | Alibaba | 57.70 | $1672 | 56.8s | 2026-08-12 | |
| 15 | Kimi K3 (max) | Kimi | 59.70 | $2425 | 68.9s | 2026-07-16 |
Model Picker 如何排名大语言模型
什么是大语言模型的帕累托前沿?
没有其他模型能同时在两个坐标轴上胜出的模型集合。在默认图表中,这表示不存在既更智能又运行成本更低的模型。其他模型都被支配:总有模型能以相同成本提供更高智能,或以更低成本提供相同智能。
为什么运行基准测试的总成本而不是每个代币的价格?
单 token 价格无法反映模型实际消耗的 token 数量,而推理模型往往消耗很多。Model Picker 使用 Artificial Analysis 报告的完整 Intelligence Index 评测总成本,因此单价便宜但推理很长的模型也会按真实成本呈现。
智能指数衡量什么?
Artificial Analysis Intelligence Index 综合推理、知识、数学、编程和智能体基准。Model Picker 直接采用已发布分数,不会重新评分。
哪个可下载权重 LLM 的性价比最高?
图表表格中的 open-weights frontier 列出权重可下载,且没有其他可自行部署模型能在智能和成本上同时胜出的模型。每一行都是其价位的高性价比选择;部分许可证限制商业用途。
我使用的型号仍然是最有价值的吗?
在上方对比框中输入模型名称。系统会给出同价或更低成本下最好的前沿模型,以及智能分更高的下一个合适选择。智能体和 cron 任务也可通过一次 API 请求查询同一问题;出现更优选择时,响应状态会变为 409。
这些数据有多新鲜?
该数据集每六个小时从 Artificial Analysis 和其他来源刷新一次;此页面是从 2026-08-19 快照呈现的。当重新测量模型时,指标会在快照之间移动,因此引用的数字应包含其快照日期。