人工智能模型能力比較
機器學習工程
Only models released within the past year are shown. Only benchmarks covering at least 3 of these models are shown. Unknown release dates are excluded; historical data is retained.
ProgramBench程式設計基準
— means no published score for this candidate in this source, not zero.10/11 recent-year models have scores
| 編號 | 模型 | Cost / Test每次測試成本 | Input cost每百萬個 token 的輸入價格 | Output cost每百萬 token 的輸出價格 | Duration報告測試時長 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 18.5 | $68.05 | $4 | $20 | 144 min | |
| 2 | 7 | $58.52 | $10 | $50 | 147 min | |
| 3 | 6.5 | $35.86 | $2 | $10 | 127 min | |
| 4 | 5.5 | $11.57 | $10 | $50 | 27.03 min | |
| 5 | 3 | $2.87 | $2 | $10 | 70 min | |
| 6 | 3 | $60.29 | $5 | $25 | 175 min | |
| 7 | 2.5 | $17.66 | $4 | $20 | 71 min | |
| 8 | 2.5 | $6.83 | $0.1 | $0.5 | 73 min | |
| 9 | 2 | $11.67 | $2 | $10 | 46.18 min | |
| 10 | 0.5 | $0.18 | $0.1 | $0.5 | 28.92 min |
PandaNpc 更新 2026年10月21日 06:01 [UTC]
來源: Epoch AI, CC BY 4.0 · Vals.ai · Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)
欄位說明
- 編號
- 僅供顯示排序。排序會改變此數字;此並非已發佈的能力排名。
- 模型
- 受評估的模型名稱及其供應商圖示。分數欄中的破折號表示此處沒有已發佈的分數,而非零分。
- 評分
- 測試從零開始重建程式,以符合所需行為。 評估方法 ↗
- Cost / Test
- 每次測試成本 · USD
- Input cost
- 每百萬個 token 的輸入價格 · USD / 1M tokens
- Output cost
- 每百萬 token 的輸出價格 · USD / 1M tokens
- Duration
- 報告測試時長 · s / min
- Vals.ai
- 成本與時間由 Vals 為此基準報告,並非通用模型價格或延遲。CUA-bench 估算的 API 成本涵蓋評估用量,屬下限估算,而非每項任務成本;每個動作的時間是平均值,而非中位數。星號標示推出首日的提示快取行為,該行為增加了快取寫入成本。缺失值為未公布,並非零。