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
1AnthropicClaude Opus 5.5Claude Opus 5.518.5$68.05$4$20144 min
2AnthropicClaude Fable 5.1Claude Fable 5.17$58.52$10$50147 min
3AnthropicClaude Sonnet 5.5Claude Sonnet 5.56.5$35.86$2$10127 min
4OpenAIGPT-6 AstraGPT-6 Astra5.5$11.57$10$5027.03 min
5OpenAIGPT-6.1 SolGPT-6.1 Sol3$2.87$2$1070 min
6AnthropicClaude Opus 5Claude Opus 53$60.29$5$25175 min
7Google DeepMindGemini 4 ArgonGemini 4 Argon2.5$17.66$4$2071 min
8AnthropicClaude Haiku 5.5Claude Haiku 5.52.5$6.83$0.1$0.573 min
9OpenAIGPT-6 SolGPT-6 Sol2$11.67$2$1046.18 min
10OpenAIGPT-6 LunaGPT-6 Luna0.5$0.18$0.1$0.528.92 min

Vals.ai 基準測試

來源: Vals.ai ↗ · 更新 2026-10-19

ProgramBench · 更新 2026-10-12

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。