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.
MysteryMechanism隱藏機制推斷
— 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 | 53.15 | $1.56 | $10 | $50 | 8.15 min | |
| 2 | 49.55 | $4.62 | $4 | $20 | 19.63 min | |
| 3 | 49.1 | $3.45 | $2 | $10 | 23.5 min | |
| 4 | 47.75 | $5.63 | $10 | $50 | 17.68 min | |
| 5 | 46.4 | $0.28 | $2 | $10 | 7.28 min | |
| 6 | 45.49 | $4.59 | $4 | $20 | 24.92 min | |
| 7 | 37.39 | $3.28 | $5 | $25 | 16.88 min | |
| 8 | 35.13 | $0.54 | $0.1 | $0.5 | 13.42 min | |
| 9 | 30.18 | $0.46 | $2 | $10 | 6.22 min | |
| 10 | 19.37 | $0.03 | $0.1 | $0.5 | 6.02 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
- 測試透過有限回饋進行實驗,以發現隱藏的數學機制。 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。