人工智能模型能力比較

多模態

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.

SWE-bench Multimodal多模態軟件工程基準

— means no published score for this candidate in this source, not zero.8/11 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Input / Output Tokens回報的輸入 / 輸出 token 用量
1AnthropicClaude Opus 5.5Claude Opus 5.570.21$4.92$4$2018.53 min3.18B / 38.08M
2AnthropicClaude Fable 5.1Claude Fable 5.161.25$5.46$10$5015.2 min2.21B / 27.94M
3AnthropicClaude Sonnet 5.5Claude Sonnet 5.558.33$4.53$2$1024.22 min6.21B / 67.48M
4Google DeepMindGemini 4 ArgonGemini 4 Argon56.04$11.4$4$2033.63 min6.54B / 56.31M
5AnthropicClaude Haiku 5.5Claude Haiku 5.543.96$0.7$0.1$0.516.27 min4.64B / 62.24M
6OpenAIGPT-6.1 SolGPT-6.1 Sol43.54$0.35$2$106.93 min242.14M / 8.75M
7OpenAIGPT-6 AstraGPT-6 Astra43.33$1.81$10$507.05 min222.91M / 7.78M
8OpenAIGPT-6 LunaGPT-6 Luna37.5$0.03$0.1$0.55.27 min524.11M / 13.09M

Vals.ai 基準測試

來源: Vals.ai ↗ · 更新 2026-10-19

SWE-bench Multimodal · 更新 2026-10-16

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
測試需要視覺資訊及程式碼的軟件工程任務,例如解讀介面截圖。 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
Input / Output Tokens
回報的輸入 / 輸出 token 用量 · tokens
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。