AI 模型能力对比

机器学习工程

仅显示最近一年发布的模型;只展示覆盖其中至少 3 款模型的评测。发布日期未知的不显示,历史数据仍保留。

ProgramBench程序设计基准

— 表示此来源未公布该候选的成绩,不代表零分。近一年模型中 10/11 款有成绩

序号模型Cost / Test每次测试费用Input cost每百万输入 token 价格Output cost每百万输出 token 价格Duration来源公布的测试耗时
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 基准

数据来源: Vals.ai ↗ · 更新于 2026-10-19

ProgramBench · 更新于 2026-10-12

PandaNpc 更新于 2026年10月21日 UTC 06:01

数据来源: Epoch AI, CC BY 4.0 · Vals.ai · Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)

列说明

序号
仅表示当前显示顺序;排序会改变序号,它不是官方能力排名。
模型
显示被评测模型的名称及厂商图标;评分中的破折号表示此处暂无已发布成绩,不代表零分。
评分
测试从零重建程序并使其行为符合要求的能力。 评测方法说明 ↗
Cost / Test
每次测试费用 · USD
Input cost
每百万输入 token 价格 · USD / 1M tokens
Output cost
每百万输出 token 价格 · USD / 1M tokens
Duration
来源公布的测试耗时 · s / min
Vals.ai
费用与耗时来自 Vals 对当前基准的记录,不代表模型通用价格或延迟。CUA-bench 的预估 API 费用为评测用量的下限估计,不是每任务费用;每次动作耗时为平均值,不是中位数。星号表示发布当天提示缓存复用不足,导致缓存写入费用增加。缺失值表示未公布,不是零。