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 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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。