2026-07-10 19:02:38 凤凰网
7月8日，AiPy 正式对外发布《第八期大模型适配度测评报告》。
过去几个月，国内外大模型赛道竞争愈发白热化，国内一线模型厂商接连发布新版本、中美差距持续收窄。本期测评正是在此背景下展开——我们集结了当前最受关注的20 款主流大模型，在 AiPy 真实应用场景下完成了1380 次标准化测试，为 AiPy 用户提供一份客观、可操作的模型选型参考。
本期共纳入20 款主流大模型，覆盖国内外头部厂商。国产模型包括 DeepSeek V4 Pro、Qwen3.7 Max、豆包 Seed 2.1 Turbo、GLM5.2 等最新版本;同时纳入 Anthropic Claude、Google Gemini、OpenAI GPT、xAI Grok 等国际厂商的旗舰模型，确保样本覆盖面并便于横向对比。
报告围绕模型在 AiPy 平台中的实际可用性展开，基于统一测试框架与标准化任务设计，重点评估其在18 大核心应用场景中的适配能力：视觉理解、音频生成、生成创作、HTML 制作、UI 设计、本地分析、格式转换、联网搜索、批量处理、网络爬取、图表制作、数据分析、Word 制作、PDF 制作、编程开发、工具调用、日志分析及软件控制。
本次测评共完成1380 次标准化测试，与模型实际交互总时长超过90 小时，总消耗约3800 万 Tokens。整体平均成功率为77.5%，表明主流大模型在 AiPy 平台上的适配度已趋于成熟，但不同模型之间在成功率与稳定性方面仍存在显著差异——最高 91.3% vs 最低 49.3%，差距高达 42 个百分点。
一、榜单结果
综合排名以成功率为首要维度，成功率相同时以平均 Tokens 消耗(越少越优)进行排序。平均 Tokens 和平均执行时间均采用去除最高值和最低值后的均值，以减少异常值干扰，使数据更具参考价值。
• 冠军：Claude Opus 4.8
以91.3%的最高成功率摘得桂冠，在任务完成率与稳定性方面表现卓越，综合能力全面领先。157 秒的平均执行时间也展现出优秀的响应效率。
• 亚军：Claude Sonnet 4.8
以89.9%的成功率紧随其后，同时平均 Token 消耗仅 24,853，兼具高成功率与资源效率。Anthropic 两款模型包揽冠亚军，在本次测评中优势明显。
• 季军：Gemini 3.5 Flash
Google Gemini 3.5 Flash 以88.4%的成功率和仅 24,834 的平均 Token 消耗位列第三，在效果与效率之间找到了最佳平衡点。
• DeepSeek V4 Pro
国产榜首，以88.4%成功率与 Gemini 3.5 Flash 并列(按 Token 消耗排序位列第4)。在编程开发、数据分析等硬核场景中展现出色实力，体现出国产模型已跻身国际一流水平。
• Qwen3.7 Max 及豆包 Seed 2.1 Turbo
双双以85.5%成功率并列全球第5-6名。Qwen3.7 Max 以 206 秒的平均执行时间展现出优秀的响应速度，豆包 Seed 2.1 Turbo 在联网搜索、HTML 制作等内容生成类任务上表现优异。
• GLM 系列
GLM5.2 以82.6%成功率和仅 23,213 的平均 Token 消耗位列第7，展现出优秀的资源效率。GLM5(81.2%)和 GLM5.1(79.7%)同样表现不俗，智谱华章三款模型全部入榜。
• 表现不及预期：GPT-5.5、Grok-4.3、Kimi K2.6
OpenAI 的 GPT-5.5 仅获 59.4% 成功率，xAI 的 Grok-4.3 也只有 60.9%。Kimi K2.6 以 49.3% 垫底。品牌知名度不等于 AiPy 场景下的实战能力，真实数据才是硬道理。
国内模型表现分析
国内参测模型共 15 款，来自深度求索、阿里、字节跳动、智谱华章、腾讯、稀宇极智、月之暗面等厂商。整体来看，国内模型表现参差不齐，但头部模型已展现出较强竞争力。
DeepSeek 系列：
DeepSeek V4 Pro 以 88.4% 成功率夺得国内冠军，在全球总榜中位列第4名，在编程开发、数据分析等高难度任务上表现尤为突出。DeepSeek V4 Flash 以 82.6% 成功率和仅 138 秒的平均执行时间，成为国产模型中响应最快的之一。
Qwen3.7 Max：
阿里 Qwen3.7 Max 以 85.5% 成功率位列国内第二，平均执行时间 206 秒，在保证任务完成率的同时具备较优的响应速度。但 Qwen3.7 Plus 成功率仅 65.2%，同系列内部差异较大。
豆包 Seed 系列：
字节跳动豆包 Seed 2.1 Turbo 成功率达 85.5%，在联网搜索、HTML 制作等内容生成类任务上表现优异。豆包 Seed 2.0 Pro(79.7%)和豆包 Seed 2.1 Pro(76.8%)同样表现稳定。
GLM 系列：
GLM5.2、GLM5、GLM5.1 分别位列国内榜单第4、第6、第8，展现出智谱华章的不俗实力。其中 GLM5.2 以 82.6% 成功率和仅 23,213 的平均 Token 消耗，在资源效率方面表现突出。
Kimi K2.6：
月之暗面 Kimi K2.6 成功率仅 49.3%，在 AiPy 适配度上仍有较大提升空间，建议关注后续版本迭代。
国外模型表现分析
Claude 系列：
前两名均由 Anthropic Claude 系列包揽，Claude Opus 4.8 以 91.3% 的成功率位居全球总榜第一，Claude Sonnet 4.8 以 89.9% 紧随其后。Anthropic 在本次测评中展现出压倒性优势。
Gemini 系列：
Google Gemini 3.5 Flash 以 88.4% 的成功率和仅 24,834 的平均 Token 消耗位列第三，在两个效率维度上都表现最优，兼顾了高性能与高效率。
Grok：
xAI 的 Grok-4.3 平均执行时间仅 78 秒，是所有模型中响应最快的，但成功率仅 60.9%，有待提升。
GPT-5.5：
OpenAI 的 GPT-5.5 以 59.4% 的成功率表现略显逊色，顶着 OpenAI 的光环却在 AiPy 场景下表现不及预期，再次印证了实战数据比品牌光环更有说服力。
二、核心指标分析
1、成功率
优秀(成功率 85%以上)：Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.8、Gemini 3.5 Flash、DeepSeek V4 Pro、Qwen3.7 Max、豆包 Seed 2.1 Turbo
良好(75-84%)：GLM5.2、DeepSeek V4 Flash、GLM5、豆包 Seed 2.0 Pro、Qwen3.7、GLM5.1、Hunyuan3 Preview、豆包 Seed 2.1 Pro
一般(65-74%)：豆包 Seed 2.0 Lite、MiniMax M2.5、Qwen3.7 Plus
低于65%：Grok 4.3、GPT-5.5、Kimi K2.6
总体来看，20 款模型中，成功率达到 85% 以上优秀水平的有 6 款，占比 30%;达到 75-84% 良好水平的有 8 款，占比 40%;处于 65-74% 一般水平的有 3 款;低于 65% 的有 3 款。整体成功率均值为 77.5%，处于行业中上游水平。
2、Tokens 消耗
Grok 4.3 平均消耗约 16,501 Tokens，为本次测试中消耗最低;
GPT-5.5 以 19,820 Tokens 紧随其后，同样具备较高的 Token 效率;
GLM5.1 消耗最高，约 40,683 Tokens;DeepSeek V4 Pro 次之，约 36,761 Tokens。
需要强调的是，低 Tokens 消耗并不一定意味着高成功率，性价比需综合考量成功率与消耗量两个维度。真正在效果与效率之间取得优秀平衡的是 Gemini 3.5 Flash(88.4% 成功率 + 24,834 Tokens)和 GLM5.2(82.6% 成功率 + 23,213 Tokens)。
3、场景适配分析
本次测评覆盖 18 大任务类型，从热力图中可看出视觉理解和音频生成任务各模型成功率均较高，在 AiPy 上发挥稳定;软件控制和编程开发类任务则只有少数模型表现优秀;各模型在不同任务类型上的成功率分布可见下图，颜色越绿表示成功率越高，越红表示成功率越低，各模型的优势场景和薄弱环节一目了然。
4、不同任务类型选用模型建议
视觉理解/音频生成/生成创作场景：整体成功率均在 90% 以上，多数模型表现优秀，按需选择即可。
HTML 制作/UI 设计/本地分析场景：Claude 系列和 Gemini 系列均表现优异。若成本敏感，可考虑 DeepSeek V4 Pro、Qwen3.7 Max、豆包 Seed 2.1 Turbo，其在内容生成场景中展现出良好的性价比。
软件控制场景：该场景整体成功率偏低，多数模型在此类任务上存在挑战。建议选择 Claude Opus 4.8 或 Claude Sonnet 4.8，并配合充分的任务描述提示词提升成功率。
编程开发场景：DeepSeek V4 Pro 和 Claude Opus 4.8 在此类任务中表现突出，推荐优先选择。
5、综合性能趋势
这张组合图将成功率、执行时间和 Token 消耗三条关键曲线融为一体。Claude Opus 4.8 以 91.3% 的成功率位居榜首，展现出卓越的综合性能。国产阵营中，DeepSeek V4 Pro 以 88.4% 成功率领跑，在全球总榜中位列第4名，实力不容小觑。
雷达图从成功率、Token 效率、时间效率、稳定性、综合得分五大维度，全面呈现综合排名前5的模型的能力分布。其中：Token 效率以平均 Tokens 消耗归一化衡量(越省越高);时间效率以平均执行时间归一化衡量(越快越高);稳定性以执行时间标准差衡量(越稳定越高);综合评分由成功率(40%)、时间效率(20%)、Token 效率(20%)、稳定性(20%)加权计算得出。
6、表现总结：
Claude Opus 4.8 在综合得分和成功率上全面领先;
Gemini 3.5 Flash 在两个效率维度上都表现最优——"又快又省，效率至上的典范";
DeepSeek V4 Pro 作为唯一入选 TOP5 的国产模型，在成功率上与国际顶尖模型平起平坐，展现出国产模型的强劲竞争力。
三、失败原因分析
本次测评共记录311 次未成功(含 251 次失败 + 60 次超时)，通过对失败原因的系统梳理，发现主要集中在以下几类问题：
1、输出内容质量不达标(150次 / 48.2%)：代码逻辑错误、生成内容不符合要求，是最主要的失败原因，建议厂商重点优化代码生成和内容自检能力。
2、预期输出文件缺失(84次 / 27.0%)：模型未能按预期生成或保存输出文件，需加强文件操作可靠性。
3、任务超时(54次 / 17.4%)：部分复杂任务执行时间过长导致超时，建议优化任务分解和执行效率。
4、其他原因(23次 / 7.4%)：包括任务理解偏差、网络异常等，占比均小于 3%，已合并统计。
测试任务分类表(部分题目展示)
以下展示本次测评中 10道代表性题目，涵盖视觉理解、数据分析、编程开发、联网搜索等 AiPy 用户最常遇到的任务类型。全部69道题目覆盖了18种任务类型。(注：此处仅展示部分题目，完整69题清单可与AiPy官方联系获取)
四、深度洞察
基于本次 1380 次完整测试数据，从多个维度进行深度分析，提炼出以下关键洞察，供用户在模型选型和使用策略制定时参考。本次测评数据客观反映了当前主流大模型在 AiPy 平台上的真实表现，各模型均有其独特的优势场景和改进空间。
1、性能冠军分析
Claude Opus 4.8 以 91.3% 的最高成功率摘得本次测评总冠军，同时平均执行时间仅 157 秒，是成功率与效率的完美结合。Anthropic Claude 系列包揽全球前两名，展现出在 AiPy 平台上的卓越适配能力。
国内冠军 DeepSeek V4 Pro 以 88.4% 的成功率表现亮眼，与国际顶级模型的差距正在快速缩小，在编程开发场景中甚至已经并驾齐驱。
2、亮点发现
Anthropic 双雄：Claude Opus 4.8 和 Claude Sonnet 4.8 包揽全球前两名，稳定性极强。
国内黑马 DeepSeek V4 Pro：进步明显，以 88.4% 成功率与国际顶级模型并驾齐驱，在编程开发、数据分析等硬核场景中展现出色实力。
效率标杆 Gemini 3.5 Flash：88.4% 成功率 + 24,834 Token 消耗，在效果与资源消耗之间找到了最佳平衡点。
速度之王 Grok-4.3：平均响应仅 78 秒，是所有模型中响应最快的，适合对速度敏感的场景。
3、改进建议
输出质量：48.2% 的失败源于输出内容质量不达标，建议厂商重点优化代码生成和内容自检能力。
文件操作：27.0% 的失败涉及预期输出文件缺失，模型需加强文件操作可靠性。
Kimi K2.6：成功率仅 49.3%，建议针对 AiPy 平台的工具调用场景进行专项优化。
软件控制场景：整体成功率仅 52.5%，是所有模型共同的薄弱环节，需重点突破。
4、选型建议矩阵
追求最高成功率：首选 Claude Opus 4.8(91.3%)
国内最佳选择：DeepSeek V4 Pro(88.4%，国内冠军)
效率与效果平衡：Gemini 3.5 Flash(88.4% + 24,834 Tokens)
代码开发场景：Claude Opus 4.8 或 DeepSeek V4 Pro
速度优先：Grok-4.3(78秒平均响应)或 DeepSeek V4 Flash(138秒)
国内性价比：GLM5.2、豆包 Seed 系列、Qwen3.7 Max
AiPy 将持续开展模型测评工作，为广大用户提供客观、权威的模型适配度参考。感谢所有关注 AiPy 测评的粉丝朋友们，我们下期再见!
