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22 款主流模型 · 15+ 数据维度 · 场景推荐 / 速度延迟 / 函数调用 / 中英文能力 / 企业功能。支持排序、筛选、最多 4 款模型并排对比。点击行展开完整档案。
切换维度查看不同能力领域的模型排名，使用筛选和排序，点击排名徽章加入对比，点击行展开完整档案。
基于综合评分、价格、速度、场景适配度，为不同用户画像推荐最优选择
三个维度同时登顶，综合得分 95.0，领先第二名 8 分。但价格最高（$10/$50），速度偏慢（~30 tok/s），适合对质量不敏感成本的深度推理场景。
DeepSeek-V4-Pro 综合第 8，价格仅 $0.44/$1.32，性价比是 Claude Fable 5 的 30 倍。开源可私有化，数学推理优秀，函数调用 82 分，适合预算有限的生产环境。
豆包 Seed 2.1 Pro 视频理解 89.2 全球第一，Qwen3.8-Max 多模态性价比无敌。但国产模型英文能力普遍弱于国际模型 15-20 分，出海场景需评估。
填写企业需求信息，系统基于 22 款模型的 15+ 维度数据自动生成定制化选型报告。
面向智能客服、内部知识问答、代码辅助三大场景的模型选型、成本测算与实施路线图
以豆包 Seed 2.1 Pro 为主力（客服+问答，中文强、成本低、可私有化），Claude Sonnet 5 为代码辅助专用，DeepSeek-V4-Pro 作开源备份。三场景按需路由，统一API网关调度，避免供应商锁定。
500人规模科技企业，6个月内部署AI助手平台，覆盖三大核心场景：
从22款主流模型按"综合能力≥70 + 支持中文 + 有商用API"初筛8款入围：
按各场景KPI权重加权评分（满分100）：
按每次1,500输入+500输出tokens、汇率$1=¥7.2估算；开源方案含GPU折旧。企业批量采购通常可获15%-30%折扣。
敏感数据走国产私有化，国际模型仅用于脱敏代码，API网关分类路由。
多模型组合+统一网关抽象层，Prompt与模型解耦，每半年评估替代方案。
建回归测试集（每场景≥50用例），锁定API版本号，保留旧版3个月。
用vLLM/TGI成熟框架，或采购厂商企业版部署服务，配1名推理工程师。
设每日预算上限与告警，长文档分层摘要，签年度框架协议锁单价。
全场景RAG，无来源明确告知，高风险问题转人工，每周抽检100条。
API网关原型、标准测试集、私有化PoC、成本实测、Go/No-Go评审
单业务线灰度10%、知识库RAG（500篇文档）、IDE插件、监控看板
客服全量、问答覆盖500人、代码辅助覆盖100开发者、3场培训
智能路由优化、成本优化、微调评估、新场景规划、年度总结
数据来源自网络公开信息（LMArena、Artificial Analysis、SuperCLUE、BFCL、SWE-bench等公开基准及厂商官方文档），经独立加权计算。本报告为独立第三方分析，模型名称及商标归各自所有者所有，仅供参考，不构成采购或投资决策依据。
信息越完整，报告推荐越精准。带 * 为必填项
| 方案 | 日调用量 | 年API成本估算 | 单次平均成本 |
|---|
以上为免费摘要。完整报告包含 8 大章节、深度对比、3年TCO、6大风险缓解措施、6个月实施路线图，可直接用于内部决策汇报。
从22款主流模型中，按综合能力、场景适配、合规要求初筛，详细筛选过程与淘汰原因见完整对比表。
按各场景KPI权重对入围模型进行加权评分，包含每个场景的Top5模型适配度条形图与选型分析。
数据来源于 LMArena、Artificial Analysis、SuperCLUE、BFCL、SWE-bench 等公开基准及各厂商官方文档，经独立加权计算。完整权重方法论见 Terms 页面。本报告为独立第三方分析，不构成采购或投资决策依据。
22 款主流大模型的结构化数据接口：排名分数、价格、速度、上下文、函数调用、中英文能力，一次接入，实时同步。
覆盖模型选型所需的全部核心维度，结构化 JSON 返回，无需自行爬取和清洗
RESTful 设计，GET 请求，JSON 响应，API Key 鉴权
免费层用于开发测试，生产环境按需升级，企业版支持定制
几行代码即可接入，以下为获取综合榜单的示例
从注册到调用，5 分钟完成
申请 API Key，免费层立即开通；企业版可预约技术演示与数据样例
基于 22 款模型的 15+ 维度数据，硬约束过滤 + 软加权匹配，60 秒输出 Top3 推荐。免费使用。
Modelspectra 通过对网络公开的模型评测基准、厂商官方文档及公开排行榜数据进行收集、清洗、标准化与独立加权计算，向用户提供大模型的排名、能力维度、价格、速度、上下文长度、函数调用、中英文能力及企业功能等结构化信息，并提供选型推荐、对比、问卷匹配与报告生成等工具。
本服务以"现状"（As Is）提供，评测结果为基于公开数据的独立分析观点，不代表任何模型厂商的官方立场，也不构成投资、采购或技术决策建议。
你应对自己账户下的全部活动负责，并保证注册信息真实、准确。禁止以爬虫、绕过限额、逆向工程等方式滥用本服务。
本服务所有分数均来源自网络公开信息，经标准化处理后按下列权重独立加权计算。各子项分数先按基准口径归一化到 0–100，再加权汇总；榜单每月更新，重大模型发布时即时增补。
| 榜单 | 构成基准与权重 |
|---|---|
| 综合能力 | LMArena 真人盲测 ELO 40% + Artificial Analysis 综合基准 40% + SuperCLUE 中文能力 20% |
| Coding | SWE-bench 35% + HumanEval+/LiveCodeBench 25% + Terminal-Bench 20% + LiveCodeBench 综合 20% |
| 多模态 | MMMU 40% + 视频理解基准 30% + AI2D 图表理解 30% |
辅助维度（速度 tokens/s、首 token 延迟 TTFT、上下文有效率、函数调用 BFCL、中英文能力、拒答率等）来自对应公开基准或厂商文档。排名差距在 3 分以内的模型在统计上无显著差异，实际表现可能因具体任务而互换。权重体系可能随基准演进调整，调整后将在本页更新并标注日期。
本服务对各数据源的许可协议（License）进行了逐项核查，明细如下：
| 数据源 | 本服务用途 | License / 许可 | 商用状态 |
|---|---|---|---|
| LMSYS Chatbot Arena | 综合榜 ELO 分数 | 公开排行榜引用；原始 battle 数据 CC BY-NC 4.0 | ✓ 公开分数可引用，需署名 |
| Artificial Analysis | 综合榜评分、速度/TTFT、上下文有效率 | 网站条款限定 personal, noncommercial use | ⚠ 商用授权待确认 |
| SuperCLUE | 综合榜中文能力评分 | GitHub 开源，要求引用署名 | ✓ 可商用，需署名 |
| BFCL (Berkeley) | 函数调用能力评分 | Apache 2.0 | ✓ 完全自由商用 |
| SWE-bench / LiveCodeBench / HumanEval+ | Coding 榜各基准 | MIT / Apache 2.0 | ✓ 完全自由商用 |
| MMMU / AI2D / 视频理解基准 | 多模态榜各基准 | Apache 2.0 / CC BY 4.0 | ✓ 可商用，需署名 |
| 各厂商官方文档 | 价格、参数、上下文、企业功能 | 公开事实信息，描述性引用 | ✓ 事实数据可引用 |
模型的评测分数、价格、参数等属于客观事实数据，本身不受著作权法保护；但本服务对数据的选取、标准化、加权编排、可视化呈现、文案与界面设计，以及数据库的整体汇编，归本服务所有，受著作权与数据库相关法律保护。
API Key 仅限本人/本组织使用，不得共享、转售。超过配额将被限流或暂停。本服务保留调整接口字段、额度与定价的权利，重大变更提前 30 天通知付费用户。
企业报告由你填写需求后由系统基于公开数据自动生成，摘要免费，完整报告为一次性付费数字内容（当前定价 ¥99）。付费前可通过"标准报告模版"预览完整结构。由于数字内容一经交付即无法退货，报告生成并解锁后原则上不支持退款；若内容存在明显生成错误，我们将免费重新生成。报告中的成本测算基于假设参数估算，仅供参考，实际以厂商报价为准。
本页面出现的 GPT、Claude、Gemini、Qwen、豆包、DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax、文心等模型名称及商标，均归其各自所有者（OpenAI、Anthropic、Google、阿里巴巴、字节跳动、深度求索等）所有，本服务仅作描述性、指示性合理使用（nominative fair use）。本服务与上述任何厂商均无关联、赞助、背书或投资关系。
在法律允许的最大范围内，本服务对任何间接、附带、惩罚性或后果性损害不承担责任；对任何单一事件的累计赔偿责任，以你在事件发生前 12 个月内向本服务实际支付的金额为限（免费用户为零）。
本服务可根据业务与法律法规更新本条款，更新后将在本页标注日期；继续使用即视为接受变更。本条款的解释与争议解决适用中华人民共和国法律（面向其他司法辖区的用户，同时遵守当地强制性法律）。如对本条款有疑问，可发送邮件至 Contact@modelspectra.com 与我们联系。
我们不会将你的个人信息用于向你出售，也不会用于与上述目的无关的用途。
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除以下情形外，我们不会向第三方共享你的个人信息：
我们采取传输加密、访问控制、最小授权等合理措施保护你的信息。数据主要存储于服务部署所在地；如涉及跨境传输，将依法取得相应同意并采取保障措施。企业报告中的敏感经营信息，建议你避免填写真实机密数据，使用脱敏或区间值即可完成选型。
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你对自己的个人信息享有知情权、访问权、更正权、删除权、撤回同意权，以及注销账户的权利。行使方式：
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本政策可能更新，更新后将在本页标注日期与版本；涉及重大变更时，我们会通过页面公告或邮件方式提示。
Modelspectra 是一家独立的人工智能模型情报平台。我们汇聚全球公开评测、基准数据与厂商信息，以统一、透明、可复现的方法重新校准，帮助研究者、开发者与企业决策者在快速变化的模型格局中，看清方向、做出更好的选择。
不接受任何模型厂商的资助或排名干预，所有结论来自公开数据与独立加权，与被评测对象保持中立距离。
公开数据来源、许可状态与计算口径。每一个分数都可追溯到原始基准，方法与假设清晰可查。
标准化的归一化与加权流程，让不同时期、不同来源的分数能够在同一把尺子上被比较与复核。
不止于单一总分：能力、价格、速度、上下文、函数调用、中英文表现与企业就绪度，多维度交叉呈现。
模型名称与商标仅作描述性引用。我们不站队、不背书，只呈现证据与由证据支持的分析。
把原始基准转化为可执行的选型洞察，让个人开发者与企业团队都能快速找到最适合的模型。
从一张聚合排行榜出发，Modelspectra 正在延展为一套完整的模型决策基础设施：持续更新的多维榜单、交互式选型工具 ModelMatch、面向企业的自动选型报告，以及供产品与研究团队集成的数据 API。我们相信，当模型能力成为一种通用生产要素，理解和比较它们的能力，本身就是值得被认真做好的产品。
深度研究报告与基准解读：季度旗舰报告、能力专题、价格性能分析与开源生态观察。所有报告基于本平台统一的标准化数据管线，结论可追溯、可复核。
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