📊 基于AiPy Pro 0.3 Windows客户端
📅 发布时间:2025年06月25日
AiPy是由知道创宇推出的通用AI智能体,使用Python Use,给AI装上手脚,实现大模型从思考到可以操作和控制一切的目的。为了让AiPy用户获得更好的 AI体验,AiPy官方会对当前主流的大模型厂商旗舰版模型进行定期测评,以期找到对AiPy适配度最好、执行效率最高的LLM大模型,并会将其优先推荐给用户。
🎯 测评目标:本次测评涵盖了 6 个主流模型,通过 60 项精心设计的标准化测试任务 进行验证,确保每个环节都经过严格的科学评估。
测试内容横跨多个应用场景和任务类型,包括信息获取、系统分析、可视化分析等核心功能模块。我们坚持公平、透明、全面的测评原则,确保每个模型都在相同的测试环境和标准下接受评估,为AiPy平台的持续优化和用户体验提升提供数据支撑。
本次测评工作构建了完整的测试体系和评估框架。我们从实际应用场景出发,设计了多维度的测试指标,确保测评结果能够真实反映各模型的实际表现能力。以下是本次测评的核心统计数据:
🤖 测试模型数
📝 测试记录数
⏱️ 平均测试时间
✅ 整体成功率
📈 测试规模:本次测评通过 60 项测试任务确保了结果的统计学意义和可靠性。平均 288.1 秒的测试时间体现了现代AI模型的高效性,而 78.3% 的整体成功率说明了各模型已达到了较高的实用水平。
为了客观评估各模型的综合表现,我们建立了科学的评分体系:成功率占比90%(反映模型的可靠性和准确性),时间效率占比10%(反映模型的响应速度)。这一权重设计充分体现了在保证质量的前提下追求效率的原则。
排名 | 模型名称 | 综合得分 | 成功率 | 平均耗时 | 测试次数 |
---|---|---|---|---|---|
🥇 | doubao-seed-1.6 | 90.00 | 100.0% | 625.80s | 10 |
🥈 | claude-sonnet-4 | 87.63 | 90.0% | 210.90s | 10 |
🥉 | deepseek-v3-0324 | 79.50 | 80.0% | 156.70s | 10 |
4 | qwen-max-latest | 70.63 | 70.0% | 148.10s | 10 |
5 | deepseek-r1-0528 | 68.10 | 70.0% | 306.90s | 10 |
6 | hunyuan-t1-latest | 59.52 | 60.0% | 280.20s | 10 |
成功率是衡量AI模型实用性的最核心指标,直接反映了模型在实际任务中的可靠性和准确性。通过对 60 项测试任务的统计分析,我们深入了解了各模型在任务完成能力上的表现差异。
在AI应用中,响应速度直接影响用户体验。我们详细分析了各模型的执行效率,为用户在准确性与速度之间的权衡选择提供数据支撑。下图按执行时间从短到长排序,直观展示各模型的效率表现。
不同的AI模型往往在特定领域具有独特的优势。我们通过任务分类分析,深入研究了各模型在 5 种不同任务类型上的专业表现,为用户选择最适合的模型提供精准指导。
doubao-seed-1.6 凭借 100.0% 的优异成功率和 90.00 的综合得分强势夺冠,在准确性与效率的平衡上表现卓越,堪称本次测评的最亮眼表现。
为了深入了解模型在实际应用中的局限性,我们对测试过程中出现的失败案例进行了全面的诊断分析。通过科学的分类方法和多维度的统计分析,识别出了影响模型表现的关键因素,为后续的技术优化和产品改进提供了重要的参考依据。
📊 失败案例总数
📈 失败率
✅ 成功案例总数
🔍 失败原因类型
本次测评精心设计了多样化的测试任务,涵盖了AI应用的各个核心领域。以下展示了具有代表性的 10 项测试任务,我们尽量使提示词更仿真和口话化,确保测评的全面性和专业性。
序号 | 测试问题 | 任务类型 |
---|---|---|
1 | 分析一下我浏览器的收藏夹和历史访问记录,看看我是一个什么样的人? | 系统分析类 |
2 | 查询最新的AI相关新闻 | 信息获取类 |
3 | 今天天气怎么样? | 信息获取类 |
4 | 分析一下我电脑桌面的文件和应用类型,针对混乱的文件或应用根据类型做个详细整理建议放到精美的html中 | 系统分析类 |
5 | 帮我推荐10个今天需要关注的股票,把他们的涨跌情况,做成漂亮的html报表写到"gp.html" | 可视化分析类 |
6 | XXX是我的网站访问日志文件,第6个字段为客户端IP,第10个字段为访问URL,请帮我分析下日志中请求量最高的前5个URL及客户端IP并统计出具体的数量,将结果做成漂亮的分析报告保存为“log.html”。 | 数据处理类(10GB) |
7 | 把百度首页的热搜标题爬下来 | 信息获取类 |
8 | 我有一个10年的打卡记录csv表,有姓名 日期 上班时间 下班时间 几列。帮我生成一个1000人(帮我取下名字),从2020年至今的每个工作日的模拟测试数据。然后帮我统计10个奋斗者,和10个末尾淘汰建议人员,帮我画成柱状图。 | 数据处理类(142万条) |
9 | 从世界银行获取中国gdp最近60年数据,帮我分析关键转折点,最后帮我画一个折线图,标记关键转折点和原因 | 可视化分析类 |
10 | 打开Windows系统默认画图软件,控制我鼠标,帮我化一个身材优美的铅笔画女性。 | 交互操作类 |
💡 任务设计理念:这些测试任务涵盖了从基础信息处理到复杂系统分析的各个层面,确保能够全方位评估AI模型的实际应用能力。每个任务都经过精心设计,既考虑了實用性,也兼顾了挑战性。
本次全面测评对 6 个主流大语言模型进行了 60 项标准化任务的深度验证。doubao-seed-1.6 凭借其卓越的综合表现位列榜首,整体测评结果为AiPy平台的模型选择和服务优化提供了科学可靠的数据基础。
基于此次测评的成果,AiPy将建立动态优化机制,持续跟踪和评估模型性能变化。我们将为不同应用场景智能推荐最适配的模型组合,并建立持续的性能监控体系。随着AI技术的发展,AiPy将始终保持技术前沿性,确保用户能够享受到最优质、最可靠的人工智能服务体验。
📈 持续改进计划:我们将定期更新测评标准,引入新兴模型评估,优化推荐算法,并根据用户反馈不断完善服务质量,致力于成为用户最值得信赖的AI服务平台。