🚀 AiPy大模型适配度测评报告

📊 基于AiPy Pro 0.3 Windows客户端

📅 发布时间:2025年06月25日

📋 背景说明

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。

📊 测试概况

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:

6

🤖 测试模型数

60

📝 测试记录数

288.1s

⏱️ 平均测试时间

78.3%

✅ 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。

🏆 综合排名

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。

综合排名图
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

🎊 排名亮点

  • 🥇 冠军模型:doubao-seed-1.6 以 90.00 的综合得分强势夺冠
  • 📈 成功率王者:doubao-seed-1.6 成功率高达 100.0%,展现卓越稳定性
  • ⚡ 效率之星:qwen-max-latest 平均响应时间 148.1秒,速度表现突出

✅ 成功率对比分析

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。

成功率对比图

🔍 成功率深度分析

  • 最佳表现:doubao-seed-1.6 以 100.0% 的成功率位列榜首
  • 行业水准:所有测试模型的平均成功率达到 78.3%,显示出较高的技术水平
  • 稳定性评估:各模型成功率差异显著,性能分化明显

⚡ 执行时间对比分析

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。

执行时间对比图

⏰ 效率性能洞察

  • 速度冠军:qwen-max-latest 平均响应时间仅需 148.1 秒
  • 平均水平:所有模型平均执行时间为 288.1 秒,整体效率表现良好
  • 时间分布:最快与最慢模型时间差为 477.7 秒

🎯 各模型在不同任务类型的表现分析

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。

任务类型表现热力图
模型综合表现雷达图

🔬 任务专业性分析

  • 任务覆盖:本次测评涵盖了5种核心任务类型,包括系统分析类, 信息获取类, 可视化分析类等
  • 系统分析类专家:claude-sonnet-4 在该领域成功率达 100.0%
  • 信息获取类专家:claude-sonnet-4 在该领域成功率达 100.0%

💡 深度洞察

🏅 性能冠军

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。

✨ 亮点发现

  • 顶尖梯队:前三名模型平均得分达 85.71,形成了稳定的第一梯队
  • 效率标杆:qwen-max-latest 在执行效率方面表现突出,平均响应时间 148.1秒
  • 可靠性保障:整体 78.3% 的成功率证明了当前AI模型技术的成熟度

🔧 改进建议

  • 性能优化:建议执行时间较长的模型通过算法优化和硬件升级提升响应速度
  • 准确性提升:成功率相对较低的模型可考虑增强训练数据质量和算法调优
  • 专业化发展:根据不同任务类型的表现差异,发展针对性的专业模型
  • 用户体验:在保证准确性的基础上,持续优化响应时间以提升用户满意度

🔍 失败原因分析

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。

13

📊 失败案例总数

21.7%

📈 失败率

47

✅ 成功案例总数

4

🔍 失败原因类型

📊 整体成功失败分析

整体成功失败分析

📊 各模型失败率对比

模型失败率对比

🔬 失败原因深度解析

  • 🧠 指令理解偏差:占 38.5%(5项)- 主要体现在复杂指令的语义解析和意图识别准确性有待提升
  • ⚙️ 技术异常:占 30.8%(4项)- 主要包括代码质量问题、执行异常等技术层面的问题
  • 🔥 复杂任务处理困难:占 15.4%(2项)- 主要集中在系统分析类等高难度任务,需要更强的综合推理能力
  • ⏰ 执行超时:占 15.4%(2项)- 在处理大数据量或复杂计算任务时响应时间超出预期

🎯 改进策略与优化建议

  • 🎯 理解优化:改进语义解析模块,提高对复杂指令和隐含意图的识别准确性
  • 🔧 技术稳定性:完善代码生成质量和异常处理机制,提高系统在各种环境下的稳定性
  • 🚀 能力增强:针对复杂任务,建议加强模型的多步推理、逻辑分析和综合处理能力
  • ⚡ 性能调优:通过算法优化、并行处理等技术手段,显著提升执行效率
  • 📈 持续监控:建立实时监控和反馈机制,及时发现并解决潜在问题

📋 测试任务分类表(AiPy提示词)

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。

📝 测评总结

🎯 核心结论

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。

📊 关键发现总结

  • 技术成熟度高:整体 78.3% 的成功率表明AI模型技术已达到较高的实用化水平
  • 性能分层明显:各模型在核心指标上呈现出清晰的分层特征,为不同需求用户提供了选择空间
  • 专业化优势:不同模型在特定任务类型上展现出各自的专业优势领域
  • 效率表现良好:平均 288.1 秒的响应时间满足了实时应用的需求

🔮 未来发展展望

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。