AiPy大模型适配度测评报告20250625

📋 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。

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。

⏰ 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

📊 各模型失败率对比

🔬 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。

🚀 AiPy大模型适配度测评报告