🤖 AiPy 大模型适配度测评 · 第八期
为 AiPy 用户而生 —— 20款主流大模型在真实应用场景下的全面实战评估
📖 一、背景说明
AiPy 是一款面向全民的 AI 智能体客户端，核心理念是"不用懂技术，不用会编程"——用户只需用大白话描述需求，AiPy 就能自动调度背后的 AI 模型，完成数据分析、报告生成、图片处理、网页爬取、程序开发等各类复杂任务。但这里有一个关键问题：同样的任务，用不同的模型来执行，结果可能天差地别。
正因如此，我们持续开展"大模型适配度测评"系列。本次第八期测评，我们聚焦一个核心命题：在 AiPy 的真实应用场景下，哪款模型更能高效、稳定地完成任务？我们选取了当前最受关注的 20 款大语言模型——既有国际顶尖的 Claude、Gemini 系列，也有国产骄傲 DeepSeek、Qwen、豆包、GLM 等——让它们在完全相同的 69 项实战任务上逐一过招。从视觉理解到编程开发，从联网搜索到软件控制，从数据分析到 HTML 制作，每一项任务都是 AiPy 用户日常会遇到的真实场景。
这份报告的定位很明确：做 AiPy 用户的"模型选用决策指南"。不堆砌技术术语，不搞玄学评测，只用真实数据和直观图表告诉你——在你的下一个 AiPy 任务里，选哪个模型成功率最高、响应最快、消耗最合理。
💡 核心目标：让每一位 AiPy 用户都能基于数据做出明智的模型选择，提升任务成功率，优化使用体验。
📊 二、测试概况
🧠
20
参测模型
⏱️
239s
平均任务耗时
🔢
27,967
平均 Token 消耗
✅
77.5%
整体成功率
本期测评集结了 20款 主流大模型，在 AiPy 应用场景下完成了 1380次 实战任务。整体成功率达到 77.5%——这意味着在 AiPy 中随机选一个模型，大约八成任务能顺利完成。但平均数掩盖了巨大的个体差异：最高 91.3% vs 最低 49.3%，差距高达 42.0 个百分点。选对模型和选错模型，就是"一次搞定"和"反复翻车"的天壤之别。成功 1069次，失败 251次，超时 60次——每一个数字背后，都是 AiPy 用户真实的使用体验。
📈 各模型综合性能趋势
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。
🏆 综合排名总榜
| 排名 | 模型名称 | 成功率 | 平均消耗Tokens | 平均执行时间 | 厂商 | 国家 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 🥇 1 | Claude Opus 4.8 | 91.3% | 28,726 | 157s | Anthropic | 美国 |
| 🥈 2 | Claude Sonnet 4.8 | 89.9% | 24,853 | 420s | Anthropic | 美国 |
| 🥉 3 | Gemini 3.5 Flash | 88.4% | 24,834 | 219s | 美国 | |
| 4 | DeepSeek V4 Pro | 88.4% | 36,761 | 329s | 深度求索 | 中国 |
| 5 | Qwen3.7 Max | 85.5% | 33,701 | 206s | 阿里 | 中国 |
| 6 | 豆包 Seed 2.1 Trubo 260628 | 85.5% | 36,624 | 274s | 字节跳动 | 中国 |
| 7 | GLM5.2 | 82.6% | 23,213 | 392s | 智谱华章 | 中国 |
| 8 | DeepSeek V4 Flash | 82.6% | 30,401 | 138s | 深度求索 | 中国 |
| 9 | GLM5 | 81.2% | 26,765 | 224s | 智谱华章 | 中国 |
| 10 | 豆包 Seed 2.0 Pro 260215 | 79.7% | 25,244 | 180s | 字节跳动 | 中国 |
| 11 | Qwen3.7 | 79.7% | 29,004 | 146s | 阿里 | 中国 |
| 12 | GLM5.1 | 79.7% | 40,683 | 463s | 智谱华章 | 中国 |
| 13 | Hunyuan3 Preview | 78.3% | 26,823 | 194s | 腾讯 | 中国 |
| 14 | 豆包 Seed 2.1 Pro 260628 | 76.8% | 26,698 | 228s | 字节跳动 | 中国 |
| 15 | 豆包 Seed 2.0 Lite 260215 | 72.5% | 26,623 | 255s | 字节跳动 | 中国 |
| 16 | MiniMax M2.5 | 72.5% | 29,781 | 270s | 稀宇极智 | 中国 |
| 17 | Qwen3.7 Plus | 65.2% | 23,379 | 137s | 阿里 | 中国 |
| 18 | Grok 4.3 | 60.9% | 16,501 | 78s | xAI | 美国 |
| 19 | GPT 5.5 | 59.4% | 19,820 | 184s | OpenAI | 美国 |
| 20 | Kimi K2.6 | 49.3% | 28,897 | 295s | 月之暗面 | 中国 |
🇨🇳 三、国内模型战力榜
国产模型在本期测评中交出了一份令人振奋的答卷。DeepSeek V4 Pro 以 88.4% 的成功率稳居国内榜首、全球第4名，在编程开发、数据分析等高难度任务上表现尤为突出。阿里 Qwen3.7-Max（85.5%）和字节跳动 豆包 Seed 2.1 Turbo（85.5%）紧随其后，双双跻身全球前六。智谱华章的 GLM 系列三款模型全部入榜，其中 GLM5.2（82.6%）和 DeepSeek V4 Flash（82.6%）并列第七，体现了国产模型在 AiPy 适配上的持续深耕。"国产模型已经不是追赶者，而是并跑者。"
| 总排名 | 模型名称 | 成功率 | 平均消耗Tokens | 平均执行时间 | 厂商 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek V4 Pro | 88.4% | 36,761 | 329s | 深度求索 |
| 2 | Qwen3.7 Max | 85.5% | 33,701 | 206s | 阿里 |
| 3 | 豆包 Seed 2.1 Trubo 260628 | 85.5% | 36,624 | 274s | 字节跳动 |
| 5 | GLM5.2 | 82.6% | 23,213 | 392s | 智谱华章 |
| 5 | DeepSeek V4 Flash | 82.6% | 30,401 | 138s | 深度求索 |
| 6 | GLM5 | 81.2% | 26,765 | 224s | 智谱华章 |
| 7 | 豆包 Seed 2.0 Pro 260215 | 79.7% | 25,244 | 180s | 字节跳动 |
| 8 | Qwen3.7 | 79.7% | 29,004 | 146s | 阿里 |
| 9 | GLM5.1 | 79.7% | 40,683 | 463s | 智谱华章 |
| 10 | Hunyuan3 Preview | 78.3% | 26,823 | 194s | 腾讯 |
| 11 | 豆包 Seed 2.1 Pro 260628 | 76.8% | 26,698 | 228s | 字节跳动 |
| 12 | 豆包 Seed 2.0 Lite 260215 | 72.5% | 26,623 | 255s | 字节跳动 |
| 13 | MiniMax M2.5 | 72.5% | 29,781 | 270s | 稀宇极智 |
| 14 | Qwen3.7 Plus | 65.2% | 23,379 | 137s | 阿里 |
| 15 | Kimi K2.6 | 49.3% | 28,897 | 295s | 月之暗面 |
🏅 国产冠军：DeepSeek V4 Pro
88.4%成功率，全球第4名。在编程开发、数据分析等硬核任务上表现格外亮眼。"用实力说话，不靠情怀加分。"
⚡ 速度标杆：DeepSeek V4 Flash
82.6%成功率 + 仅138秒平均执行时间，是国产模型中响应最快的之一。适合对响应速度有极致要求的 AiPy 使用场景。
📊 全能均衡：豆包 Seed 2.1 Turbo
85.5%成功率，在联网搜索、HTML制作等内容生成类任务上表现优异。字节跳动的技术积累在 AiPy 场景下得到了充分释放。
🌍 四、海外模型实力榜
海外阵营中，Anthropic 双雄包揽冠亚军——Claude Opus 4.8（91.3%）和 Claude Sonnet 4.6（89.9%）以卓越的稳定性和广泛的场景覆盖能力，展现了在 AiPy 应用场景下的顶级适配水准。Google Gemini 3.5 Flash（88.4%）则以出色的 Token 效率走出差异化路线。但海外阵营也并非铁板一块：OpenAI 的 GPT-5.5 仅获59.4%，xAI 的 Grok-4.3 也只有60.9%。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。
| 总排名 | 模型名称 | 成功率 | 平均消耗Tokens | 平均执行时间 | 厂商 | 国家 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 🥇 1 | Claude Opus 4.8 | 91.3% | 28,726 | 157s | Anthropic | 美国 |
| 🥈 2 | Claude Sonnet 4.8 | 89.9% | 24,853 | 420s | Anthropic | 美国 |
| 🥉 3 | Gemini 3.5 Flash | 88.4% | 24,834 | 219s | 美国 | |
| 4 | Grok 4.3 | 60.9% | 16,501 | 78s | xAI | 美国 |
| 5 | GPT 5.5 | 59.4% | 19,820 | 184s | OpenAI | 美国 |
👑 全球领跑：Claude Opus 4.8
91.3%成功率 + 157秒平均耗时，在 AiPy 的复杂应用场景中展现出卓越的稳定性和泛化能力，是目前综合实力最强的选择。
💎 效率典范：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。"高效不等于妥协。"
⚠️ 表现不及预期：GPT-5.5
顶着 OpenAI 的光环，却在 AiPy 场景下仅获59.4%成功率。"在 AiPy 的真实场景中，实战数据比品牌光环更有说服力。"
📊 五、成功率对决：谁是真主力？
成功率是衡量模型在 AiPy 中"靠不靠谱"的第一指标。Claude Opus 4.8（91.3%）、Claude Sonnet 4.6（89.9%）和 Gemini 3.5 Flash（88.4%） 组成第一梯队。国产代表 DeepSeek V4 Pro（88.4%） 与 Gemini 并列，实力不容小觑。整体呈现"纺锤形"分布——头部6款超过85%，中部11款在70%-85%之间，尾部3款低于70%。Kimi K2.6以49.3%垫底。在模型选择这件事上，"差不多"往往就是差很多。
📉 六、Token 消耗分析：谁最节省资源？
Token 消耗量直接反映模型执行任务时的资源使用效率。Grok 4.3 以平均仅 16,501 tokens 的低消耗成为"最省资源"模型，但其 60.9% 的成功率表明——低消耗不等于高成功率。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）。
🔥 七、任务类型热力图：不同模型的能力指纹
没有万能模型，只有最适配的场景。热力图清晰揭示了每款模型的"能力指纹"——视觉理解（95%）和音频生成（95%）是整体表现最好的任务类型。生成创作（92.5%）同样亮眼。但 软件控制（52.5%）和编程开发（65.7%）成为"高难度区"。"能聊天的模型很多，能在 AiPy 中稳定干活的模型才是真本事。"
💡 AiPy 用户场景化选模型指南：
🟢 高成功率场景（>85%）——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。
🟡 中等难度场景（75-85%）——网络爬取、图表制作、数据分析、Word制作、PDF制作：建议使用 Claude Opus 4.8 或 DeepSeek V4 Pro。
🔴 高难度场景（<75%）——编程开发、工具调用、日志分析、软件控制：建议直接选用表现最好的模型，并开启重试机制。
🟢 高成功率场景（>85%）——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。
🟡 中等难度场景（75-85%）——网络爬取、图表制作、数据分析、Word制作、PDF制作：建议使用 Claude Opus 4.8 或 DeepSeek V4 Pro。
🔴 高难度场景（<75%）——编程开发、工具调用、日志分析、软件控制：建议直接选用表现最好的模型，并开启重试机制。
🎯 八、TOP5 五维雷达图：最强综合实力对决
从成功率、Token效率、时间效率、稳定性和综合得分五个维度对 TOP5 模型进行全方位扫描。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。"国产代表 DeepSeek V4 Pro 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。
🔍 九、失败原因深度拆解
失败不可怕，不清楚失败原因才可怕。我们对全部 311次 未成功记录进行了语义归类分析。"输出内容质量不达标"是头号原因（48.2%）。"预期输出文件缺失"紧随其后（27.0%）。任务超时（17.4%）也占据相当比例。占比小于3%的5类原因已合并为"其他原因"。
📋 十、测试任务一览（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，完整题目集可联系AiPy官方获取。）
| 序号 | 问题描述 | 任务类型 |
|---|---|---|
| 1 | 分析图片内容，考验视觉理解能力 | 视觉理解 |
| 2 | 深度分析性能测试数据，生成专业报告 | 格式转换 |
| 3 | 批量扫描文件并脱敏密钥信息 | 批量处理 |
| 4 | 解析运行日志，输出HTML总结报告 | 日志分析 |
| 5 | 爬取论文内容并生成可视化总结 | 网络爬取 |
| 6 | 计算销售环比增长率，绘制双轴图表 | 数据分析 |
| 7 | 将API脚本封装为可执行程序 | 编程开发 |
| 8 | 联网查询实时天气信息 | 联网搜索 |
| 9 | 开发完整俄罗斯方块游戏 | 编程开发 |
| 10 | 设计绩效管理APP高保真原型 | UI设计 |
💡 十一、深度洞察与行动建议
🏆 综合性能冠军：Claude Opus 4.8
91.3%成功率，157秒平均耗时。在 AiPy 的多样化应用场景中，它就是那个"把任务交给它就可以放心等结果"的存在。
🌟 国产高光：DeepSeek V4 Pro
88.4%成功率，全球第4名。在编程开发、数据分析等硬核场景中展现出色实力。"国产模型凭实力赢得了尊重。"
💎 效率标杆：Gemini 3.5 Flash
88.4%成功率 + 24,834 Token消耗。"如果你每天在 AiPy 中执行大量任务，选它能在保持高成功率的同时显著优化资源使用。"
⚠️ 软件控制：行业共性难题
整体成功率仅 52.5%，是所有任务类型中的最高难度。建议 AiPy 用户在执行此类任务时，优先选择 Claude 系列，并做好结果校验。
🔧 给 AiPy 用户的实用建议
❶ 重要任务选头部模型——Claude Opus 4.8 或 DeepSeek V4 Pro。
❷ 日常高频选效率模型——Gemini 3.5 Flash 或 GLM5.2。
❸ 简单任务选轻量模型——Qwen3.7-Plus 或 Grok-4.3。
📈 模型选用的分级参考
S级（≥85%）——放心托付，适合重要工作和正式交付场景。
A级（75-85%）——日常使用可靠。
B级（60-75%）——简单任务可用。
C级（<60%）——建议等待厂商优化后再在 AiPy 中使用。
📝 十二、测评总结
经过 20款模型 × 69项任务 × 1380次测试 的严苛考验，AiPy 第八期大模型适配度测评交出答卷。以下是我们最想告诉 AiPy 用户的四个核心结论：
第一，选对模型，成功率天差地别。Claude Opus 4.8（91.3%） 和榜单末尾的 Kimi K2.6（49.3%）之间，差了整整42.0个百分点。在 AiPy 中，模型选择不是"哪个更好"的问题，而是直接影响任务成败的关键决策。
第二，国产模型已跻身全球第一梯队。DeepSeek V4 Pro（88.4%）全球第四，Qwen3.7-Max 和豆包 Seed 2.1 Turbo 双双85.5%。"以前是追赶，现在是并跑，在编程开发等场景中甚至已经开始领跑。"
第三，没有万能模型，只有最佳场景匹配。视觉理解选谁都行，软件控制需要顶级模型。聪明的 AiPy 用户不会只用一个模型——他们会根据任务类型灵活切换，让每个模型做它最擅长的事。
第四，高成功率和高效率可以兼得。Gemini 3.5 Flash 用88.4%的成功率 + 24,834 Token消耗证明了这一点。"不是最强的模型最适合你，而是最匹配你使用场景的模型最适合你。"
🎯 给 AiPy 用户的终极建议：
追求最高成功率——选 Claude Opus 4.8，目前综合实力最强的选择。
追求效率与效果的平衡——选 Gemini 3.5 Flash，用更少的资源实现接近顶级的表现。
支持国产高性能——选 DeepSeek V4 Pro，国产模型的骄傲，实战不输国际大牌。
追求最高成功率——选 Claude Opus 4.8，目前综合实力最强的选择。
追求效率与效果的平衡——选 Gemini 3.5 Flash，用更少的资源实现接近顶级的表现。
支持国产高性能——选 DeepSeek V4 Pro，国产模型的骄傲，实战不输国际大牌。