AiPy发布第五期大模型适配度测评报告：Claude、GLM、豆包位居前三，美团LongCat落后

本次测评通过优化后的10个常见用户真实使用场景，评估20款主流和新晋大模型的实战能力。以90%的成功率证明了其在复杂任务处理方面的领先地位，而GLM-4.5和等国产模型的优异表现，代表了中国AI技术已经跻身世界一流水平。同时，我们也看到不同模型在速度、成本、专业领域等方面各有特色，为用户提供了丰富的选择空间。测评过程中发现的代码质量、指令跟随、中文支持、服务稳定性等问题，为模型优化指明了方向。我们

dalalajjl

1028人浏览 · 2025-10-13 11:53:33

dalalajjl · 2025-10-13 11:53:33 发布

10月13日，AiPy正式发布《大模型适配度测评第五期报告》。距上次测评发布已近2个月，期间全球人工智能领域持续高速演进。智谱发布了新一代Coding模型GLM-4.6，Anthropic推出号称“全球最强编码模型”的Claude-Sonnet-4.5，各大厂商的密集动作不仅反映出行业竞争的加剧，也标志着大模型正加速迈向专业化、场景化的深度应用阶段。

为进一步为用户提供更具实用参考价值的模型选型依据，AiPy团队对测评体系进行了系统优化与全面升级——参评范围更广、任务更贴近真实场景、评估维度更具代表性。

本期共测试20款国内外代表性大模型，既有国际知名厂商的旗舰产品，也纳入多个具有代表性的开源模型和新晋模型，重点聚焦于AiPy典型场景，包括数据分析、生成创作、编程开发、本地批量处理、UI设计、软件控制和大文件处理等，力求呈现模型的真实适配力与实战表现。

🏆 综合排名

以下排名综合考虑了成功率和资源消耗维度，排名相同成功率的模型，按照Tokens消耗从低到高排序，体现了模型在保证质量的同时对资源的优化利用能力。（注：由于不同模型计费模式不同，实际成本效益建议结合具体情况综合考量）

关键发现：代码质量问题（29.5%）和代码块标记问题（18.2%）是导致失败的两大主因，合计占比近50%。这表明模型在代码生成规范性和指令跟随方面仍有较大提升空间。此外，模型服务不稳定（14.8%）和绘图时中文乱码问题（9.1%）也是影响用户体验的重要因素。

冠军：Claude-Sonnet-4
以90%的成功率稳居榜首，连续第二次夺冠，展现出卓越的技术稳定性与复杂任务处理能力。
亚军：GLM-4.5
以80%的成功率和低Tokens消耗获得总榜第二，国产榜首，超越Doubao-Seed-1.6、Grok-4-Fast、Kimi-K2-0905等强劲对手。
季军：Doubao-Seed-1.6
从上期第8名跃升至本期第三，展现出国产模型在执行稳定性与代码生成质量上的显著提升。
Kimi-K2-0905：上期亚军，本期降至第五，主要受指令跟随问题影响。
美团LongCat系列：LongCat-Flash-Thinking、LongCat-Flash-Chat两款参评大模型成功率表现均不佳，位列榜单末尾。
百度Ernie-X1.1-Preview：执行速度最慢、成功率40%，位列第16名
整体来看，Claude-Sonnet-4以90%的成功率证明了其在复杂任务处理方面的领先地位，而GLM-4.5和Doubao-Seed-1.6等国产模型的优异表现，代表了中国AI技术已经跻身世界一流水平。

二、核心指标分析

1、成功率

成功率是衡量模型实战能力的核心指标。本期结果显示，20款模型的成功率差距显著，从最高90%至最低10%跨度达80个百分点，反映出不同模型在任务理解、代码生成、错误处理等方面存在明显的能力差距。
执行时间会直接影响用户体验，测试数据显示，最快的模型（Qwen3-Next-80B-A3B，50秒）与最慢的模型（Ernie-x1.1-Preview，657秒）相差超过13倍。执行时间受模型架构、推理策略、任务复杂度等多重因素影响。值得注意的是，执行时间与成功率并非简单的负相关关系，部分高成功率模型同样保持了较快的响应速度，用户在选用模型时可综合考虑。
各模型平均消耗Tokens对比分析

Tokens消耗直接关系到使用成本，是企业级应用选型的重要考量因素。测试结果显示，不同模型的Tokens消耗差异巨大，从最低的16,060到最高的113,571，相差超过7倍。低消耗模型在保持任务完成质量的同时，能够显著降低运营成本，特别适合大规模部署场景。但由于各模型厂商计费方式的不同，测评中仅计算tokens消耗，实际考量成本因素时还需结合具体情况考虑。

Tokens消耗分析
高性价比选择：GLM-4.5（43,093）在高成功率的情况下，资源消耗控制方面表现优异
低消耗选择：Gemini-2.5-Pro（30,831）、Grok-4-Fast（47,450）在相对友好成功率的情况下，资源消耗控制方面较好
中等消耗：Doubao-Seed-1.6（58,525）、Kimi-K2-0905（51,881）在成本与性能间取得良好平衡
高消耗高性能：Claude-Sonnet-4（113,571）虽然消耗较高，但成功率和任务完成质量也相应更优
各测试任务类型分布与模型表现
本次测评精心挑选10大常见AiPy应用场景，热力图清晰展示了各模型在不同任务类型上的表现差异，帮助用户根据实际需求选择最适合的模型。颜色越深表示该模型在该任务类型上的成功率越高。
任务类型洞察
网络爬取类：整体表现最佳，18款模型达到100%成功率，说明该类任务技术成熟度高，用户使用时注意合规使用即可
批量任务类：16款模型成功，自动化处理能力普遍较强
软件控制类：13款模型成功，但存在系统权限和软件知识积累的挑战
大文件处理：难度最高，仅4款模型成功，对模型的任务规划能力和数据处理能力要求极高
工具制造类：仅3款模型成功，涉及复杂的代码生成和打包流程，重点考验任务规划能力和编程能力
多维度性能雷达图
雷达图从成功率、速度、效率、稳定性和综合表现五个维度展示TOP5模型的能力画像。每个维度满分100分，图形面积越大表示综合实力越强。通过雷达图可以直观看出各模型的优势领域和短板所在，为不同应用场景提供选型参考。
🌟 TOP5模型特征
Claude-Sonnet-4：五边形最为均衡，成功率和稳定性双高，综合实力最强
GLM-4.5：速度和效率表现突出，成功率优秀，国产模型标杆
Doubao-Seed-1.6：成功率与GLM-4.5并列，但速度稍慢，适合对质量要求高的场景
Grok-4-Fast：速度维度接近满分，适合对响应时间敏感的应用
Kimi-K2-0905：各维度均衡发展，综合表现稳定
⚠️ TOP5主要失败原因分析
代码质量问题：26次（29.9%），普遍问题，反映出大模型在编码方面还有较大优化空间
代码块标记问题：16次（18.4%），主要集中在个别模型，如Deepseek-V3.1、Kimi-K2-0905，反应模型对指令遵循方面的问题
模型服务不稳定：13次（14.9%），主要出现在LongCat-Flash-Chat和LongCat-Flash-Thinking模型
中文乱码问题：8次（9.2%），多个模型绘图时存在中文乱码问题，反应模型在识别字体方面的缺陷
任务规划问题：7次（8.0%），主要出现在大文件处理时，模型任务规划不周导致处理数据偏差或执行失败

📝 测评任务分类表

以下展示10个具有代表性的测评任务，涵盖了本次测评的主要应用场景。这些任务设计贴近实际应用需求，从简单的信息检索到复杂的数据分析，重点考察模型的综合实战能力。

序号	问题	任务类型
1	XX文件(10G)是网站访问日志，请先对少量日志分析识别URL、IP、UA等关键字段，然后再分析全量日志生成一份精美的HTML网站日志分析报告。	大文件处理
2	分析当前电脑中CPU、内存占用率最高的TOP10软件分别是哪些，生成一份优化建议HTML	本地分析类
3	访问https://www.aipyaipy.com/首页，爬取aipy和manus的区别相关内容并总结。	网络爬取类
4	使用系统默认邮件客户端，给XXX发一封邮件，邮件主题为“test”邮件内容是：“test”，最后一步发送时控制键盘使用快捷键ctrl+enter发送	软件控制类
5	生成一个AiPy的调研分析报告，包括其产品介绍、功能亮点，优缺点，下载安装链接，github开源链接，官方论坛链接	联网搜索类
6	【设计】运动健身APP原型图	UI设计
7	批量将文件夹下所有文件中涉及的"sk-"密钥信息脱敏，并将脱敏的具体详情输出给我核对。	批量任务类
8	https://github.com/jiasule/jsl-open-api/blob/master/lib/python/white_black_list.py是云防御黑白名单配置的API示例脚本，请帮我包装其中的功能为一个云防御配置工具.exe的程序保存到桌面	工具制造类
9	查询AiPy相关的信息，先生成1张宣传海报，然后再根据海报图片制作成一个5s的宣传视频，要求要有“aipy”字样，且体现aipy的核心优势	生成创作类
10	我是一家3C家电全国连锁品牌的销售负责人，请帮我分析这份各门店销售情况汇总数据。 1、文件路径：："C:\AiPyPro\resources\app.asar.unpacked\resources\demo\3c_sales.xlsx" 2、文件内容：表头分别为：order_id date、...

深度洞察

🏆 性能冠军

🏆Claude-Sonnet-4 - 全能王者

以90%的成功率稳居榜首，仅在数据分析场景因中文字体处理失分。其强大的代码生成能力、精准的任务理解和出色的错误处理机制，使其成为当前最可靠的生产环境选择。特别是在大文件处理（3170万条日志）、工具制造（exe程序打包）等高难度任务中的完美表现，充分展示了其技术实力。

🏆GLM-4.5 - 国产冠军

以80%的成功率和低Tokens消耗稳居国内榜首，该模型在前面几期测评中表现也整体优异，仅在大文件处理中因空响应和数据分析类中因中文字体处理失分，值得注意的是GLM-4.5在高成功率的情况下，时间和Tokens消耗均得到平衡，为国内用户使用提供了优质选择。

✨ 亮点发现

国产崛起：GLM-4.5和Doubao-Seed-1.6均达80%成功率，与国际一流模型同台竞技，且在前几期模型测评中也表现优异，展现中国AI技术的快速进步；
速度突破：Grok-4-Fast、Gemini-2.5-Pro、Kimi-K2-0905、Hunyuan-Turbos-0926在保持合理成功率的同时维持快速响应，为实时交互场景提供新选择；
全能选手：Claude-Sonnet-4虽然Tokens消耗较高，但成功率和任务完成质量相当优秀，再次验证了模型的综合实力；
工具生态：Kimi-K2-0905和GLM系列在工具制造类任务中表现突出，展现出色的代码打包和系统集成能力。

🔧 改进建议

对模型开发者

代码规范化：加强代码块标记的规范性训练，减少格式错误导致的任务失败；
中文支持：优化中文字体处理机制，特别是在图表生成、HTML报告等场景中的中文渲染；
任务规划：增强复杂任务的分解和规划能力，特别是在大文件处理等多步骤场景中；
错误处理：完善异常捕获和重试机制，提高任务执行的容错性。

对用户选型

场景匹配：根据实际应用场景选择模型，可在成功率满足需求的情况下结合耗时和Tokens消耗情况选择；
本地化优先：中文场景下优先考虑国产模型，如GLM-4.5、Doubao-Seed-1.6等；
专业场景：参考热力图中不同模型在特定任务类型中的表现选择使用；
备选方案：关键业务建议配置多个模型作为备选，提高可用性。

📋 测评总结

本次测评通过优化后的10个常见用户真实使用场景，评估20款主流和新晋大模型的实战能力。Claude-Sonnet-4以90%的成功率证明了其在复杂任务处理方面的领先地位，而GLM-4.5和Doubao-Seed-1.6等国产模型的优异表现，代表了中国AI技术已经跻身世界一流水平。同时，我们也看到不同模型在速度、成本、专业领域等方面各有特色，为用户提供了丰富的选择空间。

测评过程中发现的代码质量、指令跟随、中文支持、服务稳定性等问题，为模型优化指明了方向。我们期待在下一期测评中看到更多模型在这些方面的改进。AiPy团队将持续跟踪大模型技术发展，定期发布适配度测评报告，为用户提供最新、最全面的模型选型参考。感谢您的关注与支持！