模型并排比较
把模型在智能、价格、速度、延迟、基准测试等维度做并排对比，帮助判断不同模型在具体任务上的取舍。
Artificial Analysis
AI TOOL PROFILE工具资料独立评测 AI 模型智能、速度与成本，帮你选对模型和 API 提供商。
价格官网未标价
平台Web
归类翻译与语言
收录2026-10-12
复核2026-10-12
编辑评分
4.4 / 5
★★★★☆
Artificial Analysis编辑总结
Artificial Analysis 是一个独立分析 AI 模型的平台，帮助用户理解 AI 格局，为具体用例挑选最合适的模型和 API 提供商。平台在智能、价格、速度、延迟和基准测试等维度提供模型并排比较，并给出智能指数、速度与每任务成本等指标。其 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 聚合十项评测，覆盖数学、科学、编程和推理，当前跟踪 696 个模型中的 26 个。平台还有模型推荐器和自定义基准工具 Optima。局限在于官网未公开具体定价档位与免费额度。
Artificial Analysis是什么？
Artificial Analysis 是一个对 AI 语言模型和 API 提供商做独立分析的工具，面向需要为具体用例挑选模型和 API 提供商的开发者、团队和研究者。它把自己定位为帮助用户理解 AI 格局，从而选出最合适的模型与提供商。
平台的核心是模型比较：把模型在智能、价格、速度、延迟和基准测试等维度做并排对比。它维护 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2，该指数聚合十项评测，包括 AA-Briefcase v1.1、GDPval-AA v2.1、AutomationBench-AA、Terminal-Bench 4.0、SciCode、Humanity's Last Exam、GDP.pdf、CritPt、AA-Omniscience、AA-LCR v1.1，用于衡量数学、科学、编程和推理等能力；官网显示当前覆盖 696 个模型中的 26 个。
除通用智能指数外，平台还按技能和领域提供细分指数，技能维度包括推理、编程、工具使用、长上下文、忠实度、智能体知识工作，领域维度包括商业、金融、法律、医疗、科学。普通用户可用模型推荐器获得按优先级优化的推荐；开发者可查看成本、速度、延迟等指标做技术选型；团队则可用 Optima 构建自定义基准并做横向比较。
Artificial Analysis核心功能
智能指数
Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 聚合十项评测，覆盖数学、科学、编程和推理，衡量模型综合能力。
每任务成本
按输入、缓存命中、缓存写入、推理和回答等 token 类型，计算加权平均美元成本，数值越低越省。
模型推荐器
根据用户在智能、速度和成本上的优先级，给出个性化的模型推荐，省去逐个对比的麻烦。
自定义基准 Optima
由 Artificial Analysis 提供，支持构建自己的自定义基准，用于按自身场景评估模型表现。
技能与领域指数
按推理、编程、工具使用、长上下文、忠实度、智能体知识工作等技能，以及商业、金融、法律、医疗、科学等领域提供细分指数。
官方说明 ↗Artificial Analysis值不值得用？
当你需要在多个 AI 模型和 API 提供商之间做选型时，Artificial Analysis 值得一看：它把智能、价格、速度、延迟放在同一张表里比较，并给出每任务成本的加权口径，能直接支撑预算和技术决策。智能指数 v4.3.2 聚合十项评测，覆盖数学、科学、编程和推理。若你只是偶尔问几个问题，用它意义不大；若需要法律、医疗、金融等垂直领域的评估，可先看对应的领域指数再决定。注意官网未公开具体定价与免费额度。
建议选它的情况
- 需要为产品选 API 提供商，想同时比较智能、价格和速度的开发者
- 需要按法律、医疗、金融等领域挑选模型的团队
- 想用自定义基准评估模型在自身场景表现的团队
- 需要向非技术同事解释模型取舍的产品或业务人员
不建议选它的情况
- 只想用 AI 完成日常问答、不涉及选型的普通用户
- 需要平台直接提供模型调用或代理服务的用户
- 希望用中文界面查看全部评测内容的用户
Artificial Analysis使用建议
入门先把路子走对
- 先看推荐器打开 Model Recommender，按智能、速度、成本的优先级排序，先拿到一份候选清单，再逐项对比。
- 用智能指数筛底线先按 Intelligence Index v4.3.2 排序，划掉明显达不到任务要求的模型，再比较价格和速度。
- 对准领域指数做法律、医疗、金融等垂直场景时，直接看对应的领域指数，而不是只看通用智能分。
进阶省时间也省钱
- 结合每任务成本把 Intelligence Index 和每任务成本对照着看，优先选处在帕累托线上的模型，避免为高分配上过高单价。
- 用 Optima 自建基准把内部任务做成自定义基准，在 Optima 里跑一遍，比只看公开分数更贴近真实使用场景。
- 分开看开源与闭源官网把模型标注为 Proprietary、Open Weights 和 Open Weights（Commercial Use Restricted），选型时先确认授权是否允许商用。
Artificial Analysis适合谁用？
AI 产品开发者
推荐需要在多家 API 提供商之间做技术选型，比较智能、延迟和每任务成本，用推荐器和对比表能快速缩小范围。
企业技术选型团队
推荐需要按领域评估模型，比如法律或医疗场景，可用对应领域指数作为选型依据，再结合内部基准验证。
AI 研究者与分析师
推荐关注模型在数学、科学、编程、推理上的表现，Intelligence Index v4.3.2 聚合十项评测，可作为横向参考。
追求低成本的初创团队
有条件每任务成本按 token 类型加权计算，可用于压缩推理预算；但官网未公开平台自身定价，需先确认使用成本。
只想直接用 AI 的普通用户
不推荐平台本身不提供对话或生成功能，只做模型分析与比较，日常问答需求不适合在这里解决。
Artificial Analysis优点和缺点
优点
- 聚合十项评测的 Intelligence Index v4.3.2，覆盖数学、科学、编程与推理
- 同时给出智能、速度、延迟、价格四个维度的并排对比
- 每任务成本按输入、缓存命中、写入、推理、回答 token 加权计算
- 按技能与领域拆分指数，含法律、医疗、金融、工程、经济等
- 明确标注模型为 Proprietary、Open Weights 或商用受限
- 提供模型推荐器，按用户优先级给出个性化推荐
缺点
- 当前只覆盖 696 个模型中的 26 个
- 官网未公开具体定价与免费额度
- 没有模型调用能力，只能做分析比较
- 界面与评测内容以英文为主
Artificial Analysis关键指标
| 指标 | 数值 | 数据来源 |
|---|---|---|
| 智能指数版本 | v4.3.2 | Artificial Analysis Intelligence Index |
| 评测项数 | 10 | AA-Briefcase v1.1、GDPval-AA v2.1、AutomationBench-AA、Terminal-Bench 4.0、SciCode、Humanity's Last Exam、GDP.pdf、CritPt、AA-Omniscience、AA-LCR v1.1 |
| 覆盖模型数 | 26 of 696 models | Artificial Analysis Intelligence Index |
Artificial Analysis常见问题
Artificial Analysis 能帮我做什么？＋
它把 AI 模型在智能、价格、速度、延迟和基准测试上做并排比较，帮助你为具体用例挑选最合适的模型和 API 提供商。你还可以用模型推荐器按优先级拿推荐，或用 Optima 构建自定义基准。
它的智能分数怎么来的？＋
Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 聚合十项评测：AA-Briefcase v1.1、GDPval-AA v2.1、AutomationBench-AA、Terminal-Bench 4.0、SciCode、Humanity's Last Exam、GDP.pdf、CritPt、AA-Omniscience、AA-LCR v1.1，用于衡量数学、科学、编程和推理能力。
每任务成本是怎么算的？＋
按输入、缓存命中、缓存写入、推理和回答等 token 类型的价格，计算每项评测的成本，再除以任务数，并按该评测在智能指数中的权重加权。成本以美元计，数值越低越省。
它覆盖了多少模型？＋
官网显示 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 当前跟踪 696 个模型中的 26 个。
开源模型和闭源模型能分开看吗？＋
可以。官网把模型标注为 Proprietary、Open Weights 和 Open Weights（Commercial Use Restricted）。若商业使用受限或许可禁止商用，会被相应标注，选型时需要留意。
有面向具体行业的评测吗？＋
有。领域指数覆盖商业、金融、法律、医疗、科学等，例如 Finance & Accounting Index 考察金融与会计领域的知识、智能体工作、推理、工具使用、长上下文和忠实度。
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