日常助手与学习
普通用户最容易被榜单误导，实际更该看免费额度、搜索、多模态和回答可读性。
ChatGPTGeminiKimi豆包
实测任务
- 解释一个陌生概念
- 总结一篇中文长文
- 生成一份学习计划
主要证据
- Arena 偏好
- 中文能力
- 免费版限制
- 移动端体验
避坑：不要只看总榜第一；免费版限额和是否能稳定访问往往更影响日常体验。
资料口径更新：2026-04-25
AI 模型别只看总榜，要按真实场景比较
我们把 LMArena、Artificial Analysis、LiveBench、OpenCompass、SWE-bench 等公开资料拆成可解释的信号，再结合写作、编程、搜索、中文、API 成本和团队采购做选型建议。
普通用户
ChatGPT / Gemini
备选：Kimi / 豆包
优先看免费版可用性、多模态、搜索和移动端体验；中文重度用户再补国产模型。
中文写作者
Claude / Kimi
备选：ChatGPT / 豆包
长文结构、改稿和中文表达比单次问答分数更重要，需要实际试稿验证。
开发者
Claude Code / Cursor
备选：Copilot / Windsurf
重点是完成真实 issue 的成功率、上下文管理和套餐消耗速度。
先看场景
同一个模型在写作、代码、搜索、中文办公和 API 批处理中的表现会完全不同。
再看证据
Arena 看偏好，Artificial Analysis 看成本速度，SWE-bench 看真实代码修复。
最后做决定
我们把外部榜单翻译成“谁适合你、谁先别买、什么时候需要组合使用”。
真实使用场景
先选你要解决的问题
这些场景会成为后续内容集群：每个场景都可以扩展成评测文章、对比页和 shortlist 表单入口。
4 个候选
中文写作与内容创作
写作场景要看结构、语气、事实约束和改稿能力，不只是单次生成是否漂亮。
ClaudeChatGPTKimi豆包
实测任务
- 小红书种草文案
- 公众号长文大纲
- 英文邮件改写
- 品牌语气统一
主要证据
- 中文评测
- Arena 偏好
- 长文本能力
- 人工改稿成本
避坑：榜单高分回答可能更会包装，但不一定更适合稳定产出品牌内容。
编程开发与 Agent
开发者不能只看聊天模型，要把模型能力、IDE、上下文检索、测试修复和额度一起看。
Claude CodeCursorGitHub CopilotWindsurf
实测任务
- 修复一个真实报错
- 重构 React 组件
- 补单元测试
- 解释陌生代码库
主要证据
- SWE-bench
- 真实项目成功率
- 上下文窗口
- 套餐限额
避坑：聊天模型强不代表 IDE 体验强；工程效率取决于工具链和上下文管理。
搜索、调研与资料整理
这类任务最怕幻觉，重点看信息来源、引用质量、追问能力和最终整理结构。
PerplexityChatGPTGeminiGrok
实测任务
- 整理一家公司背景
- 对比三款产品价格
- 找最新政策变化
- 输出带来源的摘要
主要证据
- 联网能力
- 引用透明度
- 信息新鲜度
- 人工核查时间
避坑：纯模型分数再高，如果不能给可靠来源，调研场景的核查成本仍然很高。
低成本 API 与批量处理
API 场景优先看单位成本、速度、上下文、稳定性和失败重试成本。
DeepSeekGemini通义千问MiniMax
实测任务
- 批量摘要 100 篇文章
- 客服 FAQ 分类
- 结构化抽取
- 多轮自动化流程
主要证据
- Artificial Analysis
- API 单价
- 输出速度
- 失败率
避坑：低单价不等于低总成本，慢速、失败重试和人工复核都会吃掉优势。
团队采购与合规
团队场景不是个人 Pro 版放大，要看权限、账单、数据边界、审计和落地培训。
ChatGPT TeamClaude TeamNotion AI通义/火山/腾讯云方案
实测任务
- 5 人内容团队协作
- 研发团队代码助手
- 内部知识库问答
- 采购预算测算
主要证据
- 团队权限
- 安全与合规
- 总拥有成本
- 国内访问稳定性
避坑：不要只按每人月费采购；没有场景和权限设计，工具很快会变成闲置订阅。
评测维度
我们的模型对比口径
用户偏好
用 Arena 类榜单判断回答是否自然、清晰、让普通用户愿意继续追问。
用户偏好
智力与客观能力
用 LiveBench、HELM、OpenCompass 等资料判断推理、知识、数学和稳定能力。
客观能力中文
中文能力
结合 C-Eval、OpenCompass 和真实中文办公任务看表达、术语、长文结构。
中文
编程能力
用 SWE-bench 信号判断工程问题解决能力，再补 IDE/Agent 实测。
编程
长文档
对比上下文窗口、文件理解、引用准确性和跨章节问题回答。
价格/速度客观能力
搜索与资料整理
看联网能力、引用透明度、信息新鲜度和二次核查成本。
用户偏好客观能力
价格与速度
把月费、API 单价、输出速度、首 token 延迟和真实限额放在一起看。
价格/速度
团队与安全
比较权限、账单、数据隔离、审计、国内访问和供应商稳定性。
价格/速度中文
外部资料
市面上主要怎么对比模型
我们不会照搬单一榜单。每类资料只回答一类问题，再由真实场景把它们串起来。
用户偏好
LMArena / Chatbot Arena
- 看什么
- 匿名双盲对战后的用户偏好排名
- 适合用来
- 判断普通用户更喜欢哪类回答风格、可读性和整体体感。
- 不要误用
- 偏好不等于专业任务胜率，表达更讨喜的模型可能被高估。
价格/速度
Artificial Analysis
- 看什么
- 模型能力、价格、输出速度、首 token 延迟、上下文窗口
- 适合用来
- 判断模型是否适合真实付费使用、API 调用和团队成本估算。
- 不要误用
- 不同模型供应商会频繁调价和改限额，页面结论必须保留更新时间。
客观能力
LiveBench
- 看什么
- 持续更新的新题客观测试
- 适合用来
- 降低旧题污染影响，观察模型近期真实能力变化。
- 不要误用
- 客观题更容易评分，但仍不能覆盖产品体验、工具调用和稳定性。
Stanford HELM
- 看什么
- 多维度、透明化的语言模型评测框架
- 适合用来
- 定义我们自己的评测维度和证据口径。
- 不要误用
- 更偏研究评估，不适合直接翻译成用户购买建议。
中文
OpenCompass
- 看什么
- 覆盖知识、推理、代码、长文本、安全等多维评测
- 适合用来
- 补足中文和国产模型评测，不只依赖英文榜单。
- 不要误用
- 榜单分数要和实际中文办公、写作、开发任务一起看。
C-Eval
- 看什么
- 中文学科知识与推理测试
- 适合用来
- 判断中文知识问答、学习和考试类场景的基础能力。
- 不要误用
- 学科题不代表真实工作流，不能单独决定推荐。
编程
SWE-bench
- 看什么
- 来自真实 GitHub issue 的代码修复任务
- 适合用来
- 判断模型和编程 Agent 是否真的能解决工程问题。
- 不要误用
- 真实开发还受 IDE、上下文检索、权限、测试环境和预算影响。
检索/RAG
MTEB Leaderboard
- 看什么
- Embedding、检索、重排序、多语言任务表现
- 适合用来
- 评估企业知识库、RAG、搜索和向量模型选型。
- 不要误用
- 它不是聊天模型榜，适合做知识库和检索链路的专项参考。
快速建议
先用这张表缩小范围
| 你是谁 | 优先看 | 备选 | 为什么 |
|---|---|---|---|
| 普通用户 | ChatGPT / Gemini | Kimi / 豆包 | 优先看免费版可用性、多模态、搜索和移动端体验；中文重度用户再补国产模型。 |
| 中文写作者 | Claude / Kimi | ChatGPT / 豆包 | 长文结构、改稿和中文表达比单次问答分数更重要，需要实际试稿验证。 |
| 开发者 | Claude Code / Cursor | Copilot / Windsurf | 重点是完成真实 issue 的成功率、上下文管理和套餐消耗速度。 |
| 低成本 API 用户 | DeepSeek / Gemini | 通义 / MiniMax | 要把单价、速度、上下文和失败重试成本一起算，不能只看能力榜。 |
| 团队采购 | ChatGPT Team / Claude Team | 国产云厂商方案 | 权限、账单、安全、国内访问和组织落地流程比个人体感更关键。 |
下一批内容怎么展开
这个页面是模型对比中心。后续最值得扩写的不是泛泛排行榜，而是高意图场景页。
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