2026 AI 大模型排行榜:智力、速度与成本怎么选
2026 AI 大模型怎么选?用持续更新的智力、编程、速度、延迟和任务成本数据,直接看当前领先型号,并按你的真实使用场景缩小范围。
Keygate 编辑团队约 6 分钟读完数据更新于 2026年7月26日 06:52
快速结论
30 秒先看结论
先看关键结论,再结合任务、预算和等待时间做选择。

选型对照
综合智力前列模型怎么取舍
排名只回答单项高低;把能力、速度和成本放在一起,才更接近真实选型。
数据更新于 2026年7月26日 06:52;榜单按有对应测评数据的主流型号排序。
结论先看
当前主流候选模型中,综合智力排名前三的是 Claude Opus 5 (max)、Claude Fable 5 (with fallback)、GPT-5.6 Sol (max)。综合排名适合快速缩小范围,但最终选择还要同时看编程、速度、延迟、成本和上下文。
先别急着追第一名
选模型更像选车,而不是只看一次百公里加速。你需要先回答四个问题:它能不能完成你的任务、用户要等多久、一次任务实际花多少钱、输入内容会不会超过上下文窗口。任何一个硬条件不满足,单项第一都没有意义。
- 个人日常使用: 先从综合智力前列中选,再比较响应速度和使用成本。
- 开发与自动化: 把编程指数和智能体指数放在综合智力之前看。
- 面向客户的产品: 首 token 延迟决定“多久有反应”,输出速度决定“后面读起来顺不顺”。
- 大批量 API 调用: 先设能力底线,再在合格型号里压低单任务成本。
综合智力前十
- Claude Opus 5 (max) — 60.7
- Claude Fable 5 (with fallback) — 59.9
- GPT-5.6 Sol (max) — 58.9
- Kimi K3 — 57.1
- Claude Opus 4.8 (max) — 55.7
- GPT-5.6 Terra (max) — 55.0
- Grok 4.5 (high) — 53.8
- Claude Sonnet 5 (max) — 53.4
- GPT-5.6 Luna (max) — 51.2
- GLM-5.2 (max) — 51.1
速度最快的主流模型
输出速度代表模型开始持续输出后每秒生成的 token 数。它不等于首次响应延迟,也不代表能力一定更强。
- Gemini 3.5 Flash-Lite — 435.1 token/秒
- gpt-oss-120b (high) — 271.7 token/秒
- Gemini 3.6 Flash — 237.1 token/秒
- Qwen3.7 Max — 197.2 token/秒
- Command A+ — 194.4 token/秒
单任务成本较低的主流模型
单任务成本衡量模型完成同一套任务时产生的实际调用成本,和公开 API 单价不是同一回事。
- Command A+ — $0.000
- DeepSeek V4 Flash (max) — $0.022
- MiMo-V2.5-Pro — $0.031
- DeepSeek V4 Pro (max) — $0.045
- gpt-oss-120b (high) — $0.061
应该重点看哪些指标
- 日常问答与内容工作: 先看综合智力,再看速度和价格。
- 软件开发: 重点看编程指数与智能体指数,然后比较任务成本。
- 高频 API 调用: 同时看输入价格、输出价格、单任务成本和延迟。
- 长文档处理: 先确认上下文窗口,再比较能力与成本。
排行榜回答“谁在某个指标上更高”,不直接替你决定“谁最适合”。你可以进入模型对比工具,把候选型号放进同一组数据中检查。
三分钟做出第一轮选择
第一步,从与你任务最相关的榜单里保留 3–5 个型号;第二步,删除上下文、速度或能力达不到底线的型号;第三步,再比较单任务成本,而不是只比较每百万 token 的标价。这样得到的是一份可以试用的候选清单,而不是一串看完仍不知道怎么选的排名。
如果两个型号非常接近,不需要强行判断谁“绝对更好”。更实用的做法是把它们加入对比页,明确你愿意用多少成本换取多少能力或速度。