一、背景说明
为帮助用户深入了解 AI 技术发展现状，团队开展第三次大语言模型测评。本次测评纳入通义千问 Qwen3 系列（含深度推理、高效指令、专业编程等版本）、智谱华章 GLM-4.5 开源模型，同时对比 OpenAI GPT-4.1、Google Gemini-2.5 Pro 等海外产品，共覆盖 13 款国内外模型，首次对中外模型进行差异化分析。
二、测评概况
本次测评通过 130 项标准化任务，在严格控制变量的条件下，全面测试 13 款主流大模型在实际场景中的表现。
三、综合排名
测评采用成功率（80% 权重）、Tokens 效率（10% 权重）、时间效率（10% 权重）的评估体系。结果显示，GLM-4.5 凭借 100% 成功率位列榜首，Qwen3 系列紧随其后，测评前三名均为国产模型！
四、国内大模型排名情况
9 款参测国产模型中，6 款成功率超 80%。GLM-4.5 表现突出，Qwen3 系列也有亮眼表现，反映出国产 AI 技术的快速发展。新兴厂商展现出强劲实力，老牌厂商技术表现则出现分化。
国内模型亮点
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GLM-4.5 以 100% 成功率、91 分综合得分领先
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Qwen3 系列占据国内 2-4 名
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字节 Seed-1.6 综合排名国内第 5
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百度两款模型排名靠后
五、国外大模型排名情况
海外模型表现差异显著，xAI 的 Grok 4 和 Google 的 Gemini 2.5 Pro 表现较好，而 OpenAI 的 GPT-4.1 意外垫底。Claude Sonnet 4 虽保持竞争力，但在中文场景仍有提升空间。
国外模型分析
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Grok 4 以 90% 成功率领先海外阵营
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Claude Sonnet 4 在复杂任务处理上优势明显
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Gemini 2.5 Pro 平均执行时间最短，仅 111.6 秒
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GPT-4.1 存在技术问题，成功率为 0
六、参数对比
（1）各模型成功率对比分析
成功率是衡量模型实用性的关键指标。GLM-4.5 以 100% 成功率领先，多款模型达到 90% 的优秀水平，不同模型在技术成熟度和指令理解能力上存在明显差异。
（2）各模型执行时间对比分析
执行时间直接影响用户体验。除去成功率为 0 的 GPT-4.1，Gemini 2.5 Pro 平均执行时间最短，部分高成功率模型如 GLM-4.5 和 Qwen3-Instruct 在效率与准确性上实现了较好平衡。
（3）各模型消耗Tokens对比分析
Tokens 消耗关系到使用成本。GPT-4.1 虽成功率低但消耗最少，而 GLM-4.5 和 DeepSeek-V3 在保证高成功率的同时，展现出良好的成本效益。
（4）测试任务类型分布情况
测评涵盖 5 大核心应用场景，其中信息获取类任务占比最高，各任务类型均衡分布，确保测评能全面反映模型实际表现。
（5）各模型在不同任务类型表现分析
通过热力图分析发现，GLM-4.5 在各任务类型中均表现优秀，部分模型在特定领域展现专业优势，体现了当前大模型专业化与通用性并存的发展趋势。
（6）多维度性能雷达图
雷达图展示前6名模型在成功率、时间效率等5个维度的表现，帮助用户根据自身需求选择最合适的模型。
七、测试任务分类表
本次测评任务涵盖信息获取、数据处理等多个维度，任务设计贴合实际应用场景，可为用户提供实用的性能参考。
八、总结
核心结论
l 国产强势崛起：GLM-4.5夺冠，Qwen3系列集体发力，国产模型整体实力显著提升
l 技术分化加剧：模型间性能差距扩大，专业化发展趋势明显
l 实用性为王：成功率成为核心竞争力，稳定性比单项优势更重要
l 效率成新战场：在保证准确性前提下，响应速度和成本控制成为差异化优势
测评结果表明，大模型技术进入新阶段。国产模型已具备与国际顶尖产品竞争的实力，部分领域实现超越。同时，海外模型在效率和特定场景仍有优势，未来需在准确性、效率和经济性等多维度均衡发展，才能在竞争中脱颖而出。
