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。
一、榜单结果
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。
国内大模型表现分析
本次测评共有15款国内模型参与，整体表现稳健。国内模型在本地化场景和中文处理方面展现出明显优势，特别是在数据分析、文本生成等任务中表现突出。
国内模型排名：
智谱GLM-4.5：以80%的成功率和低Tokens消耗居国内榜首，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。此外，新发布的GLM4.6也维持了较高水平。
字节Doubao-Seed-1.6：同样达到80%成功率，执行时间与消耗Tokens略高。
月之暗面Kimi-K2-0905：维持上期70%成功率，综合表现稳定。
腾讯Hunyuan-Turbos-0926：腾讯新发布的Hunyuan-Turbos-0926模型，性能较前期测评有较大提升，跻身国产前五行列。
国外大模型表现分析
参评的5款国外模型整体表现优秀，平均成功率达到68%,在复杂推理、多模态处理等方面展现出领先优势。
国外模型排名：
Claude-Sonnet-4：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。
Grok-4-Fast：70%成功率，但执行速度最快(平均79秒),在快速响应场景下优势突出。
Gemini-2.5-Pro：60%成功率，Tokens消耗最低(平均30,831),成本效益出色。
GPT-5：50%成功率，主要为指令跟随问题和模型稳定性方面影响。
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。
第一梯队(≥70%)：包括Claude-Sonnet-4、GLM-4.5、Doubao-Seed-1.6等9款模型，具备成熟的生产环境应用能力
第二梯队(50-60%)：包括Gemini-2.5-Pro、DeepSeek-Reasoner等5款模型，在特定场景下表现优异
第三梯队(<50%)：包括6款模型，仍需在稳定性和任务适配性方面持续优化
高成功率模型往往在任务规划、代码质量和异常处理方面表现更加成熟。
2、执行时间
执行时间会直接影响用户体验，最快模型 Qwen3-Next-80B-A3B（50秒）与最慢模型 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。
速度冠军：Qwen3-Next-80B-A3B(50s)、LongCat-Flash-Chat (50s)、LongCat-Flash-Thinking(58s)，低耗时但成功率偏低。
均衡选手：Grok-4-Fast(79s)、Gemini-25-Pro(106s)、Kimi-K2-0905(153s)、Hunyuan-Turbos-0926(166s)在保持合理成功率的同时维持快速响应。
3、Tokens消耗
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。
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。
三、场景适配分析
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。
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。
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。
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。
四、失败原因分析
通过对88个失败案例的深入分析，主要失败原因如下：
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，反映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
整体来看，代码质量问题与代码块标记问题合计占近五成，是影响模型实战表现的关键因素。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。
五、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。
六、深度洞察
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。
附：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。
结语
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! ————————————————
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