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12月17日，AiPy发布《大模型适配度测评第六期报告》。距上次测评发布已2个多月，全球Al大模型领域经历了持续快速发展。国内方面，MiniMax M2、腾讯Hunyuan2.0、阿里Qwen3-Max-Thinking、字节跳动Doubao-Seed-Code等模型在编程开发、多模态能力、推理效率和成本优化上取得显著突破。国际方面，谷歌Gemini 3.0、Anthropic Claude系列、OpenAI GPT5.2在长上下文、复杂推理、编码及多模态生成等方面实现重要迭代，模型性能与实用性进一步提升，爆刷国际测评榜单。

为了让用户清晰的了解近期新发布模型与AiPy的适配度情况，此次测评将近期新发布模型与往期优秀模型同台竞技，覆盖13款模型、50个测评用例、18种应用场景，总下发任务数650个，实际交互时长超105小时，Token消耗超8500万。测评涵盖编程开发、软件控制、数据分析、UI设计等多个维度，全方位评估模型实战适配性，为企业与个人用户提供权威选型参考。

一、榜单结果

综合排名按成功率从高到低排序，成功率相同时按Tokens消耗从低到高排序，展现了各模型在AiPy平台的综合适配表现。

• 冠军：Gemini-3-Pro

Gemini-3-Pro以90%的成功率，夺得本次测评冠军，展现出Google在大模型领域的深厚技术积累。

• 亚军、季军：Claude系列

Anthropic的Claude系列(Opus-4.5和Sonnet-4.5)分别以88%和86%的成功率紧随其后，在复杂任务处理与智能体执行方面依旧保持领先优势。

• GLM-4.5：继续位居国产榜首位置，智谱GLM系列表现稳健。

• GPT-5.2：OpenAI官方称其为“迄今为止在专业知识工作上最强大的模型系列”，在智能体化工具调用等方面得到显著改进。但本期测评表现不及预期强大，位列榜单第五。

• 四款大模型成功率在60%以下：稀宇极智的MiniMax-M2、阿里旗下Qwen3-Max-Thinking、Mistral Al的Devstral-2，以及XAl的Grok-4.1-Fast这四款大模型成功率偏低，排至榜单后列。虽然在部分专业任务中表现亮眼，但整体稳定性和复杂任务处理能力仍有提升空间。

国内大模型表现分析

• GLM系列：GLM-4.5和4.6双双进入本次榜单国内前三，其中GLM-4.5以66%的成功率领跑国内阵营，展现了智谱在代码生成和任务规划方面的深厚技术积累。在数据分析与生成创作任务中表现突出，成功率均达到100%，综合实力最为稳健。

• Hunyuan-2.0-Thinking-20251109：腾讯混元在近两期测评中均有明显进步，本期升至国产第二位置，体现混元在Agent领域专项能力加强效果显著，尤其在图表制作、生成创作、视觉理解、音频生成及格式转化等任务中，成功率均达到100%，综合表现亮眼。

• MiniMax-M2：在编程开发和UI设计等专业任务中表现亮眼，这类任务成功率均达到100%。

国外大模型表现分析

• Gemini-3-Pro：以90%的成功率夺冠，同时保持较低Tokens消耗（75K），展现出极佳的综合能力。在编程开发、数据分析、网络爬取等任务中成功率均达100%，兼顾高效率与稳定性，是本期综合实力最强的模型。

• Claude-Opus-4.5：位列第二，执行效率最高（平均190秒），在软件控制和工具调用等复杂任务中表现卓越，成功率达100%，适合对效率要求高的专业任务。

• Claude-Sonnet-4.5：位列第三，在HTML制作、图表制作等创意类任务中表现突出，成功率均为100%，综合表现均衡，适合创意及多样化任务场景。

• GPT-5.2：位列第四，成功率66%，表现没有想象中的强 ，主要体现在只规划任务没有直接进入下一步和中文乱码问题居多，在网络爬取、本地分析等任务中成功率达100%保持一定的竞争力。

各模型综合性能趋势对比

上图展示了各模型的综合性能趋势，包括成功率、执行时间和Tokens消耗。可以看出，Gemini-3-Pro以90%的成功率领跑，同时保持了较低的资源消耗；Claude系列紧随其后，展现出优异的综合性能。国内模型方面GLM系列、Hunyuan-2.0-Thinking-20251109均能在相对优秀的成功率方面保持较低的时间和Tokens消耗。后面几个模型低成功率、高时间消耗，反映出部分模型在任务规划、代码质量方面仍需大幅改进。

二、核心指标分析

1、成功率

成功率是衡量模型与AiPy平台适配度的核心指标。本期测评显示，模型成功率呈现明显梯队分布：

• 第一梯队（80%以上）：Gemini-3-Pro、Claude-Opus-4.5、Claude-Sonnet-4.5

• 第二梯队（60%-70%）：GLM-4.5、GPT-5.2、Hunyuan-2.0-Thinking-20251109等

• 第三梯队（60%以下）：在复杂任务处理上仍有较大提升空间

2、Tokens消耗

Tokens消耗直接关系到使用成本，建议用户根据任务频率和预算，选择Tokens效率与成功率平衡的模型。

• Gemini-3-Pro：平均消耗75K，在保持最高成功率的同时也控制了资源消耗，展现出“又好又省”的理想状态。

• Hunyuan-2.0-Thinking-20251109：进步明显，展现出执行速度快、Tokens消耗低的特点，在效率与成本控制方面表现突出。

• Doubao-Seed-1.6-250615：消耗较高（280K），主要因长思考模式及部分任务规划导致。

3、场景适配分析

本次测评覆盖18种任务类型，其中联网搜索、编程开发、数据分析是测试频次最高的三类任务。下方热力图展示了各模型在不同任务类型上的成功率表现，颜色越深（绿色）表示成功率越高，颜色越浅（红色）表示成功率越低。

不同任务类型选用模型建议

• 生成创作类任务：所有模型均表现优异，可根据成本选择国产模型如GLM、Hunyuan、豆包系列。

• 编程开发类任务： Gemini-3-Pro(100%) 和MiniMax-M2(100%)表现突出，Claude 系列(83%)、GPT5.2(83%) 次之。

• 数据分析类任务：推荐Gemini-3-Pro(100%)、GLM-4.5(100%)，Hunyuan-2.0-Thinking-20251109(80%)、Qwen3-Max- Thinking(80%) 、Claude系列(80%)次之。

• 格式转化类任务： Claude-Opus-4.5(50%) 、GPT5.2(50%)不擅长，其他前列模型均表现优秀(100%)。

• PDF制作类任务：推荐使用Claude-Opus-4.5(100%)或GLM-4.6(100%)，其他模型均需谨慎。

• 软件控制类任务： Claude-Opus-4.5(100%) 最稳定，国产模型中GLM-4.5 和Hunyuan-2.0-Thinking-20251109表现较好(75%)。

• 日志分析类任务： Gemini-3-Pro(100%) 、GPT5.2(100%) 、Doubao-Seed-1.6-250615(100%)最稳定，其他模型均需谨慎。

• 图表制作类任务：国内选Hunyuan-2.0-Thinking-20251109(100%)和Doubao-Seed-1.6-250615(100%)，国外选Gemini-3-Pro(100%)和Claude-Sonnet-4.5(100%)。

TOP5模型雷达对比

雷达图从成功率、执行效率、Token效率、稳定性、综合评分五个维度对TOP5 模型进行全面对比：

• Gemini-3-Pro：在成功率和Token效率上表现最佳

• Claude-Opus-4.5： 在执行效率上领先

• Claude-Sonnet-4.5：综合表现均衡

• 国产模型GLM-4.5 ：在各维度上也展现了较强的竞争力。

三、失败原因分析

对232个失败任务进行统计与分析，主要原因如下：

• 代码质量问题 (82次，占比35.3%)

是最主要的失败原因，主要表现为语法错误、逻辑缺陷等。

• 任务规划问题(62次)

位居第二，反映出部分模型在复杂任务分解上仍需加强。

• 中文乱码问题 (37次)

主要出现在国外模型中，提示厂商需优化中文处理能力。

四、改进意见

• 对模型厂商

优化代码生成质量，减少语法错误；增强复杂任务的分解能力；改进中文处理以减少乱码问题

• 对AiPy平台

深入分析各模型失败原因，完善错误处理机制；增加对各类模型的专项支持和优化

• 对企业用户

根据任务类型选择合适模型，高频任务关注Tokens 成本，关键任务优先选择高成功率模型

• 对个人用户

日常使用可选择GLM-4.5 、Hunyuan-2.0-Thinking-20251109等国产模型，兼顾成本和效果；复杂任务可考虑使用Gemini 或 Claude。

五、深度洞察

• 综合冠军：Gemini-3-Pro以90%的成功率夺得本次测评冠军，在执行效率（247秒）和Tokens消耗（75K）方面也表现优异，是追求高成功率用户的首选。

• 效率之王：Claude-Opus-4.5，190秒平均执行时间，88%成功率，本次测评中响应最快的高成功率模型。

• 国产之光：GLM-4.5，66%成功率领跑国内，智谱模型表现稳健。

• 新晋之星：Hunyuan-2.0-Thinking-20251109，64%成功率、95K Tokens、300秒执行时间，成功率与消耗控制均衡。

• Claude系列双雄并进：Claude-Opus-4.5和Claude-Sonnet-4.5分列二、三位，Anthropic在Agent领域持续领先。

• 智谱GLM系列表现稳健：GLM-4.5和GLM-4.6双双进入国内前三，展现出智谱在大模型领域的持续深耕。

• 字节豆包效率突出：Doubao-Seed-Code-Preview-251028以最快速度和最低成本完成任务，在特定任务中可选择使用。

• 腾讯混元进步显著：腾讯Hunyuan近两期测评中均进步明显，Hunyuan-2.0-Thinking-20251109在Agent领域的专项能力加强效果显著。

附：测评任务分类表（部分题目展示）

感谢各位用户对AiPy的支持与关注！我们将持续优化平台能力，为大家带来更优质的AI体验。下期测评再见！

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