知识卡片：Artificial Analysis 模型比较工具

一句话结论

Artificial Analysis 的 Model Comparison Tool 允许用户将最多五个 AI 语言模型并排比较，覆盖 intelligence、pricing、output speed、latency、context window、benchmarks 等多维指标，用于模型选型与性能/成本权衡分析。

事件概述或研究问题

该页面是一个模型比较工具，目标是把不同模型在智能水平、价格、输出速度、延迟、上下文窗口和基准评测上的表现放到同一视图中，便于横向比较。抓取描述写明：Compare up to five AI language models side-by-side across key performance metrics. Analyze intelligence scores, pricing, output speed, latency, context window sizes, and more.

抓取材料中的示例比较对象包括：

• Anthropic：Claude Opus 5.5 (Max, Default Fallback)
• OpenAI：GPT-6 Astra (Max)
• Google：Gemini 4 Argon (High)

以上模型名称、版本与发布日期均来自抓取材料，是否仍为当前线上状态待核实。

方法/产品要点

• 并排比较最多五个 AI 语言模型。
• 主要比较维度包括：Intelligence Index、成本、Token Use、Performance、Technical specifications、Capability Indexes、Benchmarks。
• Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 包含 10 项评测：AA-Briefcase v1.1、GDPval-AA v2.1、AutomationBench-AA、Terminal-Bench 4.0、SciCode、Humanity's Last Exam、GDP.pdf、CritPt、AA-Omniscience、AA-LCR v1.1。
• 成本维度包括：Price per 1M Tokens、Input Price、Output Price、Cache Hit Price、Cost per Task、Cost to Run Intelligence Index。
• Token Use 维度包括：Output Tokens per Task、Reasoning Tokens per Task、Output Tokens to Run Intelligence Index。
• 性能维度包括：Output Speed、Time to First Token、Time to First Answer Token、End-to-End Response Time、Time per Task。
• 技术规格维度包括：Context Window、Release Date、Knowledge Cutoff、Reasoning、Input modality、Output modality、Open Source (Weights)。
• 页面支持按 Open Weights / Proprietary、Reasoning / Non-Reasoning、Text Only / Multimodal Inputs 等条件筛选。
• 图表比较包括：Intelligence Index vs. Cost per Task、Intelligence Index vs. Time per Task、Intelligence Index vs. Output Speed、Intelligence Index vs. End-to-End Response Time、Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task 等。
• 页面出现 “Most attractive quadrant” 和 “Pareto line” 等辅助分析元素。

主要结果或产业意义

抓取材料中的示例数据如下，需注意这些数据可能随页面更新或属于动态示例，当前状态待核实：

其他示例分数包括：

• AA-Briefcase v1.1：1807、1569、1490
• GDPval-AA v2.1：1866、1542、1626
• AutomationBench-AA：70%、68%、78%
• Terminal-Bench 4.0：60%、59%、57%
• SciCode：67%、56%、62%
• Humanity's Last Exam：61%、55%、57%
• GDP.pdf：26%、31%、22%
• CritPt：32%、32%、27%
• AA-Omniscience：46、43、42
• AA-LCR v1.1：85%、81%、80%

产业意义：

• 该工具把“智能分数”与“价格、速度、延迟、上下文、Token 使用、总运行成本”放在同一界面，推动模型选型从单点 benchmark 比较转向多维权衡。
• 示例数据表明，API 单价低不一定等于每任务成本低；Token 使用量、推理 Token 量、缓存价格和任务权重都会影响实际成本。
• 对企业采购、模型路由、成本控制和评测流程而言，这种并排仪表盘可作为初步筛选与决策参考。

为什么重要

• 与已有 Artificial Analysis Search Index 卡片相比，Search Index 聚焦同一智能体、不同搜索 API 的质量/成本/速度对比；本卡片聚焦 Artificial Analysis 的通用模型比较工具，是更上层的模型选型仪表盘。
• 增量信息在于：它不只比较单一能力或搜索工具，而是把 Intelligence Index、成本、延迟、输出速度、上下文窗口、Token Use 和多个 benchmark 整合到并排视图中。
• 对图书、PPT、简报而言，这代表一种趋势：模型评估正在从“谁分数高”转向“在给定预算、延迟、上下文和任务类型下谁更合适”。

局限与不确定性

• 抓取材料来自页面摘要和部分文本，不是完整方法论文档；具体指标定义、权重、统计口径、置信区间等需查看 Artificial Analysis Methodology 页面。
• 抓取材料中的模型名称、发布日期和分数可能是动态示例或历史快照，是否仍为当前线上数据待核实。
• 部分单元格缺失，例如 Gemini 4 Argon 的 Output Speed、Time to First Token、Time per Task 等在摘录中未显示，不能据此推断。
• 抓取材料显示 Release Date 为 September 2026，Knowledge Cutoff 仅出现 April 2026 且对应模型不明确，均待核实。
• 成本数据受输入/输出价格、缓存命中率、推理 Token 量、任务权重等影响，不能直接外推到所有真实工作负载。
• 页面数据由 Artificial Analysis 测量或汇总，本卡片未独立复现实验。

可用于图书/PPT/简报的角度

• 模型选型的多维决策框架：智能、成本、速度、延迟、上下文、Token 效率。
• 为什么“每百万 Token 单价”不等于“每任务成本”：以 Claude、GPT、Gemini 示例说明 Token 用量与成本结构差异。
• 推理模型带来的 Token 使用膨胀如何影响成本与端到端响应时间。
• 评测仪表盘与 Pareto 前沿如何帮助企业采购和模型路由。
• 与 Artificial Analysis Search Index 等专项基准对照，说明通用模型比较与特定工具/API 比较的层次差异。

原始材料

• 英文标题（抓取）：Model Comparison Tool | Artificial Analysis
• 英文标题（任务给定 Manual title）：New Model Comparison Compare models side-by-side on intelligence, pricing, speed, latency, benchmarks, and more.
• 英文描述：Compare up to five AI language models side-by-side across key performance metrics. Analyze intelligence scores, pricing, output speed, latency, context window sizes, and more.
• 原始来源：Artificial Analysis
• 原始 URL：https://artificialanalysis.ai/models/comparisons
• Track：industry
• Topics：benchmark-evaluation
• 英文关键词：Model Comparison Tool, intelligence, pricing, output speed, latency, context window, benchmarks, Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1, Cost per Task, Token Use, Pareto line.