全球顶级AI大模型最新排名出炉!Gemini 3.1 Pro与GPT-5.4智能并列第一,中国 GLM-5强势杀入前 5,DeepSeek V3.2 成性价比之王!

全球顶级AI大模型最新排名出炉!Gemini 3.1 Pro与GPT-5.4智能并列第一,中国 GLM-5强势杀入前 5,DeepSeek V3.2 成性价比之王!

你好,我是杰哥

刚刚,权威 AI 评测平台Artificial Analysis 发布了全球最新大模型三维排名:智能指数(Intelligence)、**输出速度(Output Tokens per Second)**和 价格(USD per 1M Tokens)

这次排名亮点满满:

  • 中美模型继续霸榜智能顶端,Gemini 3.1 Pro Preview 和 GPT-5.4(xhigh)并列57分第一
  • 中国模型表现亮眼GLM-5 智能第5(50分),DeepSeek V3.2虽然智能中等,但价格+速度综合性价比极高,继续展现“中国力量”!
GLM-5 是由中国领先的 AI 公司智谱AI(Zhipu AI)于 2026年2月11日(春节前夕)正式发布的新一代开源旗舰大模型,也被视为国产大模型在2026年开年的重磅作品。它在全球权威评测平台 Artificial AnalysisIntelligence Index 中获得 50分,位居全球第 5、开源模型第一,成为中国模型首次突破这一分数线的重要里程碑。
  • 速度王被 NVIDIA Nemotron 3 Super 夺走,价格最便宜的仍是开源/中国系模型。

下面我们一起具体来看。

一、智能指数(Intelligence)

核心能力排名,代表模型的综合推理、知识、创造力水平。

排行榜如下图(前10名):

  • Gemini 3.1 Pro Preview(Google):57分(并列第1)
  • GPT-5.4 (xhigh) (OpenAI):57分(并列第1)
  • Claude Opus 4.6 (max) (Anthropic):53分
  • Claude Sonnet 4.6 (max) (Anthropic):52分
  • GLM-5(智谱AI):50分 (中国模型第1,全球第5!)
  • Grok 4.20 Beta 0309(xAI):48分
  • Gemini 3 Flash(Google):46分
  • DeepSeek V3.2:42分
  • Nemotron 3 Super(NVIDIA):36分
  • gpt-oss-120B (high) :33分

杰哥点评
GeminiGPT-5.4 再次并驾齐驱,智能天花板被拉到新高度!中国 GLM-5 从上期榜单继续前进,稳居前 5,证明国产大模型在核心能力上已与国际顶级阵营并肩。DeepSeek V3.2 虽未进前 5,但作为开源/低成本代表,仍有不俗表现。Claude 双子星依然稳健,但已被中美模型拉开小差距。

二、输出速度(Speed)

每秒输出Token数,直接决定聊天、写作、代码生成的流畅度。

排行榜如下图(前10名):

  • NVIDIA Nemotron 3 Super:455 tokens/s(第1!)
  • gpt-oss-120B (high) :279 tokens/s(第2)
  • Grok 4.20 Beta 0309 :216 tokens/s
  • Gemini 3 Flash:166 tokens/s
  • Gemini 3.1 Pro Preview :125 tokens/s
  • GPT-5.4 (xhigh) :73 tokens/s
  • GLM-5:67 tokens/s
  • Claude Sonnet 4.6 (max) :55 tokens/s
  • Claude Opus 4.6 (max) :48 tokens/s
  • DeepSeek V3.2:28 tokens/s

杰哥点评
速度王彻底易主!NVIDIA Nemotron 3 Super455 tokens/s 碾压,成为“闪电侠”。Grok 4.20Gemini Flash 也进入前 4,日常使用体验极佳。GPT-5.4GLM-5 速度中等偏上,DeepSeek V3.2 速度偏慢,但胜在后面价格优势巨大——适合不追求极致速度的场景

三、价格(Price)

每百万Token美元价格(输入+输出综合参考),直接影响大规模使用成本。

排行榜如下图(从低到高):

  • gpt-oss-120B:0.3美元
  • DeepSeek V3.2:0.3美元(并列最便宜!)
  • Nemotron 3 Super:0.4美元
  • Gemini 3 Flash:1.1美元
  • GLM-5:1.6美元
  • Grok 4.20 Beta 0309:3美元
  • Gemini 3.1 Pro Preview:4.5美元
  • GPT-5.4 (xhigh) :5.6美元
  • Claude Sonnet 4.6 (max) :6美元
  • Claude Opus 4.6 (max) :10美元

杰哥点评
性价比之王诞生DeepSeek V3.2gpt-oss-120B 以 0.3美元/百万Token 并列最低,NVIDIA Nemotron 仅 0.4 美元——这三款几乎是“白菜价”。而顶级智能模型(Gemini/GPT-5.4/Claude Opus)价格明显更高,适合需要极致能力的场景。中国模型再次在成本控制上领先全球

总结:怎么选才是最优解?

  • 追求最强智能(写作、推理、复杂任务):Gemini 3.1 Pro PreviewGPT-5.4(57分天花板)
  • 追求极致速度(实时聊天、代码生成):NVIDIA Nemotron 3 Super(455 tokens/s)
  • 追求性价比(日常高频使用、创业/企业):DeepSeek V3.2gpt-oss-120B(0.3美元+可用速度)
  • 中国用户优选:GLM-5(智能前5+价格合理)、DeepSeek V3.2(最便宜)

AI时代,没有绝对最强,只有最适合。根据你的使用场景(智能/速度/预算)灵活选择,就能事半功倍!

你最看好哪款模型?是在用 GeminiGPT 还是国产 DeepSeek/GLM?欢迎评论区告诉我~

关注【AI信息风向】后,回复 666,即可获取更多 AI 行业报告。

AI 技术正以前所未有的速度发展,它将如何塑造我们的未来?让我们拭目以待。

Read more

视频号下载解析机器人小程序源码搭建部署指南

视频号下载解析机器人小程序源码搭建部署指南

前言:合规前提下的工具开发思路 微信视频号解析工具需严格遵守《信息网络传播权保护条例》及平台规范,本文方案仅支持用户自有视频的合规下载,核心实现企微机器人接收链接、小程序展示结果的闭环流程,规避侵权风险与审核雷区。 一、前期准备:环境与资源配置(1-2 小时) 1. 开发环境搭建 模块 工具选型 用途说明 前端 微信开发者工具(最新版) 小程序开发与调试 后端 VS Code + Python 3.10 接口开发与逻辑实现 辅助工具 Fiddler Classic 视频链接抓包与解析逻辑调试 依赖安装命令: # 后端核心库(Flask+解析工具链) pip install flask flask-cors requests beautifulsoup4 lxml # 前端调试工具 npm install -g live-server

图谱驱动大模型智能体普惠时代:Neo4j Aura Agent正式全面上线

图谱驱动大模型智能体普惠时代:Neo4j Aura Agent正式全面上线

摘要: Neo4j Aura Agent正式商用,基于知识图谱的智能体构建平台实现分钟级部署,重塑企业AI应用开发范式。 往期推荐 [290页电子书]打造企业级知识图谱的实战手册,Neo4j 首席科学家力作!从图数据库基础到图原生机器学习 [550页电子书]2025年10月最新出版-知识图谱与大语言模型融合的实战指南:KG&LLM in Action [30页电子书]GraphRAG开发者指南 [180页电子书]GraphRAG全面解析及实践-Neo4j:构建准确、可解释、具有上下文意识的生成式人工智能应用 [140页]Neo4j GraphRAG白皮书 引言 在AI智能体(Agentic AI)市场快速扩张的当下,Neo4j宣布其开创性的智能体创建平台——Neo4j Aura Agent正式进入全面可用阶段,并在2026年2月全月提供免费使用。这一平台为AuraDB客户带来了革命性的体验:只需几分钟即可构建和部署基于知识图谱的智能体,并配备强大的新功能——包括基于本体的自动化智能体构建,以及一键部署到安全托管的MCP服务器。 智能体AI不仅仅是制造巨大的市

斯坦福大学 | CS336 | 从零开始构建语言模型 | Spring 2025 | 笔记 | Assignment 1: Transformer LM Architecture Implement

斯坦福大学 | CS336 | 从零开始构建语言模型 | Spring 2025 | 笔记 | Assignment 1: Transformer LM Architecture Implement

目录 * 前言 * 1. Problem (linear): Implementing the linear module (1 point) * 2. Problem (embedding): Implement the embedding module (1 point) * 3. Problem (rmsnorm): Root Mean Square Layer Normalization (1 point) * 4. Problem (positionwise_feedforward): Implement the position-wise feed-forward network (2 points) * 5. Problem (rope): Implement RoPE (2 points) * 6. Problem

零基础本地部署Stable Diffusion:无需魔法上网的完整避坑指南

1. 为什么选择本地部署Stable Diffusion? 最近AI绘画火得一塌糊涂,但很多在线平台要么收费贵,要么限制生成次数。本地部署最大的好处就是完全免费,想画多少张就画多少张,还能随心所欲地安装各种插件和模型。我刚开始玩的时候也纠结要不要本地部署,后来发现其实没想象中那么难,只要跟着步骤一步步来,小白也能搞定。 本地部署还有个好处是隐私性强。你的所有操作都在自己电脑上完成,不用担心作品被别人看到或利用。而且响应速度比在线平台快多了,不用排队等待,修改参数也能立即看到效果。我测试过,用RTX 3060显卡生成一张512x512的图片只要5-8秒,比很多在线平台快好几倍。 2. 安装前的准备工作 2.1 硬件配置检查 首先得看看你的电脑够不够格。显存是最关键的,建议至少4GB,2GB也能跑但会很卡。我有个朋友用GTX 1650(4G显存)跑得还挺流畅。查看显存很简单:任务管理器→性能→GPU,看"专用GPU内存"。 CPU倒不是特别重要,i5以上就够用。内存建议16GB,8GB勉强可以但容易爆内存。硬盘空间至少要留出20GB,因为模型文件都很大。