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

SORT 追踪算法详解 + 应用场景 + 完整 C# 案例代码

SORT 追踪算法详解 + 应用场景 + 完整 C# 案例代码 一、SORT 追踪算法完整详解 SORT(Simple Online and Realtime Tracking)是 2016 年提出的经典多目标追踪算法,至今在很多对实时性和简单性要求高的工业场景中仍然被广泛使用。 核心思想: “检测 + 卡尔曼滤波预测 + IOU 匹配”,用最少的计算量实现实时追踪。 SORT 完整工作流程(只有 3 步) 1. 检测 每一帧都依赖检测器(YOLO、Faster R-CNN 等)给出当前帧所有目标的 bounding box + 置信度 只使用置信度高于阈值(通常 0.5)的框 2. 预测 对每一条已有轨迹,用

By Ne0inhk

模板编译期排序算法

1、非修改序列算法 这些算法不会改变它们所操作的容器中的元素。 1.1 find 和 find_if * find(begin, end, value):查找第一个等于 value 的元素,返回迭代器(未找到返回 end)。 * find_if(begin, end, predicate):查找第一个满足谓词的元素。 * find_end(begin, end, sub_begin, sub_end):查找子序列最后一次出现的位置。 vector<int> nums = {1, 3, 5, 7, 9}; // 查找值为5的元素 auto it = find(nums.begin(

By Ne0inhk
程序员怎样才能学好算法?这本书送几本给大家!

程序员怎样才能学好算法?这本书送几本给大家!

文章目录 * 前言 * 一、笔者对算法的理解 * 二、写书的初衷及过程 * 三、主要内容 * 四、本书的内容 * 五、联合推荐 * 六、购买方式 * 七、《算法秘籍》 * 中奖者名单 前言 提示:这里可以添加本文要记录的大概内容: 数据结构和算法是计算机科学的基石,是计算机的灵魂,要想成为计算机专业人员,学习和掌握算法是十分必要的。不懂数据结构和算法的人不可能写出效率更高的代码。计算机科学的很多新行业都离不开数据结构和算法作为基石,比如大数据、人工智能等。底层开发中也需要使用非常多的数据结构和算法知识,以保证底层系统的稳定性和高效性。 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 一、笔者对算法的理解 计算机科学家尼古拉斯·沃斯在计算机领域有一句人尽皆知的名言: “算法+数据结构=程序”(Algorithms+Data Structures=Programs) 所以数据结构和算法是程序员必须掌握的技能。尤其是到一些大公司面试的时候,算法更是一个少不了的环节,熟练掌握数据结构和算法,可以开拓我们的视野,提高我们的逻辑思维能力,

By Ne0inhk
数据结构【AVL树】

数据结构【AVL树】

AVL树 * 1.AVL树 * 1.1AVL的概念 * 1.2平衡因子 * 2.AVl树的实现 * 2.1AVL树的结构 * 2.2AVL树的插入 * 2.3 旋转 * 2.3.1 旋转的原则 1.AVL树 1.1AVL的概念 AVL树可以是一个空树。 它的左右子树都是AVL树,且左右子树的高度差的绝对值不超过1。AVL树是一颗高度平衡搜索二叉树,通过控制高度差去控制平衡。 AVL树整体结点数量和分布和完全二叉树类似,高度可以控制在 logN ,那么增删查改的效率也可以控制在O(logN ) ,相比二叉搜索树有了本质的提升。 1.2平衡因子 结点的平衡因子=右子树的高度减去左子树的高度,也就是说任何结点的平衡因子等于0/1/-1,AVL树并不是必须要平衡因子,但是有了平衡因子可以更方便我们去进行观察和控制树是否平衡,就像⼀个风向标一样。 为什么AVL树是高度平衡搜索二叉树,要求高度差不超过1,而不是高度差是0呢? 因为例如二和四个结点无法达到0.

By Ne0inhk