AiPy 大模型测评：Claude 霸榜，Grok-4、Kimi-K2 显短板

​背景说明

为了让AiPy用户获得更卓越的AI体验，我们持续关注并评测市场上最新的大语言模型。在首期测评获得用户广泛认可后，AiPy大模型适配度测评第二期如约而至！

本期测评特别纳入了近期发布的重磅模型——包括备受瞩目的Kimi-K2、Google最新的Gemini-2.5 Pro、马斯克团队的Grok-4，以及Anthropic的Claude-4系列。这些新锐模型与首期表现优异的DeepSeek-V3、豆包等模型同台竞技，通过多维度、全方位的测试，为用户呈现最客观、最实用的性能对比分析。

相较于首期测评，我们显著丰富了评估维度，将任务执行轮数和Token消耗成本纳入综合计分体系，力求为用户提供更加全面、客观的模型性能参考，助力AiPy平台选择最适配、最高效的LLM模型。

测评概况

本次测评围绕系统分析、可视化分析、数据处理、交互操作和信息获取五大核心场景，从成功率（80%）、Token 消耗（10%）、时间效率（5%）和执行轮数（5%）四个维度进行综合评分，全面检验模型的实际应用能力。

9 款模型平均测试时间 281 秒，平均执行 5.0 轮，平均消耗 Tokens 52196，整体成功率 82.2%。但不同模型的表现差异显著，尤其是 Grok-4 和 Kimi-K2 与头部模型的差距较为明显。

综合排名：头部模型断层领先，Grok-4、Kimi-K2 位次靠后

基于成功率(80%)、Tokens消耗（10%）、时间效率(5%)和执行轮数(5%)四个维度的综合评分，Claude Opus 4以卓越的92.1分夺得桂冠，展现了Anthropic在大模型领域的技术实力。紧随其后的Claude Sonnet 4和Doubao Seed 1.6分别以91.3分和84.6分占据亚军和季军位置。

各模型成功率对比分析

成功率是衡量模型实际应用价值的核心指标。从测试结果看，头部模型在任务完成能力上表现出显著优势，Claude系列模型均保持了100%的完美成功率，体现了其稳定可靠的性能表现。Doubao系列和其它主流模型也展现了良好的任务执行能力。

各模型执行时间对比分析

执行效率直接关系到用户体验质量。测试数据显示，Doubao Seed 1.6 Flash以其优化的架构在响应速度上领先群雄，平均执行时间仅需73秒。Claude系列在成功率上表现卓越，响应速度上也表现良好。Doubao Seed 1.6成功率满分，速度却相对较慢，这种差异反映了不同模型在速度与精度之间的权衡策略。

各模型执行轮数对比分析

执行轮数反映了模型的思维逻辑效率和任务理解能力。优秀的模型能够在更少的交互轮次中准确理解并完成复杂任务。从数据来看，Claude Sonnet 4凭借其强大的推理能力，在平均执行轮数上表现最优，仅需3.6轮即可完成大部分任务。Kimi K2交互轮数最多，平均需要6.8轮，展现了不同模型的分步骤处理和调错能力。

各模型消耗Tokens对比分析

Tokens消耗直接影响使用成本，是企业级用户重要的考量因素。在本次评分体系中，我们首次将Tokens消耗纳入评估标准，更加重视成本效益。Gemini 2.5 pro和DeepSeek在Tokens消耗方面最节省。Qwen Max消耗较多，平均任务消耗约104945个tokens。

各模型在不同任务类型表现热力图

不同类型任务对模型能力的要求各异，热力图清晰展示了各模型的专业领域优势。Claude系列和Double Seed 1.6在综合能力上表现卓越，Grok系列在系统分析、可视化分析、数据处理和信息获取方面均表现良好，Gemini更擅长可视化分析、数据处理和信息获取任务，Kimi K2更擅长系统分析、可视化分析和信息获取类任务。交互操作类是本地智能体最看重的能力，仅Claude系列和Doubao Seed 1.6经受住挑战。

多维度性能雷达图

通过雷达图可以直观地观察各个顶尖模型在不同维度上的表现特征。Claude Opus 4在各维度上都保持了均衡的高水平表现，展现出全面发展的技术实力。其它模型则各有特色：Doubao在成功率方面优势明显，Gemini 2.5 Pro在时间效率和Tokens消耗方面表现良好。

测试任务类型分布

为确保测评的全面性和公平性，本次测试精心设计了涵盖五大应用场景的标准任务集。信息获取类任务占比最高(30%)，反映了用户对智能搜索和知识查询的强烈需求。系统分析、可视化分析、数据处理类任务各占20%，体现了AI在专业工作场景中的重要作用。

深度洞察

🏆 性能冠军：Claude Opus 4继续领跑群雄

Claude Opus 4以92.1分的综合得分稳居榜首，其100%的完美成功率和最优的执行轮数控制(3.8轮)展现了Anthropic在大模型技术方面的深厚积淀。特别在系统分析和复杂推理任务上，表现出了超越其它模型的理解能力和执行精度。

✨ 亮点发现：新星入围，格局更趋激烈

• Doubao Seed 1.6依然保持稳定的发挥，两次测评中均达到100%成功率，展现出极佳的稳定性
• Grok 4作为马斯克团队的力作，在创新性任务处理上表现亮眼，成功率达到90%，有望跻身前三
• Gemini 2.5 Pro在可视化分析任务中表现优异，体现了Google在多模态理解方面的技术优势
• Kimi K2作为新加入的模型，首次参评即获得69.5分，展现了月之暗面在大模型领域的技术积累

📈 改进建议：差异化发展策略

• 建议Kimi K2优化推理链路，减少不必要的执行轮数，提升用户交互体验
• Doubao Seed 1.6 Flash虽然速度领先，但在复杂任务成功率上仍有很大提升空间，建议加强模型训练
• Qwen Max可通过优化算法架构进一步提升在复杂推理任务上的表现
• 各模型可考虑针对特定应用场景进行垂直优化，发挥各自技术特色

❌ 失败原因分析

通过对失败案例的深入分析，我们发现模型失败主要集中在以下几个方面。理解这些失败模式有助于模型开发者明确优化方向。

• "代码质量问题" - 出现6次，占失败案例的37.5%
• "代码块标记不遵循提示词问题" - 出现2次，占失败案例的12.5%
• "没有自主决策方案" - 出现2次，占失败案例的12.5%
• "任务异常中断" - 出现2次，占失败案例的12.5%
• "风险问题拒绝" - 出现2次，占失败案例的12.5%
• "拒绝执行" - 出现2次，占失败案例的12.5%

📋 测试任务分类表

以下展示本次测评使用的核心标准任务样本，这些任务经过精心设计，覆盖了AI助手在实际应用中的主要场景。每个任务均具备明确的评价标准，确保测评结果的客观性和可重复性。

🚀 测评总结

核心发现

• Claude系列确立技术领先地位：Claude Opus 4和Claude Sonnet 4分别以92.1分和91.3分占据前两名，展现了Anthropic在大模型领域的技术实力
• 中国模型表现亮眼：Doubao Seed 1.6以84.6分稳居季军，Qwen Max首次参评获得60.5分，DeepSeek V3和Kimi K2也展现了不俗实力，体现了中国AI技术的快速发展
• 成本效益成为关键考量：在保证质量的前提下，Token消耗和执行效率日益成为企业级用户的重要选择标准
• 垂直领域特色明显：各模型在不同任务类型上表现出差异化优势，为细分应用场景提供了更精准的选择依据

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