大模型适配度 PK：AiPy 二期报告显示 Claude 领跑，Grok 4、Kimi K2 难敌 Doubao

7月16日，AiPy正式发布《大模型适配度测评第二期报告》。本期测评涵盖了国内外9个主流大语言模型，在延续首期评测模型（DeepSeek-V3、豆包、Qwen Max等）的基础上，新增了多个近期发布的重磅模型，包括月之暗面旗下的Kimi K2、Google最新推出的Gemini 2.5 Pro、马斯克团队开发的Grok-4，以及Anthropic的Claude-4系列。

相较于首期评估，本次新增了“执行轮数”与“Token消耗成本”两个维度，构建更具现实参考意义的综合评分体系，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。

一：测试概况

本次测评采用标准化测试框架，通过多元化任务场景全面检验各模型的实际应用能力。测试涵盖系统分析、可视化分析、数据处理、交互操作和信息获取等五大核心应用场景，确保评估结果的客观性和实用性。

二：综合测评

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。

三：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。

四：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。

五：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。

六：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。

七：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。

八：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。

九：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。

深度洞察与趋势解读

1：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。

2：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。

失败原因

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%

测评总结与未来展望

核心发现

1、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

2、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

3、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

4、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

技术成熟度分析

本次测评整体成功率达到82.2%，新增模型的加入使得平均水平略有上涨，头部模型依然保持100%成功率，展现了技术领先优势。国产模型在追赶过程中表现出强劲的发展势头。

性能稳定性分析

通过对9个模型执行时间、轮数和Token消耗的标准差分析，Claude Opus 4在性能稳定性方面表现最佳，Doubao系列在成功率上有显著优势。

商业化适用性分析

综合考虑性能与成本，Doubao Seed 1.6展现出最佳的商业化部署潜力。在保证100%成功率基础上，成本消耗优势明显。

创新能力评估

Grok 4在创新性和复杂推理任务上表现突出，虽然整体排名第四，但在特定场景下具备独特优势。

用户体验分析

平均5.0轮的执行轮数表明多数模型已具备良好的任务理解能力。Claude系列在一次性任务完成率上领先，提供了更流畅的交互体验。新加入的模型在学习用户意图方面还有进步空间。

成本效益权衡

此次测评增加的新锐模型表现良好，为垂直领域应用业务的用户提供了重要参考，用户可根据需求类型选择最适合的高性价比模型。

附：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。