2026年4月AI大模型排名:谷歌登顶,国产模型全面崛起

如果你最近还在用半年前选定的AI模型做业务,可能要重新看一看了。

Artificial Analysis 每72小时更新一次的 LLM 排行榜,目前已收录 317 个模型。这张榜单不是看论文发表数量,也不靠厂商自报,而是从实际 API 调用中采集智能指数、响应速度、成本和延迟这几个维度的实测数据。换句话说,它大致反映了”花钱买到的模型到底怎么样”。

智能指数前五,格局已经变了

排行榜的核心是”智能指数(Intelligence Index)”,满分不限,越高越好。截至2026年4月,前五名是:

Gemini 3.1 Pro Preview(谷歌,57分)和 GPT-5.4 xhigh(OpenAI,57分)并列第一,两家打了个平手。第三是 GPT-5.3 Codex xhigh(OpenAI,54分),第四是 Claude Opus 4.6 max(Anthropic,53分),第五是 Meta 的 Muse Spark(52分)。

值得注意的是,谷歌这次是真正意义上的第一次登顶。过去几年 GPT 系列几乎是这类榜单的常客,而 Gemini 3.1 Pro 以实测分数追平 GPT-5.4,说明谷歌在推理能力上已经补上了短板。

Anthropic 的 Claude Opus 4.6 位居第四,但它的定价是每百万 token 10 美元,在头部模型里属于偏贵的。Claude Sonnet 4.6 max 以52分紧随其后,性价比稍好一些(6美元/百万token)。

AI大模型排名

速度榜:谁响应最快

如果说智能指数是”聪不聪明”,那输出速度决定的是”能不能用”。

目前最快的是 Inception 的 Mercury 2,实测达到 874 tokens/秒,远超其他模型。第二是 IBM 的 Granite 4.0 H Small(485 t/s),第三是 Granite 3.3 8B(375 t/s)。

这个速度意味着什么?普通阅读速度大约是每秒4~5个汉字,一个874 t/s 的模型,用来做实时对话完全感觉不到等待。相比之下,Claude Opus 4.6 的速度是44 t/s,差了将近20倍,但它要解决的问题类型本来就不一样。

延迟方面(首字符时间),阿里的 Qwen3.5 2BQwen3.5 0.8B 做到了最低延迟,非常适合需要快速响应的实时场景。

最便宜的模型在哪里

价格维度,阿里的 Qwen3.5 0.8B 系列拿下了最便宜的席位,仅需 $0.02/百万token,基本等于白送。紧随其后是 Google 的 Gemma 3n E4B($0.03)和 Qwen3.5 2B($0.04)。

DeepSeek V3.2 的价格是 $0.32/百万token,在同等智能指数水平(42分)的模型里属于性价比极高的选择。相比之下,OpenAI 的 GPT-5.4 Pro xhigh 要收 $67.5/百万token,算是榜单里最贵的,适合对精度要求极高、成本不敏感的场景。

开源模型:国产已经站上主力位置

榜单共有 196 个开源(开放权重)模型,占总数超过60%。

开源模型排名第一的是 GLM-5.1,由智谱 AI(Z AI)发布,智能指数51分,收费仅 $2.15/百万token。这是中国模型第一次在此类国际榜单的开源分类中拿到第一。GLM-5(50分)紧接其后,Kimi K2.5 以47分位列第三。

除此之外,阿里的 Qwen 系列在这张榜单上几乎占据了速度、价格、小尺寸模型的多个细分第一,出现频率相当高。国内还有小米 MiMo-V2-Pro(49分)、DeepSeek V3.2(42分)、百度 ERNIE 5.0、字节跳动 Doubao Seed Code 等多个模型上榜。

一些值得关注的细节

首先是上下文窗口的分化。Meta 的 Llama 4 Scout 和 xAI 的 Grok 4.1 Fast 支持高达 1000万 token 的上下文,而大多数模型在 128k~256k 之间。对于需要处理超长文档或代码库的应用场景,这个差距会直接影响选型。

其次是推理模型(Reasoning Model)的比例越来越高,目前榜单上有159个推理模型,超过总数的一半。这类模型在输出前会进行”思维链”扩展,在数学、逻辑、代码等任务上表现明显更好,但同时延迟也更高——适不适合用,取决于业务场景对实时性的要求。

还有一个趋势值得留意:越来越多的模型开始追求”小而快”而不是”大而全”。Qwen3.5 0.8B、Ministral 3B、Phi-4 Mini 这些模型在特定任务上的表现已经相当可用,部署成本却低出一个数量级。

怎么选模型

这张榜单的意义不是告诉你”用最贵的就行”,而是帮你找到你实际需求对应的最优解。

如果你要做复杂推理、深度研究,Gemini 3.1 Pro 或 GPT-5.4 是当前上限。如果是日常对话、内容生成类的业务,Claude Sonnet 4.6 或 DeepSeek V3.2 的性价比更好。如果对速度和成本都很敏感,Qwen3.5 系列几乎是现在最省钱的选择。

需要补充的是,智能指数反映的是综合推理能力,并不等于”对你的业务有用”。具体任务还是要自己跑 benchmark,或者找专门的测评服务验证。榜单是参考,不是答案。

相关新闻

  • 企业合同与客户信用风险管理系统:打造信用驱动的合同全生命周期风控平台

    企业合同与客户信用风险管理系统:打造信用驱动的合同全生命周期风控平台

    企业合同和客户信用风险管理系统是为企业中高级管理人员和业务管理部门建立的综合风险控制平台。系统围绕“客户信用”的核心变量,开放合同管理、收款控制、人员证书合规管理和风险预警中心,构建可追溯、可控、可预警的数字风险管理系统。 系统的主要功能包括: 合同全生命周期管理,包括合同的起草、审核、签订、暂停、终止、续订等 客户信用驱动型收款策略控制,每个客户都有自己的信用度,信用度会随着合同的执行情况变化调整 人员与证书合规管理,自动合规验证和证书生命周期管理 统一风险预警中心 人工智能协助条款风险识别与…

  • 智能问数ChatBI - AI时代的BI报表解决之道

    智能问数ChatBI – AI时代的BI报表解决之道

    ——从传统BI报表到AI大模型驱动的数据决策升级 在企业数字化转型不断深入的背景下,数据已经成为管理层最核心的决策依据。然而,很多企业在实际运营过程中依然面临一个普遍问题:数据很多,报表很多,但真正支撑决策的内容却很少。 随着企业逐步迈入数字化转型的深水阶段,数据已成为经营决策的核心资产。与此同时,AI技术的快速发展正在改变企业获取和使用数据的方式。过去以“拖拽式”操作为主的传统 BI报表工具,正在被更加直观的自然语言交互方式所替代。通过 ChatBI 或 AI问数系统,业务人员无需掌握复杂的数…

  • AI原生嵌入ERP:智能体+大模型正在改变企业管理系统的底层玩法

    AI原生嵌入ERP:智能体+大模型正在改变企业管理系统的底层玩法

    上个月跟一个做五金配件的老板聊天,他说了句特别实在的话:”我花了两百万上ERP,现在最大的感受就是——以前手工记错账,现在系统里记错账。” 他不是在否定ERP的价值。流程确实规范了,数据确实集中了。但业务员每天花大量时间在系统里录单、翻菜单、跨模块找数据,干的全是”伺候系统”的活。ERP本来应该是工具,结果活成了负担。 这个问题不是个例。很多企业的ERP系统用了五年八年,流程跑得通但效率上不去。不是系统不行,是它太”死”了—…

  • AI Agent 到底是怎么干活的?一文弄懂AI Agent完整工作流程

    AI Agent 到底是怎么干活的?一文弄懂AI Agent完整工作流程

    想象一下,你告诉AI:“帮我策划一个下周末去杭州的两天一夜旅行,预算2000元,要包含高铁票和一家评分4.5以上的酒店,然后把行程发到我的邮箱。” 如果是在几年前,你可能会得到一个包含各种链接和文字建议的回复。但今天,一个真正的AI Agent(智能体)会怎么做? 它会像一个经验丰富的私人助理一样,默默地开始工作:查询下周末的高铁班次、比较价格和余票;搜索杭州的酒店,并根据你的预算和评分要求进行筛选;将选定的交通和住宿信息整合成一个清晰的行程表;最后,将这个行程表打包发送到你指定的邮箱。 这一切…

    新闻中心 2026-04-15
  • Agent Skills与MCP:能力扩展的两种逻辑与工程实践

    Agent Skills与MCP:能力扩展的两种逻辑与工程实践

    在构建企业级AI智能体的过程中,我们常面临一个架构选择:如何处理智能体与外部世界的连接与协作?2024至2025年间,两种主要范式逐渐清晰——Model Context Protocol(MCP)与Agent Skills。本文将从工程实现与设计哲学层面,解析两者的本质区别、适用场景与协同模式。 一、问题根源:连接性不等于能力 MCP解决了智能体“能够连接”的问题。它通过标准化协议(如JSON-RPC)封装了对外部工具、API或数据源的调用,使智能体能安全地执行如数据库查询、文件读写等原子操作。…

  • 为什么ChatBI智能问数是数据分析领域的下一个重大变革

    为什么ChatBI智能问数是数据分析领域的下一个重大变革

    传统的商业智能工具,往往需要用户先学习它的操作逻辑。你需要点击菜单、设置筛选条件、选择统计口径,再等待仪表板加载完成。对于熟悉系统的人来说这并不复杂,但对于大多数业务人员而言,门槛并不低。 对话式商业智能改变了这种使用方式。它不是让人去适应系统,而是让系统理解人的提问方式。比如直接输入“哪些客户群体流失风险最高”,系统就会自动在数据库中查找相关数据,并返回结果。整个过程更接近日常交流,而不是技术操作。 这种变化带来的影响,不只是操作更方便。更重要的是,它改变了数据的使用范围。过去很多数据查询需要…

  • 涨十周后连降两周!全球AI大模型Token调用量遭遇逆转,到底谁在为算力涨价买单?

    涨十周后连降两周!全球AI大模型Token调用量遭遇逆转,到底谁在为算力涨价买单?

    “免费午餐”结束,算力账单来了。 狂飙十周的AI大模型Token调用量,在2026年4月突然踩下“急刹车”。 作为AI行业的核心 “晴雨表”,全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter数据显示:全球大模型总调用量在连续10周增长后,4月6日- 12日、4月13日- 19日连续两周下滑,最新单周总量降至20.6万亿Token。更值得关注的是,中美市场走势彻底分化 ——中国大模型周调用量环比暴跌23.77%至4.44万亿Token,美国模型逆势增长20.62%至4.91万亿 Token,近两…

    新闻中心 2026-04-23
  • 划重点!2026两会定调:深入推进AI+ 行动,软件定制开发企业的“黄金窗口”已开启,你加入了吗?

    划重点!2026两会定调:深入推进AI+ 行动,软件定制开发企业的“黄金窗口”已开启,你加入了吗?

    智能经济时代,没有软件公司能置身事外——要么用AI重构产品,要么被市场重构! 2026年全国两会胜利召开,为中国新一年的发展绘就了宏伟蓝图。2026年,作为“十五五”(2026-2030)规划的开局之年,全国两会肩负着为“十五五”发展战略奠定基础的重要使命。 在此次两会期间,AI+人工智能和大数据成为了会场内外的核心议题,相关战略部署被重点纳入《政府工作报告》和《国民经济和社会发展计划报告》中。会议期间,各界代表委员积极建言献策,围绕“AI立法”、“智能体落地”、“数据安全”、“开源生态”等议题…

    新闻中心 2026-03-13
  • OpenClaw 能干什么?一个重度用户的 10 个真实用例拆解

    OpenClaw 能干什么?一个重度用户的 10 个真实用例拆解

    OpenClaw非常火爆非常强大,但它也很危险!本文提供最基础的场景介绍,看官按自己的承受能力选择使用 近年来,OpenClaw 龙虾在国内外的技术圈爆火,吸引了众多关注。但与其大量的理论讨论、架构发展方向相比,真正的应用场景却少有人深入剖析。 那么,OpenClaw到底能为我们的日常工作提供哪些切实可行的功能呢?作为一个具备开发能力的用户,我们通过一系列实际案例,展示了OpenClaw的多种应用。通过这些用例,我们能更清晰地看到它如何影响和提升工作效率。 Clawd诞生于2025年11月——这…

    新闻中心 2026-03-02
  • AI 开发公司哪家靠谱?2026 年服务商与选型指南

    AI 开发公司哪家靠谱?2026 年服务商与选型指南

    很多企业在搜索“AI开发公司哪家靠谱”时,真实需求并不是找排名,而是想判断:自己的业务能不能做 AI、应该从哪个场景切入、服务商是否懂企业流程,以及项目上线后能不能稳定使用。 2026 年评估企业 AI 开发服务商,不能只看演示效果。AI 应用已经进入知识库、业务问答、智能客服、数据分析、流程自动化和智能体协同等具体场景。越靠近核心业务,越要关注数据权限、系统接口、人工复核、输出风险和后续运维。 先说结论:靠谱的 AI 开发公司,不只会接模型接口 企业 AI 应用开发通常不是单纯调用大模型 AP…

    新闻中心 2026-07-13
在线咨询
客服微信
客服微信
获取方案/报价
联系我们

联系我们

400-103-7662

售前咨询邮箱:
sales@king-v.com

工作时间:
法定工作日 9:00-18:00

返回顶部