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）。
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 2B 和 Qwen3.5 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
-
Nano Banana 2 技术解析：当生成速度与专业画质不再需要二选一
2月26日，谷歌正式发布了 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image） 。如果你是第一次接触AI图像生成，可能会被各种版本绕晕;但如果你是技术决策者，这次更新值得你花十分钟重新评估——因为它正在改变AI生图的单位经济模型。 产品定位变了：不是替代，是分层 先理清一个关键认知：Nano Banana 2 并不是 Nano Banana Pro 的替代品，而是另一条产品线的能力补齐。 回顾一下时间线： 2025年8月：初代Nano Banana(Gemini 2.5 …
-
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。…
-
当库存也能被”预见”：AI补货预测正在替代什么
很多公司都有这样一个人。 在仓库工作了二十年，每次到季节切换前，他会提前两三周跟采购说：”备一批厚外套，今年冷得早。”也会在节假日前拍板：”节后第一周别大量进货，消费者还没缓过来。”问他凭什么，他说不清楚，就是感觉。 但他的感觉大多数时候是对的。库存很少积压，也很少断货。 然后有一天，他退休了。 接手的人学历更高，更熟悉系统，但就是做不到那种”刚好”。要么多备了一堆卖不出去，要么在爆单的时候仓库空了，客户投诉接二连三。 这个…
-
AI人工智能体：人类会因为ai大面积失业吗？
当AI能完成你的工作，谁来为你买单？ 近年来，人工智能技术以惊人的速度渗透到各行各业。从自动驾驶汽车到智能客服，从医疗影像诊断到金融风险评估，AI正以前所未有的方式改变我们的工作生态。这种变革引发了一个紧迫的社会议题：人类会因AI大面积失业吗？本文将深入探讨AI对就业市场的真实影响，分析哪些岗位面临风险，哪些机会正在涌现。 01 哪些工作最容易被AI取代？ 不是所有工作都面临同等风险。研究表明，具有以下特征的工作最易受影响： 1、高度重复性任务：数据录入、基础客服、简单文书处理 2、模式识别类工…
-
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…
-
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…
-
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…
-
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…
-
各行业人工智能AI应用案例：助力提升2026年效率
在过去几年里，人工智能已经悄然成为众多企业日常运营中不可或缺的一部分。它不再是科技公司专属的前沿概念，而是切实改变着制造、金融、医疗、零售等传统行业的运转方式。这场变革究竟走到了哪一步？企业在哪些场景中真正落地了AI应用？本文尝试从实际应用出发，梳理几个最具代表性的领域。 一、从规则自动化到智能判断：一个根本性的转变 传统的自动化工具能做的事情很有限——它们擅长重复、固定的操作，一旦遇到例外情况或需要上下文理解的任务，就会显得力不从心。而近几年兴起的AI系统则不同，它们能够从数据中学习规律，理解…
-
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…
