AiPy发布第六期大模型适配度测评报告：Gemini领跑，国产GLM-4.5、腾讯HY2.12领先

距上次测评发布已2个多月，全球Al大模型领域经历了持续快速发展。国内方面，MiniMax M2、腾讯Hunyuan2.0、阿里Qwen3-Max-Thinking、字节跳动Doubao-Seed-Code等模型在编程开发、多模态能力、推理效率和成本优化上取得显著突破。国际方面，谷歌Gemini 3.0、Anthropic Claude系列、OpenAI GPT5.2在长上下文、复杂推理、编码及多模态生成等方面实现重要迭代，模型性能与实用性进一步提升，爆刷国际测评榜单。

为了让用户清晰的了解近期新发布模型与AiPy的适配度情况，此次测评将近期新发布模型与往期优秀模型同台竞技，

。测评涵盖

多个维度，全方位评估模型实战适配性，为企业与个人用户提供权威选型参考。

综合排名按成功率从高到低排序，成功率相同时按Tokens消耗从低到高排序，展现了各模型在AiPy平台的综合适配表现。

Gemini-3-Pro以90%的成功率，夺得本次测评冠军，展现出Google在大模型领域的深厚技术积累。

Anthropic的Claude系列(Opus-4.5和Sonnet-4.5)分别以88%和86%的成功率紧随其后，在复杂任务处理与智能体执行方面依旧保持领先优势。

上图展示了各模型的综合性能趋势，包括成功率、执行时间和Tokens消耗。可以看出，Gemini-3-Pro以90%的成功率领跑，同时保持了较低的资源消耗；Claude系列紧随其后，展现出优异的综合性能。国内模型方面GLM系列、Hunyuan-2.0-Thinking-20251109均能在相对优秀的成功率方面保持较低的时间和Tokens消耗。后面几个模型低成功率、高时间消耗，反映出部分模型在任务规划、代码质量方面仍需大幅改进。

成功率是衡量模型与AiPy平台适配度的核心指标。本期测评显示，模型成功率呈现明显梯队分布：

Tokens消耗直接关系到使用成本，建议用户根据任务频率和预算，选择Tokens效率与成功率平衡的模型。

本次测评覆盖18种任务类型，其中联网搜索、编程开发、数据分析是测试频次最高的三类任务。下方热力图展示了各模型在不同任务类型上的成功率表现，颜色越深（绿色）表示成功率越高，颜色越浅（红色）表示成功率越低。

雷达图从成功率、执行效率、Token效率、稳定性、综合评分五个维度对TOP5 模型进行全面对比：

对232个失败任务进行统计与分析，主要原因如下：

是最主要的失败原因，主要表现为语法错误、逻辑缺陷等。

位居第二，反映出部分模型在复杂任务分解上仍需加强。

主要出现在国外模型中，提示厂商需优化中文处理能力。

优化代码生成质量，减少语法错误；增强复杂任务的分解能力；改进中文处理以减少乱码问题

深入分析各模型失败原因，完善错误处理机制；增加对各类模型的专项支持和优化

根据任务类型选择合适模型，高频任务关注Tokens 成本，关键任务优先选择高成功率模型

日常使用可选择GLM-4.5 、Hunyuan-2.0-Thinking-20251109等国产模型，兼顾成本和效果；复杂任务可考虑使用Gemini  或 Claude。

感谢各位用户对AiPy的支持与关注！我们将持续优化平台能力，为大家带来更优质的AI体验。下期测评再见！