2026大模型实测排行：GPT-6、Claude、国产AI差距在哪

一张榜单看不出真相：为什么综合排名比单项分数更有用

如果你只看一张大模型排行榜，很容易得出结论：分数最高的就是最好用的。但到了2026年，这个判断已经不成立了。一个模型真正好不好用，至少要同时看四件事：能力有多强、Agent和编程能不能把任务做完、一次任务花多少钱、跑得有多快。

B站UP主在这期视频里做了一件更务实的事：把八个最受关注的模型放进同一套规则里重新算分，而不是拼凑各家发布会的成绩表。核心数据统一采用Artificial Analysis截至2026年9月底的Intelligence Index V4.3.2，以及同一套评测里的Terminal Bench 4.0、单任务成本和输出速度。厂商模型卡只用来交叉确认型号、上下文和发布信息，不把自测成绩混进综合分。

这个选择很关键。厂商自测往往使用不同提示词、不同工具链、不同推理档位，甚至同一个Benchmark也不是同一套运行方式。把这些数字横向比较，看起来很丰富，实际很容易制造假精确。

差17.2个百分点

评分规则：四项权重与两个公平性原则

这套二次评分并非Artificial Analysis官方总榜，而是为回答“综合实力和实际使用价值”设计的。四项权重分别是：综合智能占60%，Agent和终端编程能力占20%，成本效率占10%，输出速度占10%。每一项都把八个模型中表现最好的设为100分，其余按相对比例换算，再加权求和。

公平性上有两个原则。第一，推理模型尽量采用公开榜单里的高档或最高档配置：GPT用Max、Claude用Max、Grok用High、DeepSeek^广告和Kimi用Max、Gemini用High。这样比的是各家愿意公开给用户的高能力状态，而不是拿省钱档去打满血档。第二，不把上下文窗口和开源与否单独加分。100万上下文不等于100万都能稳定利用，开放权重也不等于推理质量更高，它们是产品特性，不应该偷偷变成能力分。

你可以把这四项理解成真实任务的四个关卡：第一关，模型看不看得懂需求；第二关，能不能调用工具把代码、文件和终端任务做完；第三关，做完这一单花多少钱；第四关，同样100个任务要跑多久。四关全过，才是所谓的综合实力。

Artificial Analysis 是一家独立的大模型评测机构，其 Intelligence Index 并非单一考试分数，而是把数学、科学、编程、指令遵循、长上下文理解等多个基准按统一口径加权合成的综合指数。它的价值在于用同一套运行框架和提示词模板跑所有模型，避免各家拿自测成绩拼表。Terminal Bench 则脱胎于终端环境下的软件工程任务评测，要求模型在真实 shell 里读写文件、执行命令、调试代码并通过测试，考的是多步操作的闭环能力，而非单轮问答的正确率。理解这两个指标的构造方式，才能明白为什么同一模型在两张表上的名次可能相差很大。

综合智能：第一梯队仍是GPT与Claude

先看最核心的综合智能。GPT-6 Astra为53，Claude Fable 5.1也是53，并列第一。接下来是Grok 4.7的46，GLM 5.3和Qwen 3.8 Max都是45，Kimi K3为44，Gemini 3.8 Flash为41，DeepSeek V4.1 Flash为39.5。

只看这一项，第一梯队仍然是GPT和Claude。国产模型最高的GLM和Qwen为45，与53相差8分，换成相对差距大约15%。这个差距不算小，但也不是不可追赶。

Agent与终端编程：差距被放大的地方

第二张图开始出现变化。Terminal Bench 4.0测试的不是会不会答题，而是模型进入终端后能不能连续完成复杂的软件、机器学习和运维任务。GPT-6 Astra为59.1%，Claude Fable 5.1为52%，GLM 5.3为41.9%，Qwen 3.8 Max为38.9%，DeepSeek为26.8%，Grok大约26%，Gemini为19.7%，Kimi只有13%。

这里能看到一个关键事实：知识很强和真的把复杂任务做完，并不是一回事。举个直观的例子，让模型进入真实代码仓库，先读报错、再定位依赖、再改代码、再跑测试、最后确认没有引入新问题。如果它第一步答得漂亮，却在第三步改错文件，任务仍然失败。这类Agent榜单看的不是回答像不像高手，而是整条链路最后有没有跑通。

成本与速度：国产模型的两张王牌

第三张图是成本。同一套Intelligence Index里完成一个标准任务，DeepSeek V4.1 Flash大约只要0.27美元，Gemini大约1.24美元，Kimi大约2美元，GLM大约2.01美元，GPT-6 Astra为3.26美元，Grok为3.74美元，Qwen为5.41美元，Claude最高约7.63美元。0.27对7.63，差了20多倍。

第四张图更夸张。输出速度上，Gemini 3.8 Flash大约每秒306个Token，DeepSeek大约235个，然后直接掉到GLM的74、Claude的67、GPT的63、Grok大约45、Qwen大约40、Kimi大约35。

单任务成本通常按一次标准评测任务消耗的输入与输出 Token 量，乘以模型官方 API 单价折算，推理档位越高、思考链越长，消耗的 Token 越多，成本随之上升。输出速度则以每秒生成的 Token 数衡量，它直接决定流式交互的体感延迟，也影响批量任务的总耗时。需要注意的是，成本与速度都是随推理档位、并发负载和缓存命中率波动的动态量，榜单给出的只是特定配置下的参考值。对生产环境而言，这两个数字往比几分智能差距更能左右选型决策。

最终排名：能力、成本、速度的三角平衡

四张图叠在一起，最终排名如下：

第八名Kimi K3，综合分56.7。综合智能44分其实不低，长上下文和开放权重也很有吸引力，但Terminal Bench只有13%，速度偏慢，两项一起把总分拉了下来。
第七名Grok 4.7，63.1分。智能指数46比多数国产模型都高，但Terminal Bench只有约26%，高推理档单任务成本接近3.74美元，输出速度也不快。
第六名Gemini 3.8 Flash，65.3分。智能指数只有41，Terminal Bench也只有19.7%，但速度冲到每秒306个Token，成本只有1.24美元。它不是最强的重推理选手，却是最明显的高吞吐选手。
第五名Qwen 3.8 Max，65.9分。综合智能45，Terminal Bench 38.9%，能力结构均衡，但每秒约40个Token、单任务成本5.41美元，效率把综合分压住了。
第四名GLM 5.3，68.9分。智能指数45，Terminal Bench 41.9%，成本2.01美元，速度74。没有某一项夸张地冲到第一，但四个维度都没有明显短板。
第三名DeepSeek V4.1 Flash，71.5分。这个第三名最容易被误解：它的智能指数只有39.5，并不是能力第三。真正把它抬上来的是0.27美元的单任务成本和每秒235个Token的速度。如果你只比最难题谁更强，DeepSeek进不了前三；但把成本和吞吐算进生产环境，它会突然冲到第一梯队。
第二名Claude Fable 5.1，80.1分。综合智能53与GPT并列第一，Terminal Bench 52%也明显领先大多数模型。它输掉第一名主要不是因为能力，而是7.63美元的成本在八个模型里最高。
第一名GPT-6 Astra，82.9分。综合智能53并列第一，Terminal Bench 59.1%最高，单任务成本3.26美元虽然不便宜，但不到Claude的一半，速度约每秒63个Token。在能力优先但同时考虑真实使用成本的规则下，它拿到第一。

国产AI到底差多少：三个问题的转向

如果只看综合智能，国产最高的GLM和Qwen是45，GPT和Claude是53，差8分，相对差距约15%。再看更考验执行能力的Terminal Bench，GLM是41.9%，GPT是59.1%，差17.2个百分点，这里的差距明显更大。

但把成本和速度放进来，情况又反过来。DeepSeek的综合分71.5，距离GPT的82.9只差11.4分，而它完成同一套指数任务的测算成本只有GPT的一小部分，输出速度却高出数倍。

两年前谈国产模型，大家常问的是基础能力能不能用。现在这个问题已经变了，今天更应该问的是：遇到最难的任务，连续跑10步20步以后它还能不能保持正确；同时跑1000个任务，每完成一单要花多少钱；如果要自己部署权重，是不是能拿到。这三个问题分别对应能力上限、工程效率和部署自由度。

所以2026年的真正结论不再是国产模型能不能追上。在很多任务上它们已经进入同一个竞争区间。最大的差距是最难任务、长链路Agent和复杂终端操作里的成功率；最明显的优势是成本、吞吐以及部分模型的开放权重。

长链路 Agent 任务是当前评测中区分度最高的场景：模型需要在多轮工具调用之间维持状态，处理报错回传、依赖冲突和中间结果校验，任何一步的偏差都会在后续步骤中被放大。这也是为什么综合智能接近的模型，在 Terminal Bench 上可以拉开十几个百分点，误差累积效应远快于单题正确率。开放权重则指模型参数可下载、可本地部署或微调，它对数据合规、私有化部署和二次蒸馏意义重大，但与模型本身的推理水平没有直接因果关系，因此不宜混入能力评分。

排名不是终点，权重决定座次

追求绝对综合能力，第一梯队还是GPT-6 Astra和Claude Fable 5.1。追求能力、成本、速度三者平衡，DeepSeek V4.1 Flash和GLM 5.3已经非常接近第一梯队。真正值得关注的不是谁今天多两分少三分，而是这条差距还在以多快的速度缩小。

这个排名也不是永恒答案。把成本权重拿掉，Claude会更接近第一；把速度和价格继续加大，DeepSeek和Gemini会继续往前冲。所以有价值的不只是记住第一名，而是看懂每个模型为什么站在这个位置。