清晰的分数。开放的方法论。

来源与方法

AIpediya评分将模型质量、成本和可用资源合并为一个评分。除了数字外,我们还解释了证据支持这一数据的程度。

如何读音阶

从 0 到 100%:分数越高,代表质量、价格效率和可用资源的组合更强。这是综合分数,不是单一测试的准确性。

0%20%40%60%80%100%
下层中等水平高

在同一评级语境下比较模型。只有在证据充足时才显示排名。

星号的含义

分数旁的小*表示数据不完整、估计或有限。它描述了对估计的信心:打开提示查看包含了哪些内容,哪些缺失。

已验证

无星号:关键证据得到确认,分数符合核实要求。

部分验证

部分证据得到确认;估计中仍有空白。

估算

证据稀少;采用大致基线估计。

未知并不意味着差。当缺乏直接证据时,我们使用带有较宽不确定区间的中性基线。主要得分仍为中心估计;保守估计用于提供置信度和领先比较。

三个组成部分,一个分数

质量

允许的测试结果,考虑具体模型版本和评估条件。

价格

成本相当于标准 API 。免费托管 API 和本地执行是分开处理的。

资源

确认的上下文容量或该模型类型的相关资源。

本地执行;成本取决于硬件和电力

详情与来源

以下是计算规则、限制和数据来源。打开任意模型面板即可查看其完整审计。

GPT-5.1 · AIpediya Rating 58.3%

LLM 总体 · LLM.OVERALL@BALANCED · 已验证

收录: 独立测试 · 价格 · 背景 / 资源

失踪: 无实质性间隙

Precision A · Support B · 评级数据覆盖范围 100.0%

不确定性区间: 53.7–62.8

显示的评级公式: 100 × Q^0.78 × (0.2+0.8C)^0.16 × (0.3+0.7K)^0.06 = 58.3

capability=0.582638725995 · price=0.382393644413 · resource=0.810225519358

能力: 适用,已知 · context_quality

标准 API 价格: 适用,已知 · standard_hosted_api

资源组成部分: 适用,已知 · token_context

额外的数值调整: 0.0

信心和排名的保守估计: 53.7

经济状态: hosted_api

标准 API 价格: $1.25 / $10.0 · OpenAI · API · 2026-09-27

基准家族: aime, chess, frontiermath, gpqa, simpleqa

独立跑者: Epoch AI, LMArena

P(№1) 0.0% · MCSE 0.0%

收录: gpt-5-1, gpt-5-2, gpt-5-4, gpt-5-4-pro, gpt-5-4-mini, gpt-5-4-nano, gpt-5-5

MODELS@BALANCED-v1.0-2026-11-03-09b7dbf0bb34

数据来源 2026-11-03

一个公开评级

公开的 AIpediya 评级始终使用 BALANCED。上下文描述了可比任务;模型类型之间没有统一的排名。质量优先和经济性配置仍是未来收集的内部引擎选项。

允许的外部证据

规范主文件存储精确模型、配置、任务、运行者、数值结果、日期和来源。独立的外部结果和 Arena 偏好与较弱的开发者报告是分开的。不包括非公开研究、合成、被替换的重复和被撤销的权限。AIpediya 汇总外部结果,不运营评估实验室。

冻结能力尺度

原始的冻结能力篮、项目系数和刻度保持不变。新批准的项目要求至少五个精确的冻结-theta锚点和仅附加的脊绑定。未绑定的物品可以存储在主状态,但绝不会静默评分。Arena Bradley-Terry评分和Agent IPS 是独立的指标,具有独立的冻结变换。

电容与精确配置

家族上限是 1.5 有效观测值;纪元上限 6,其他运行量上限 2。Arena 保持其有效观测值上限为一个有效观测值和精度 25%。开发者证据较弱,精度份额上限为 20%。引擎通过客观族覆盖和努力选择一个精确配置。不同努力从不合并;不推断未具体的努力。

竞技场与LiveBench

Arena仅来自Hugging Face上的官方lmarena-ai/leaderboard数据集,署名 CC BY 4.0 。原始版本和样式控制版本以及聚合/子信号不会重复计数。LiveBench使用官方发布的任务结果,并采用官方发布/分类定义。它是一个独立的目标系列和独立的外部运行者。仅导入子任务;类别和全局平均值被排除。

价格与适用资源

标准托管 API 价格使用现有的冻结锚点和可比较单位。确认的永久免费托管 API 可能为C=1。没有验证可比 TCO 的本地权重具有经济学N/A/自托管。资源定义取决于上下文: LLM 令牌上下文、嵌入输入限制、 TTS 输入限制、 STT 音频时长、图像分辨率和视频时长。未确认的适用资源仍然缺失。不会创建新的任意资源锚点以提升评分。

适用性与权重

每个成分分别为适用-已知、适用-缺失或不适用。N/A没有估计值且权重为零,且从覆盖分母中移除。其余 BALANCED 权重从 78/16/6归一化。缺失的适用成分保持其原始中性估计和较大不确定性。N/A和未知不可互换。

证据门

合格的整体模型需要两个领域内的非Arena家族。上下文需要足够的模型、家族和外部运行者。专门上下文还需要验证的独特性。存储新结果本身并不意味着上下文已准备好。未批准的 SWE-bench/CODE 研究仍被排除。

显示分数与不确定性

显示评分是 Q^wq 100 ×× (0.2+0.8C)^wc × (0.3+0.7K)^wk 在适用组件上的中心综合。每个快照存储其掩码、精确成分、基础/有效权重及显式调整,目前为零。运行时间验证重现性。第十百分位是一个独立的保守置信/前沿估计,且从不替代显示的分数。

精度、支撑与覆盖

精度描述了不适配和早期证据调整后的统计不确定性。支持计算独立的外部跑道路径:A至少三条,B两条,C条较少。开发者报告从不成为独立路径。覆盖率是相关质量、适用价格/资源、精确配置、外部跑道多样性和广度的比例。不包括;缺失证据影响置信度和星号。

新鲜度

新鲜度使用快照数据截止时间,而非请求时钟。价格/API 可用性阈值为 30/60 天、资源 180/365、配置 90/180。过期所需的事实变得未知。基准测试因失效或撤销权限而被排除,而不仅仅是基于年龄。快照年龄是一个单独的警告。

兼容的军衔与边界

精确的公开排名仅限于同一兼容情境内的合格模型。低于 20%的覆盖率会抑制精确排名,并将分数标记为基于有限数据。保守前沿使用冻结的有意义差距δθ 0.28 和原始资格门。目录数字排序并不发明跨语境 #N。

可重复性

构建使用 6,000 确定性蒙特卡洛绘制,或 12,000 在现有阈值区内。稳定记录ID定义种子。科学计算在规范主控更改后离线运行;运行时读取仅 JSON 验证。历史快照和原始校准字节被保留。

星号与极限

无星号表示相关输入和佐证要求已满足。部分*表示佐证不完整;估计*表示所需输入未知或质量仍为先验。未知并不意味着不好。单因素质量和每代币经济学无法代表所有真实任务;偏好结果不会成为客观基准。

目录的验证方式

AIpediya 是一个由编辑整理的 AI 模型与 AI 工具参考目录。模型和工具是两个独立的目录,各有自己的编号、筛选条件和卡片。它是一份精选合集,并非涵盖所有现存模型的完整登记册。

来源与核查日期

每条记录都以来源为依据:首先是开发者的官方文档、公告、模型卡或定价页面;只有在没有官方来源时,才使用可靠的二手来源。每张卡片都链接其来源,并显示编辑最近一次核查的时间。核查日期不是发布日期,也不是 AIpediya 进行的测试。

哪些内容会被发布

Publication requires reviewed evidence of the product's existence and identity. Unresolved existence or identity questions keep a candidate in the internal review queue. A real product may remain public with unknown prices, dates or origins, explicitly distinguished from confirmed data. Removing a record from publication preserves its history.

发布日期与目录编号

只有在来源确认时才显示确切的发布日期。否则,将以 ≈ 符号显示最早的可靠公开存在日期,精确到月或日。未知日期保持为空,这些记录在时间顺序中排在最后。目录编号按照经核实的发布日期从最早到最新排列;同一日期发布的按名称排序。

价格

价格为提供方公布的标价,以美元计,并注明单位,例如每 100 万个输入 token、每张图片、每秒视频或每月。输入和输出 token、批处理、非高峰时段及其他档位连同各自条件分别列出。免费套餐并不等于免费、无限制的 API 访问,订阅属于某项服务,而不属于某一个模型版本。税费、配额和地区条款可能改变最终费用。未知价格保持为空,绝不填为零。

来源国家

Confirmed origins identify documented countries of the organizations or independent teams responsible for a product, with sources. More than one country can apply. A tentative origin is separately labeled and supported by the available evidence; it is not a confirmed country. An unknown origin does not by itself hide a real product.

独立评测

只有同一基准和协议的结果才可比。每个结果标明评估者、基准、配置、快照和检查日期。开发者结果与独立运行和复合索引是分开的。第三方结果需要验证的具体模型身份并获得发布许可。AIpediya 评分 v1.0 与允许的证据分开计算;其上下文和局限性将在下文解释。

开放权重与许可证

开放权重是指可以按照开发者声明的许可证下载权重。这与开源不同,而且在本地运行模型仍需要硬件和能源。

未知值与相互矛盾的来源

未知内容显示为空,绝不显示为零或“否”。当来源说法不一或某个值无法确认时,该值保持为空,或该记录继续处于审核中;数值绝不取平均,也绝不猜测。

更新与翻译

The owner directs research assisted by AI agents and automated consistency checks, and approves publication. Reviewed batches update records, prices, facts and evaluations; an internal history preserves changes. Daily verification of every source is not guaranteed. English and Russian are the authored source languages. Other translations follow the existing pipeline; missing or outdated primary translations fall back to English and prevent indexing of that locale until ready.

Personal features and public access limits

A public general-purpose API and a public per-record revision log are not available. Personal saved models and tools, subscriptions, notifications and product discussions are available through the existing account features; they are separate from the catalog's evidence and rating calculations.

上下文与数据快照

数据来源 2026-11-03 · 方法论文本版本 v1.0

AIpediya Overall LLM · #1 AIpediya 整体 LLM

条件准备:大多数型号支持 C · 数据来源 2026-11-03

Claude Opus 5.5 · P(№1) 65.65% · MCSE 0.61%

GPT-6 Sol · P(№1) 18.97% · MCSE 0.51%

GPT-6 Astra · P(№1) 8.55% · MCSE 0.36%

桌上排名并不意味着有#1 徽章

来源与方法 · v1.0
LLM.OVERALL条件准备:大多数型号支持 C模型: 63
LLM.MATH贝塔模型: 46
LLM.LOGIC贝塔模型: 26
LLM.CODE数据不足模型: 0
LLM.AGENTS数据不足模型: 0
LLM.LONGDOC数据不足模型: 0
LLM.KNOWLEDGE数据不足模型: 0
LLM.SCIENCE数据不足模型: 0
LLM.VISION数据不足模型: 0
LLM.CHAT数据不足模型: 0
LLM.FORECAST数据不足模型: 0
LLM.MULTILINGUAL数据不足模型: 0
STT.TRANSCRIBE数据不足模型: 0
STT.STREAMING数据不足模型: 0
TTS.NARRATION数据不足模型: 0
TTS.REALTIME数据不足模型: 0
VOICE.AGENT数据不足模型: 0
IMG.GEN数据不足模型: 0
IMG.EDIT数据不足模型: 0
VID.GEN数据不足模型: 3
EMB.RETRIEVAL数据不足模型: 0
DOC.OCR数据不足模型: 0
AUD.MUSIC超出范围 v1模型: —
SAFETY.CLASSIFIER超出范围 v1模型: —
SCI.STRUCTURE数据不足模型: —
SCI.FORECAST数据不足模型: —
ROBOT.ACTION数据不足模型: —
3D.GEN数据不足模型: —
MOTION.GEN数据不足模型: —

MODELS@BALANCED-v1.0-2026-11-03-09b7dbf0bb34

SHA-256 09b7dbf0bb34412e955d01cf4f0cd2f214f29e9cafe0ebd1befccc82bc4d01e9

目录的验证方式

每个结果均保留其来源、基准测试、模型版本及运行条件。我们仅使用允许公开发布的数据;开发者结果与独立评估分开展示。

模型: 466 · 工具: 186

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