<![CDATA[LLM API费效比图（每个任务的平均花费，cost per task）]]>原文章链接：https://artificialanalysis.ai/articles/glm-5-2-is-the-new-leading-open-weights-model-on-the-artificial-analysis-intelligence-index

这篇文章本来是吹GLM5.2的，但后面的费效比图非常有趣，如下：

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下图是每个模型的“费效比”（横坐标，平均执行benchmark的每个项目的总花费，纵坐标，总体benchmark的评分）

注意，横坐标价格是对数坐标，右侧模型的花费是指数级增长的。

总结来看，Mimo-v2.5 Pro、DeepSeek-V4系列，用比其他模型少一、甚至两个数量级的钱，就可以跑完相同分数的benchmark。

相较于DeepSeek-V4-Pro（MAX思考长度）

模型名称 提高分数比例 消费提高比例
GLM5.2 15.9% 1000%
GPT5.5 25% 2000%
Claude Opus 4.8 27% 4000%
Claude Fable 5 36% 6000%
]]>https://lcz.me/topic/602/llm-api费效比图-每个任务的平均花费-cost-per-taskRSS for NodeSun, 26 Jul 2026 23:29:53 GMTThu, 18 Jun 2026 01:30:27 GMT60<![CDATA[Reply to LLM API费效比图（每个任务的平均花费，cost per task） on Thu, 18 Jun 2026 12:15:22 GMT]]>目前，性价比最高的还是gpt5.5

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c6f77f10-91c0-47fa-8e35-a8debe982990-image.jpeg
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要的就是这种效果!

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深度思考的能力的確是外國的模型比較好, 但是長久下來會被價格戰打下來

倒不如說模型的能力可以依靠原資料堆起來, 但是能Cost down才能看到模型團隊的設計能力

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