景适配模糊、性价比难以判断等问题。为解决选型痛点，本文基于标准化实景测评，横向对比海外旗舰与国产主流大模型的核心能力，结合实测数据梳理适
配场景，提供可落地的技术选型参考。
测评地址： 11ai.xyz
一、主流大模型核心能力实测对比
本次测评选取 6 款行业主流模型，涵盖
海外 ChatGPT、Claude、Gemini，以及国产 DeepSeek、通义千问、豆包，围绕逻辑推理、代码开发、中文适配、长文本处
本文转载自：InfoQ 写作社区
原文链接：https://xie.infoq.cn/article/faea5d862b16ab6d1a9b0966b
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琳表示。
依托显性攻击、越狱对抗、意图识别、风险管控、知识可靠性五大测评维度量化打分，报告发布了38款海内外主流大模型分层排名，多维度榜
单清晰展现不同模型的安全防护水平。比如，在无伪装、直接索要危险技术方案的直接攻击测试中，Anthropic旗下三款Claude模型实现1
00%拒答，领跑行业，OpenAIgpt-5.4-mini、阿里通义千问qwen3.5-122b-a10b紧随其后。反观榜单末尾，mis
本文作者：滚动播报
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原文链接：http://finance.sina.cn/2026-07-03/detail-inifpuss2449490.d.html
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5个国产大模型实测对比2026:DeepSeek、Kimi、豆包、通义、智谱哪个好用
每日资讯前线
2026-07-25 17:44:2
9
栏目：推荐 | 字数：约3500字 | 更新：2026年5月
2026年了，国产大模型的广告满天飞，每家都说自己”全球领先”。作为一
、Kimi、豆包、通义千问、智谱 清言，看谁真的能用，谁只是好看。
测评对象：DeepSeek-V3.2、Kimi K2、豆包1.5、通
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:17
中國科研團隊發佈《全球大語言模型安全防範能力測評報告（2026）》，首次以統一標準對38個主流大模型開展“體檢”，揭示其在複合攻擊（如場景僞裝+示例誘導）下安全邊界承壓，最高越獄成功率53.8%，
並提出內生化安全嵌入等治理建議。
中新網北京7月4日電 (記者 張素)大語言模型逐漸成爲公衆獲取、理解和使用科技知識的重要工具，其在有用性與安全性之間如何保持穩定邊界？對此，中國科研團隊對全球主要大語言模
本文转载自：中国新闻网
原文链接：http://m.chinanews.com/wap/detail/cht/zw/10652677.shtml
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Top 5 by Quality IndexAnthropic: Claude Fable 5 —100/100Anthropic: Claude Opus 4.8 —99/100OpenAI: GPT-5.5 Pro — 98/100OpenAI: GPT-5.6 — 98/100MoonshotAI: Kimi K3 — 98/100Best Price-to-QualityMistral:
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2026 年大语言模型全面测评：ChatGPT、Claude、Gemini、国产大模型谁更强？
作者：
盈彩
2026-07-07 湖南
2026 年大语言模型竞争白热化，ChatGPT、Claude、Gemini 与国产头部模型各领风骚。本次测评基于 11ai.xyz
平台实测数据，从性能、成本、场景适配等维度横向对比，帮你快速选对模型。
一、核心参数与性能对比
模型 厂商 上下文窗口 多模态 输入价（
本文转载自：InfoQ 写作社区
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ed、工具调用场景看 τ²-Bench。
05
开源大模型和闭源 API 模型怎么对比？
使用顶部的”许
费，开源模型则需衡量自部署的硬件与运维成本。
截至 2026年7月，AA 智能指数前列模型包括 Clau
de Fable 5、Claude Opus 4.8 (max)、GPT-5.5 (xhigh)，该指数
汇总编程、推理、科学等 10 项标准化评测。
LMArena 文本生成榜当前靠前的模型包括 Claude
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原文链接：https://www.datalearner.com/leaderboards?benchmark=HLE&isChina=1&modelSize=7b&modelType=chatLLM
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GPT、Claude、Qwen、DeepSeek 等模型的工具使用、任务规划与自主执行能力。
数据更新于
2026-07-21 23:44:09
截至 2026年7月，本页覆盖 Aider-Polyglot,
ench 2.0, Tool Decathlon 等评测基准，聚焦 大模型 Agent 能力评测排行榜
方向的模型对比。
基准评测
Agent能力评测
Aider-Polyglot τ²-Bench
AI
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原文链接：https://www.store.datalearner.com/leaderboards/category/agent?benchmark=Terminal+Bench+2.0&licenseType=closed&modelSize=100b&modelType=coderLLM
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依据，覆盖能力、应用、安全可信和前沿智能等维度，截至2026年7月，已完成超过1500次测评，建成850
万条测试数据集，并通过动态测试降低数据污染和刷榜风险。中国信通院在会上发布《大模型评测体系共建与向善发展
国际倡议》，围绕认识评测价值、推动评测创新、健全评测框架、夯实数据底座、赋能产业应用、促进开放协作、保障
评测透明、维护评测诚信、推动标准互操作和促进人工智能向善提出十项主张。倡议邀请国际组织、科研机构、企业和
本文作者：中国信通院
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原文链接：http://m.toutiao.com/group/7665257432653857321/?upstream_biz=VolcEngine
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claude-opus-4-585.7%Overall 64.22 Context 200K3 ClosedQwen3.7 PlusAlibabaqwen3-7-plus85.4%Overall 67.22 Context 1M12 modelsMultilingual100% of category scoreCurrentUpdated July 20, 2026Leaderboard (
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