2026 主流大語言模型橫評

資訊時效：截至 2026-07，所有模型推薦與跑分資料均來源於模型資訊總覽（API易官方）。該文件隨廠商發模型持續更新，最新模型列表與即時價格以 API易控制台定價頁為準。

怎麼看本文件：

本文聚焦 8 個任務場景（程式設計開發、文本創作、快速響應、長文本、推理、Agent、聯網搜尋、成本控制），給出 model-info 推薦組合

📌 8 大場景推薦組合（直接抄作業）

直接源自模型資訊總覽 → 使用建議

場景 1：程式設計開發

檔次	推薦模型	來源說明（model-info 原文）
🏆 頂級效能	Claude Opus 4.7 · GPT-5.5 · Claude Sonnet 4.6	”程式設計基準較 4.6 +13%（Opus）、SWE-bench 88.7%（GPT-5.5）、媲美 Opus 4.5（Sonnet 4.6）”
💰 高性價比	Gemini 3.5 Flash · GLM-5.1 · Kimi K2.6 · DeepSeek V4 Flash	”Gemini 3.5 Flash 全面反超 3.1 Pro / GLM-5.1 SWE-Bench Pro 58.4 / Kimi K2.6 反超 GPT-5.4 與 Opus 4.6”
🧰 備選	DeepSeek V4 Pro · Qwen3.7-Max · MiniMax M2.7 · o4-mini	—

場景 2：文本創作

檔次	推薦模型
⭐ 首選	GPT-5.5 · GPT-5.4 · Gemini 3.1 Pro Preview · Claude Opus 4.7 · Claude Sonnet 4.6
🔁 備選	chat-latest · Claude Sonnet 4.5 · GPT-4.1 · GPT-4o · Claude Haiku 4.5 · GLM-4.6

場景 3：快速響應

檔次	推薦模型	來源說明
⭐ 首選	Gemini 3.5 Flash（約 4 倍速度）· Claude Haiku 4.5（速度快 2 倍）· GPT-4o Mini	model-info 標註
🔁 備選	Gemini 3.1 Flash Lite · Gemini 2.5 Flash · Grok 4 Fast · GPT-4.1 Mini	—

場景 4：長文本處理

類別	推薦模型	上下文（model-info 資料）
🌍 超長上下文	Gemini 2.5 Pro · Grok 4 Fast · Grok Code Fast 1	2M / 200K / 256K
💻 程式設計長上下文	GLM-4.6 · Claude 4 系列 · Kimi K2	200K

長上下文注意：以上數字為 model-info 中標註的 上下文視窗。實際”有效視窗”（檢索仍準確的最大長度）通常低於標稱值，金融 / 醫療等高準確率場景建議結合 RAG 切片。

場景 5：複雜推理

模型	跑分（model-info 明示）	備註
GPT-5.5 Pro	Terminal-Bench 2.0 82.7%	僅 `/v1/responses` 端點 + SVIP 分組，價格高昂
Claude Opus 4.7 Thinking	自適應思維鏈，深度推理增強	1M (Beta)
GPT-5.5	SWE-bench Verified 88.7%，新增 `xhigh` 推理檔	價效比首選
o3	推理模型，已大幅降價	200K 上下文，平衡效能與成本
o4-mini	輕量級推理模型	200K

推理檔怎麼開：

GPT-5.5 / GPT-5.5 Pro 預設 medium 檔，要用 xhigh 檔需在請求中傳 reasoning_effort: xhigh
GPT-5.5 Pro 僅走 /v1/responses，不要走 /v1/chat/completions
不要在日常任務上用 GPT Pro 系列，單次呼叫可能消耗數美金

場景 6：Agent / 智慧體

模型	關鍵能力（model-info 原文）
Kimi K2.5	原生多模態，Agent Swarm 100 智慧體協作
Qwen3.7-Max	agent 長程 35 小時自主任務，AA Intelligence Index 56.6 全球前五
Claude Opus 4.7	生產任務 3 倍，工具錯誤降至 1/3
GPT-5.3 Codex	SWE-Bench Pro SOTA，複雜程式設計與智慧體任務
GPT-5.4	原生計算機操控，GDPval 83%
MiniMax M2.7	具備自進化能力，10B 引數最小 Tier-1，開源

場景 7：聯網搜尋

模型	說明
Grok 4 All · Grok 3 All	原生聯網（無需工具呼叫）；適合即時資訊、新聞資訊、市場動態分析

場景 8：成本控制

模型	價格資料（model-info 明示）
MiniMax M2.7 標準版	$0.3 / 百萬輸入 tokens
MiniMax M2.7 highspeed	$0.6 / 百萬輸入 tokens（`MiniMax-M2.7-highspeed`）

其他模型的價格：model-info 未在文件中明示具體輸入/輸出價。所有價格以 API易控制台定價頁為準。本站”源頭轉發 + 1:7 固定匯率 + 充值贈送疊加”後，實際到手價通常低於官方直連，具體以控制台顯示為準。

🧮 程式設計能力跑分對照表

僅展示 model-info 中明確給出具體數字的模型。帶問號或未標註的可去 model-info 看完整描述。

模型	跑分	上下文	類別
GPT-5.5 Pro	Terminal-Bench 2.0 82.7%	1M	推理
GPT-5.5	SWE-bench Verified 88.7%	1M	程式設計
GPT-5.5	幻覺率較 5.4 降 60%	1M	品質
GPT-5.4	GDPval 83%	1M	智慧體
GPT-5.3 Codex	SWE-Bench Pro SOTA	128K	程式設計
GPT-5.2	GDPval 70.9%（超越專業人士）	400K	程式設計規劃
GPT-5.1	SWE-bench 76.3%	128K	程式設計
Claude Opus 4.7	程式設計基準較 4.6 +13%	1M (Beta)	程式設計
Claude Opus 4.7	生產任務 3 倍，工具錯誤降至 1/3	1M (Beta)	智慧體
Kimi K2.6	SWE-Bench Pro 58.6（反超 GPT-5.4 與 Opus 4.6）	256K	程式設計
GLM-5.1	SWE-Bench Pro 58.4	—	程式設計
MiniMax M2.7	SWE-bench Pro 56.22%（10B 引數最小 Tier-1）	標準	程式設計
MiniMax M2.5	SWE-bench 80.2%	標準	程式設計
Qwen3.7-Max	AA Intelligence Index 56.6（全球前五、國產第一）	1M	智慧體

📚 上下文視窗對照表

模型	上下文視窗	來源
Gemini 2.5 Pro	2M	長文本推薦
GPT-5.5 Pro · GPT-5.5 · GPT-5.4 · Claude Opus 4.7 · Claude Opus 4.7 Thinking · Qwen3.7-Max	1M	model-info 明示
GPT-5.2 · chat-latest	400K	model-info 明示
Kimi K2.6	256K	model-info 明示
GPT-5.1 · GPT-5.3 Codex · GPT-5 · GPT-5 Mini · GPT-5 Nano · GPT-4.1 · GPT-4.1 Mini · GPT-4o · GPT-4o Mini · o3 · o4-mini	128K / 200K	model-info 明示
Grok 4 Fast / Grok Code Fast 1	200K / 256K	長文本推薦
GLM-4.6 / Claude 4 系列 / Kimi K2	200K	程式設計長上下文
Qwen Max / Qwen Plus / Qwen Turbo	32K	model-info 明示

再次提醒：上下文視窗數字 = 廠商標稱上限。 “大海撈針”等真實檢索準確率會隨超長文本顯著下降，長上下文 ≠ 替代 RAG。

💡 model-info 已給的 4 條成本最佳化建議（原文 1:1）

分級使用：簡單任務用便宜模型，複雜任務用高階模型
測試最佳化：先用小模型測試，確定需求後再用大模型
批次處理：大量相似任務可以選擇 Nano 或 Mini 版本
快取複用：對重複查詢結果進行快取

❓ model-info 已給的 3 條 GPT-5 系列注意事項（原文 1:1）

GPT-5 系列使用注意事項：

溫度引數 temperature 必須設定為 1（只支援 1）
使用 max_completion_tokens 替代 max_tokens
不要傳遞 top_p 引數

🔗 相關資源

模型資訊總覽（model-info） —— 所有資料的唯一來源
API易控制台定價頁 —— 即時價格查詢
影像與影片生成模型 —— 多模態模型對照
API 文件 · 快速開始 · OpenAI 相容呼叫

仍在猶豫選哪個？ 聯絡 API易客服，告訴我們：

應用場景（對話 / RAG / Agent / 寫作 / …）
日均呼叫量級
效能要求（首 token 時延、生成品質）
預算範圍

按你給這 4 個資訊給出專屬推薦組合。

宣告：本文件所有資料均來源於 docs/api-capabilities/model-info.mdx（截至 2026-07 讀取）。 model-info 會隨廠商發模型持續更新；最新模型推薦請直接查閱 model-info 或 API易控制台定價頁。

價格總表

模型對比

OpenAI

Anthropic

Google

xAI

阿里巴巴

字節跳動

Moonshot

智譜

MiniMax

2026 主流大語言模型橫評

📌 8 大場景推薦組合（直接抄作業）

場景 1：程式設計開發

場景 2：文本創作

場景 3：快速響應

場景 4：長文本處理

場景 5：複雜推理

場景 6：Agent / 智慧體

場景 7：聯網搜尋

場景 8：成本控制

🧮 程式設計能力跑分對照表

📚 上下文視窗對照表

💡 model-info 已給的 4 條成本最佳化建議（原文 1:1）

❓ model-info 已給的 3 條 GPT-5 系列注意事項（原文 1:1）

🔗 相關資源

​📌 8 大場景推薦組合（直接抄作業）

​場景 1：程式設計開發

​場景 2：文本創作

​場景 3：快速響應

​場景 4：長文本處理

​場景 5：複雜推理

​場景 6：Agent / 智慧體

​場景 7：聯網搜尋

​場景 8：成本控制

​🧮 程式設計能力跑分對照表

​📚 上下文視窗對照表

​💡 model-info 已給的 4 條成本最佳化建議（原文 1:1）

​❓ model-info 已給的 3 條 GPT-5 系列注意事項（原文 1:1）

​🔗 相關資源

📌 8 大場景推薦組合（直接抄作業）

場景 1：程式設計開發

場景 2：文本創作

場景 3：快速響應

場景 4：長文本處理

場景 5：複雜推理

場景 6：Agent / 智慧體

場景 7：聯網搜尋

場景 8：成本控制

🧮 程式設計能力跑分對照表

📚 上下文視窗對照表

💡 model-info 已給的 4 條成本最佳化建議（原文 1:1）

❓ model-info 已給的 3 條 GPT-5 系列注意事項（原文 1:1）

🔗 相關資源