Frontier Model Efficiency Map

把 模型能力 × Reasoning 档位 × 单任务消耗 × 订阅 Plan 放到同一张交互地图里。

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Data snapshot: 2026-10-12 · 6 providers · AA v4.3.2 · No tracking

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先看体验

这不是一个“模型排行榜”，而是一张决策地图：

• 顶部三张卡片直接给出当前的 前沿性价比 / 绝对能力 / 开放权重性价比。
• 主图把能力放在纵轴、任务消耗放在横轴，越靠左上越优。
• Provider、Reasoning 档位、Log 横轴、估算点、历史模型都可以即时筛选。
• 排名表、Plan 推荐与方法论继续向下展开，不需要在多个 benchmark 页面之间来回切换。

当前前沿性价比推荐：GPT-6.1 Sol · Medium。
当前绝对能力最高点：Claude Opus 5.5 · Max。

交互细节

图表交互刻意做得更克制：

• Hover / 点击 / 触摸模型点：图内只保留 Model ID + 消耗倍率，避免 tooltip 挡住附近点。
• 完整详情固定显示在筛选器与图表之间，包括 AA Intelligence、归一化能力、AA 单任务成本、修正后倍率、实测 / 估算状态。
• 点击后信息保持，手机端也不依赖 hover；如果筛选条件把当前模型隐藏，详情会自动清空。

当前覆盖

Provider	当前模型族
OpenAI	GPT-6 Luna · GPT-6.1 Sol · GPT-6 Astra · GPT-6 Sol（历史）
Anthropic	Claude Haiku 5.5 · Claude Sonnet 5.5 · Claude Opus 5.5 · Claude Fable 5.1
Google	Gemini 3.8 Flash · Gemini 4 Argon
DeepSeek	DeepSeek V4.1 Flash
Z.ai	GLM-5.3 · GLM-5.3 Flash
Kimi	Kimi K3

当前快照的三个锚点

目标	推荐	AA Index	AA task cost	备注
前沿性价比	GPT-6.1 Sol · Medium	48	$0.21	能力门槛之上的最低实测任务成本
绝对能力	Claude Opus 5.5 · Max	58	$5.98	当前页面统一能力口径最高点
开放权重性价比	GLM-5.3 Flash	42	$0.25	开放权重阵营中靠近 Pareto 前沿

怎么读这张图

1. 纵轴：能力

默认使用 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2，并把当前最高点线性归一为 100：

normalized capability = AA Intelligence Index / 58 × 100

这样不同 Provider 不需要混用各自的厂商 benchmark。

2. 横轴：单任务消耗

默认使用 Artificial Analysis 的 Cost per Intelligence Index Task，再以 GPT-6 Luna Max 作为 1× 基准：

consumption ratio = corrected task cost / corrected GPT-6 Luna Max task cost

跨厂商的 ChatGPT allowance、Claude session cap、Kimi credits 等内部额度并不等价，所以主图不直接把订阅额度强行换算到同一条轴上。

3. 长 Agent 修正

AA 的 task cost 已包含 reasoning token；页面额外提供一个可关闭的长任务修正层，用于近似持续 Agent loop 的订阅额度体感：

Effort	修正
Low	1.00×
Medium	1.00×
High	1.05×
XHigh	1.10×
Max	1.18×

它不是厂商官方计费倍率。

数据可信度

页面把三类信息明确区分：

官方信息
用于确认模型是否存在、Reasoning / Effort 档位、订阅 Plan、价格、额度和产品政策。

统一第三方实测
Artificial Analysis 用于跨厂商能力与单任务成本的统一比较。

显式估算
只有在“官方确认该档位存在、但当前 AA 没有对应统一测量”时才补点；UI 使用叉形空心点，并允许一键隐藏。

当前估算点包括 Gemini 3.8 Flash Low、DeepSeek V4.1 Flash Low / High、GLM-5.3 High、Kimi K3 High。

方法论

“前沿性价比”不是简单做 能力 ÷ 价格。极便宜但能力明显偏低的模型会在这种公式里被数学性放大，因此本项目采用：

1. 先设能力门槛：当前为 AA Index ≥ 48；
2. 再在满足门槛的实测点中寻找最低任务成本；
3. 估算点不参与“最高能力”结论；
4. Plan 推荐与 API task cost 分开处理。

这让推荐更接近“这个模型能不能完成目标任务，以及完成它要消耗多少资源”。

2026-10-12 官方政策补录（AA 实测值沿用 10/10 快照）

• OpenAI GPT-6.1 Sol Ultrafast（10/8）：这是 GPT-6.1 Sol 的低延迟服务档位，不是新模型或新 reasoning 档位。官方 API 定价 $12/M input、$60/M output，为 Standard 的 6×；不能把官方最高可达 8× 速度提升当作能力分数。Work / Codex 仅 Pro $500、符合条件的 Enterprise / Edu 支持；Pro $500 内含使用量按 Standard 的 8× 扣减，额度用尽后 credits 按 Standard 的 6× 扣减。Plus、Pro $100/$200 和 Business 暂不支持（购买 credits 也不解锁）。对应第三方 AA 能力/单任务成本数据未改变，不新增虚构的 Ultrafast 测试点。官方产品文档 · 官方 Work/Codex 用量政策 · 官方推出公告
• Google Gemini API 生命周期（10/8）：gemini-3.7-flash 已弃用并自动路由至 gemini-3.8-flash，gemini-3.5-flash 已弃用并自动路由至 gemini-3.6-flash；deep-research-pro-preview-12-2025 已弃用，计划 10/23 停止服务，应迁移至 deep-research-preview-04-2026 或 deep-research-max-preview-04-2026。当前图表未包含上述已弃用旧型号，故不新增对比点。官方 Gemini API release notes
• 推荐未调整：前沿性价比仍为 GPT-6.1 Sol · Medium，绝对能力为 Claude Opus 5.5 · Max；订阅 Plan 推荐不变。Ultrafast 的速度、购买资格与额度消耗单独披露，不得混入同一 AA 成本/能力坐标。

2026-10 快照变化

• Google AI Ultra（已于 2026-05 宣布，本次修正旧快照）：不再是单一 $249.99/月；美国官网现列 Ultra 5x $99.99/月、Ultra 20x $199.99/月，分别提供约 AI Pro 的 5x / 20x Gemini App 与 Antigravity 用量。Google AI Plus 为 $4.99/月、Google AI Pro 为 $19.99/月（美国官网月价）。

• Gemini App 个人账号（2026-10-09 起逐步实施）：Google 专项通知列出 Free 手动可选 Flash-Lite；AI Plus 可选 Flash-Lite / Flash、不再提供手动 Pro；AI Pro 与 Ultra 可选 Flash-Lite / Flash / Pro。AI Plus 生效时间由 Google 单独邮件通知。通用帮助页仍描述 Auto 自动模型路由/动态访问，故“手动不可选”不等于证明后台绝不使用高级模型；此限制也不等同 Gemini Developer API 政策。

• Gemini reasoning 档位：官方 Gemini App 帮助文档列出 Low / Medium / High，可手动选择时由账户权限与模型决定。高 thinking level 可能占用更多订阅额度；这是 Gemini App 产品设置，未当作独立的 API 模型 benchmark 点。https://support.google.com/gemini/answer/18648722?hl=en

• 来源：Google AI 订阅官网 · Google 2026 I/O 官方公告 · Google Gemini 访问政策 · 通用额度文档

• Claude Haiku 5.5（10/7）：新增 Low / Medium / High / XHigh / Max 五个 AA 实测点；AA Index 29 → 43，AA task cost $0.02 → $0.21。官方定价（≤100K prompt）为 $0.10/M input、$0.50/M output、$0.01/M cache read。

• Claude Sonnet 5.5（10/7）：Anthropic 将 cache read 从 $0.20/M 下调到 $0.10/M；按当前 AA 统一口径刷新后，Low / Medium / High / XHigh / Max task cost 约为 $0.35 / $0.48 / $0.88 / $2.01 / $5.46。

• Claude Max / Team（10/7）：Max 5x / 20x 新增 $100 / $200 每月 Claude Platform API credit；Team 按席位发放并共享池化，最高 $500/月。该 credit 不能用于 Claude 或 Claude Code 的额外交互用量。

• GPT-6 in ChatGPT（10/7）：Plus / Pro / Business / Enterprise 的 Chat 默认进入 GPT-6 Sol；Pro 的 Pro reasoning 继续使用 GPT-6 Astra。Work / Codex 模型未因这次 Chat 发布而替换。

• OpenAI Pro policy：Pro 200 已重新开放新订阅；官方同时注明非 grandfathered 的新 Pro 订阅内含用量低于旧档。Pro 500 仍是唯一包含 Astra Ultrafast 的自助 Pro 档。

• Claude Fable 5.1：继续保留当前实测前沿点。

• Gemini 4 Argon：继续以 limited rollout / preview 状态纳入，不视为全面可用。

• GPT-6 Sol：保留历史对比，但默认隐藏，由 GPT-6.1 Sol 取代当前位置。

推荐结论未变化：前沿性价比仍为 GPT-6.1 Sol · Medium；绝对能力仍为 Claude Opus 5.5 · Max。原有跨厂商 Plan 推荐不变；Google 的新 Ultra 5x 现在提供介于 AI Pro 与最高 Ultra 之间的重度使用选项。Claude Max 新增 API credit 价值仍保留。

更完整的来源链接在网页的 Methodology & Sources 区域以及 data.js 中。

本地运行

这是纯静态站点，不需要构建步骤：

python3 -m http.server 8000

然后打开 http://localhost:8000。

Project

• Live site: https://blackkcold.github.io/frontier-model-efficiency-map/
• License: MIT
• Contribution: CONTRIBUTING.md
• Security: SECURITY.md
• Validation: Static validation
• Deployment: GitHub Pages
• Governance: CODEOWNERS + protected main

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