2026 主流 AI 模型基準測試對比

至於 Grok 4.3 同 DeepSeek V4，由於公開評測方法較少或透明度較低，目前較難做完全公平比較。

Coding benchmark：Claude 最突出

如果只睇 程式能力，目前最強嘅公開訊號其實來自 Claude Opus 4.7。

佢喺 SWE‑Bench Pro 取得：

• 64.3% 成功率

呢個 benchmark 被認為係最接近「真實工程」嘅 AI coding 測試之一。

相比之下：

• GPT‑5.5：58.6%
• Gemini 3.5 Flash：55.1%

雖然 Claude 喺 SWE‑Bench 表現最好，但 GPT‑5.5 喺 terminal workflow 任務 特別強，例如：

• Terminal‑Bench 2.0：82.7%

呢個 benchmark 測試 AI 喺 command line 自動化、工具協作同多步推理方面嘅能力。

Grok 4.3 嘅 coding benchmark 則比較零散，例如：

• IFBench：81%
• τ²‑Bench telecom 任務：98%

但呢啲 benchmark 評測範圍較窄，同 SWE‑Bench 或 Terminal‑Bench 並唔完全可比。

DeepSeek V4 方面，目前公開 coding benchmark 仍然非常有限，部分數據只來自官方或未經獨立驗證嘅報告，因此比較難確認真實排名。

Agent 工作流程與工具使用

近年 benchmark 越來越重視 AI 能否協調多個工具完成複雜任務。

喺呢方面，Google 公布嘅資料顯示 Gemini 3.5 Flash 表現非常突出。

例如：

• MCP Atlas：83.6%
• Toolathlon：56.5%

呢類 benchmark 主要測試 AI 調用 API、工具鏈同多步 workflow 嘅能力。

OpenAI 嘅 GPT‑5.5 亦喺知識型工作 benchmark 表現強勢。

例如 GDPval 評估跨專業知識任務，GPT‑5.5 達到：

• 84.9% 勝出或打和率

Claude Opus 4.7 同樣喺 電腦操作 benchmark 表現不錯：

• OSWorld‑Verified：78.0%

Context、速度同成本因素

Benchmark 成績未必完全反映實際部署體驗。

例如 Grok 4.3 特別強調：

• 100 萬 token context window
• 約 $1.25 / 百萬 input tokens
• 約 $2.50 / 百萬 output tokens

對於需要分析超長文件或大型資料集嘅工作流程，呢個設定相當吸引。

Gemini 3.5 Flash 則主打速度。Google 表示佢輸出 token 速度可比其他前沿模型快數倍，同時仍保持接近旗艦級 benchmark 表現。

而 DeepSeek 系列通常以 低成本或可自部署（open‑weight）策略 作為主要賣點，對企業私有部署場景特別有吸引力。

DeepSeek V4 的獨立評估

DeepSeek V4 最可信嘅第三方評估來自 美國國家標準與技術研究院（NIST）旗下 CAISI 計劃。

該評估指出：

• DeepSeek V4 係 測試中最強嘅中國 AI 模型
• 但 整體能力仍落後全球最前沿模型約 8 個月

報告亦提到：

• DeepSeek 自行公佈嘅 benchmark 成績 普遍比 CAISI 獨立測試更高

呢亦再次說明 獨立 benchmark 對 AI 評測的重要性。

為何 AI benchmark 很難直接比較

即使有公開數字，跨公司比較仍然存在幾個問題：

• benchmark 版本不同（例如 Terminal‑Bench 2.0 vs 2.1）
• 有些測試係 廠商自己跑
• 有些指標係 Elo rating，有些係百分比

因此任何「全球排名」都需要小心解讀。

目前證據最支持的結論

根據目前公開數據，大致格局可以這樣理解：

• GPT‑5.5：整體能力最全面，特別係 agent 任務與知識型工作。
• Claude Opus 4.7：目前 coding benchmark 最強嘅模型之一。
• Gemini 3.5 Flash：速度級模型中最接近旗艦性能。
• Grok 4.3：長 context 同價格優勢，但 benchmark 覆蓋較少。
• DeepSeek V4：中國最強模型之一，但仍落後前沿模型。

實際選擇模型時，「最好」其實好依賴用途——例如 coding agent、研究助理、長文本分析或者低成本推理，都可能導致完全不同的最佳選擇。