同一个模型为什么在榜单里出现好几行？先看名称后面的括号。2026 年 10 月 16 日读取 Artificial Analysis 时，Claude Opus 5.5 的 max with fallback 配置显示综合指数 58，high with fallback 为 54。这里比较的是带有运行配置的条目，不能把配置标签删掉后只剩一个品牌名。
综合指数 v4.3.2 的构成与范围
当前方法页标注 Intelligence Index v4.3.2，汇总十项评测。四类权重分别是智能体任务 30%、编码 20%、科学推理 20%、通用能力 30%。因此，分数应与这一版测试内容和权重一起阅读。
方法页还说明，这套综合指数主要采用英语文本任务。若你要用模型改写中文科普或处理图片，接下来应查看相关专项测评，并准备自己的样稿。榜单先帮助缩小候选范围，实际任务再决定怎样使用候选。
输出速度、首 token 延迟与总响应时间
输出 tokens/s 表示开始收到输出后，每秒得到多少 token；首个 token 延迟则从发出请求计时，直到收到第一块输出。对于会返回推理 token 的模型，这一块可能仍是思考内容，首个答案 token 还要再等一段时间。完整响应时间涵盖输入处理、推理和答案生成。读表时还要看列名：若写的是“100 个输出 token 的总响应时间”，它是根据首个 token 延迟和输出速度合成的比较值。对话应用可以重点观察答案何时开始出现，批量任务则记录整批完成的时间。
Cost per Task 与小批量试跑
Cost per Task 使用该指数评测任务实际消耗的 token 及相应价格，形成加权平均成本。它给出了特定测试组合下的花费参照；若自己的任务输入更长、推理更多或经常命中缓存，账单结构也会改变。
例如，准备批量整理 100 篇材料时，可以先固定输出长度和同一套提示，从每个候选抽跑几篇，记录成功完成数、费用和人工修订时间。这个小规模试验直接对应自己的工作量，比将榜单单项数值乘以 100 更有解释力。
记录配置与入口，定期复测
记录模型完整名称、推理配置、供应商入口、榜单日期和方法版本，再写下自己的任务要求。同一模型由不同服务商托管时，速度和延迟也属于具体端点的表现；换入口后需要重新观察。
选择顺序可以很实际：先按能力筛出能完成任务的几个配置，再用等待时间和成本安排前台、后台任务。最后保留同样的样例，过一段时间再比一次。这样模型更新时，调整依据就能落在一份可重复的记录上。
资料：Artificial Analysis 模型榜单；综合指数方法；指标定义。页面读取日期：2026 年 10 月 16 日。