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#Anthropic

开发公司：Anthropic

模型特点：Claude 系列中，Opus 面向复杂、持续时间较长的任务；Sonnet 兼顾日常工作能力与响应速度；Haiku 侧重速度和效率。各版本在工具使用、判断稳定性及结果检查方面具有不同的能力侧重。

Claude Haiku 5.5

发布时间：2026 年 10 月 7 日

核心特点：面向高吞吐、低延迟任务，属于 Claude 系列中侧重速度的轻量选择。费用倍率为 0.1×，能力定位以规则明确的高频处理为主，复杂推理和长篇创作可结合 Sonnet 或 Opus 进行选择。

Arena 评分：网页开发综合榜中的 Claude Haiku 5.5 (High) 为 1586±11 分，第 34 名。

适用场景：可用于分类、信息提取、短摘要及大量重复处理。例如，批量分析评论的情感倾向，从邮件中提取日期、联系人和待办事项，或为文章生成简短摘要。对于规则复杂、需要综合判断的内容，需要检查是否存在过度简化或条件遗漏。

Claude Opus 4.7

发布时间：2026 年 4 月 16 日

核心特点：重点支持复杂软件工程、指令遵循、结果自检和高分辨率图片理解，可用于复杂编程和知识类任务。Opus 4.8 及后续版本在相关能力上继续改进，选用时可结合实际任务比较。

Arena 评分：文本综合榜中的 Claude Opus 4.7 (High) 为 1501±4 分，第 7 名；网页开发综合榜中的 Claude Opus 4.7 (High) 为 1558±6 分，第 40 名。

适用场景：可用于复杂开发、图片资料分析及需要严格检查结果的专业任务。例如，识别高清设计稿中的界面元素并对照需求检查，将表格截图转为文字，或按清单核验程序输出。图片清晰度直接影响识别结果，过度压缩或文字过小的截图需要重点核对数字和符号。

Claude Opus 4.8

发布时间：2026 年 5 月 28 日

核心特点：在 Opus 4.7 基础上增强工具使用、协作判断及多步骤任务的一致性，侧重保持长流程任务中前后判断与结论的连贯性。

Arena 评分：文本综合榜中的 Claude Opus 4.8 (High) 为 1481±4 分，第 25 名；网页开发综合榜中的 Claude Opus 4.8 (High) 为 1556±6 分，第 41 名。

适用场景：可用于多工具协作、连续开发和需要保持判断一致性的任务。例如，连续完成资料检索、表格整理与结论编写，或在同一项目中开展多轮开发。费用倍率为 5×，与 Opus 5 相同；选用时，可与后续版本比较任务质量、处理效率及费用。

Claude Opus 5

发布时间：2026 年 7 月 24 日

核心特点：侧重复杂开发、知识工作和结果验证，属于上一代 Opus 旗舰型号。该型号在 Genspark 中的费用倍率为 5×，高于 Opus 5.5 和 Sonnet 5.5。

Arena 评分：文本综合榜中的 Claude Opus 5 (Max) 为 1491±5 分，第 13 名；网页开发综合榜中的 Claude Opus 5 (Max) 为 1689±6 分，第 8 名。

适用场景：可用于需要持续检查和迭代的任务。例如，分轮修改研究报告并核对引用，或通过多次测试与修正完善程序。选择新任务的常用型号时，可将 Opus 5.5 与 Sonnet 5.5 纳入比较，结合任务完成质量和实际积分消耗确定使用方案。

Claude Opus 5.5

发布时间：2026 年 9 月 22 日

核心特点：面向长时间运行、范围较大的编程和知识工作，属于 Claude 5.5 系列的旗舰型号。费用倍率为 4×，低于 Opus 4.7、Opus 4.8 和 Opus 5 的 5×。

Arena 评分：文本综合榜中的 Claude Opus 5.5 (High) 为 1509±7 分，第 3 名；网页开发综合榜中的 Claude Opus 5.5 (Max) 为 1807±14 分，第 1 名。

适用场景：可用于代码库迁移、系统审查及复杂规划。例如，梳理项目框架迁移涉及的模块，审查系统权限设计，或制定跨部门项目的分阶段计划。对于周期较长的任务，先形成整体方案，再按阶段执行和检查，有助于及早发现方向偏差并控制修改成本。

Claude Sonnet 5

发布时间：2026 年 6 月 30 日

核心特点：支持任务规划、浏览器与终端工具协作及持续编码，属于上一代 Sonnet 型号。该型号覆盖通用智能体与持续开发任务，费用倍率为 2×，与 Sonnet 5.5 相同。

Arena 评分：文本综合榜中的 Claude Sonnet 5 (High) 为 1461±4 分，第 58 名；网页开发综合榜中的 Claude Sonnet 5 (High) 为 1540±6 分，第 47 名。

适用场景：可用于通用智能体任务、持续编程及跨工具执行。例如，查询网页资料并汇总为文档，或在提供终端工具的功能中安装依赖、运行脚本并修复问题。由于 Sonnet 5 与 Sonnet 5.5 的费用倍率相同，新任务可优先评估 Sonnet 5.5 的适配情况。

Claude Sonnet 5.5

发布时间：2026 年 9 月 28 日

核心特点：侧重目标明确的日常工作、问题修复和办公内容制作，兼顾能力与成本。费用倍率为 2×，约为 Opus 5.5 的一半。对于知识准确性要求较高或高难度编程任务，可结合 Opus 5.5 的能力定位进行比较。

Arena 评分：文本综合榜中的 Claude Sonnet 5.5 (xHigh) 为 1477±7 分，第 30 名；网页开发综合榜中的 Claude Sonnet 5.5 (xHigh) 为 1768±13 分，第 3 名。

适用场景：可用于日常问题处理，以及文档、幻灯片和表格制作。例如，根据产品资料制作汇报幻灯片，将销售记录整理为含汇总信息的表格，或定位并修复代码错误。专业知识问答需要核对事实，办公文件制作则宜明确页数、结构和风格，以提高首次交付的适用性。

#DeepSeek

开发公司：深度求索

模型特点：DeepSeek 系列面向编程、推理和智能体任务。V4.1 Flash 结合图像理解能力，重点兼顾推理速度、吞吐量和连续任务执行。

DeepSeek V4.1 Flash

发布时间：2026 年 9 月 10 日

核心特点：面向编程、智能体任务和图像理解，强调推理速度、吞吐量及连续任务执行能力。费用倍率为 0.3×，可用于结合截图分析代码问题及处理多步骤任务。

Arena 评分：文本综合榜中的 DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) 为 1475±6 分，第 36 名；网页开发综合榜中的 DeepSeek-V4.1-Flash-20261017 (Max) 为 1664±14 分，第 13 名。两项成绩分别对应 2026 年 9 月 10 日与 10 月 17 日版本，均采用 Max 配置，应分别理解其适用范围。

适用场景：可用于代码问题分析、图片内容解释、资料整理和连续任务执行。例如，依据报错截图分析问题原因，解释流程图的含义，或将多份笔记整理为统一格式。复杂架构设计或要求严谨的长篇推理需要重点检查分析深度，并可由定位更高的型号辅助复核。

#Google

开发公司：Google DeepMind

模型特点：Gemini Flash 系列兼顾多模态理解、编程与处理效率，Argon 侧重复杂推理和长程任务。对话、图片生成及 TTS 属于不同功能，应按输出目标选择。

Gemini 3.6 Flash

开发公司：Google DeepMind

发布时间：2026 年 7 月 21 日

核心特点：兼顾响应速度、成本与多模态理解，侧重代码生成、智能体执行和空间推理。官方规格支持文本、图片、视频、音频和 PDF 输入，输入上限为 1,048,576 Token，输出为文本；支持工具调用和结构化输出，实际工具范围取决于 Genspark 功能范围。

Arena 评分：2026 年 10 月 20 日文本综合榜 Overall／Style Control 中的 Gemini 3.6 Flash (High) 为 1483±4 分，第 22 名。

适用场景：可用于长资料摘要、截图分析、代码修改与多步骤信息整理。例如，结合产品操作视频归纳问题，或根据多份需求文档整理开发清单。批量使用时宜固定输出结构，并抽查图片中的小字、表格数字及跨资料引用。

Gemini 3.7 Flash

开发公司：Google DeepMind

发布时间：2026 年 8 月 13 日

核心特点：Flash 系列中面向软件工程、网页开发及智能体工作流的版本，继续兼顾任务能力与处理效率。Google 发布记录显示，其 API 名称自 2026 年 10 月 8 日起弃用并自动转向 Gemini 3.8 Flash。这一规则属于 Google API，不能据此认定 Genspark 中同名的实际路由。

Arena 评分：2026 年 10 月 20 日文本综合榜 Overall／Style Control 中的 Gemini 3.7 Flash (High) 为 1489±5 分，第 17 名，标注为初步评分（Preliminary）。

适用场景：可用于网页原型、常规程序修改、任务拆解及资料整理。例如，将页面需求拆分为组件清单，再逐步生成和检查代码。复现旧任务时，应同时记录平台名称、日期和实际结果，避免将菜单名称视为固定版本保证。

Gemini 3.8 Flash

开发公司：Google DeepMind

发布时间：2026 年 9 月 2 日

核心特点：面向持续软件工程、自主智能体和复杂企业工作流，强调在 Flash 的速度与成本定位下完成较长的任务。支持文本、图片、视频、音频及 PDF 输入，官方输入上限为 1,048,576 Token，输出上限为 65,536 Token。对话型号输出文本，语音合成由单独的 TTS 型号承担。

Arena 评分：2026 年 10 月 20 日文本综合榜 Overall／Style Control 中的 Gemini 3.8 Flash (High) 为 1496±5 分，第 9 名，标注为初步评分（Preliminary）。

适用场景：可用于结合多份资料的办公分析、持续代码修复及跨步骤任务。例如，阅读项目文档和界面截图后定位问题，或将多个部门的材料整理为一致的报告。连续任务宜分阶段检查结果，明确哪些内容必须引用原始资料。

Gemini 4 Argon

开发公司：Google DeepMind

发布时间：2026 年 10 月 13 日

核心特点：旗舰推理型号，面向复杂软件工程、数学与科学问题、多步骤智能体和长篇输出。支持文本、图片、视频、音频及 PDF 输入，官方统一上下文窗口为 1,048,576 Token。输入和输出共同使用该窗口，长解码能力不代表输入与输出各自拥有独立的百万 Token 额度。

Arena 评分：2026 年 10 月 20 日文本综合榜 Overall／Style Control 中的 Gemini 4 Argon (High) 为 1524±9 分，第 1 名，标注为初步评分（Preliminary）。

适用场景：可用于复杂技术方案、长篇研究分析、大型代码库理解及多轮结果验证。例如，对比多个系统设计的约束，或围绕长篇技术资料逐步形成分析报告。较大上下文容量仍需配合明确的问题清单与引用位置，关键论证应逐项核验。

#Kimi

开发公司：月之暗面

模型特点：Kimi 系列面向长上下文分析、编程与知识工作，可结合文字和视觉资料持续开展任务。

Kimi K3

发布时间：2026 年 7 月 16 日

核心特点：面向长程编程、知识工作、深度推理与视觉理解，提供约 100 万 Token 上下文。可结合大量文档或较大规模代码库开展分析，支持跨文件、跨资料的上下文关联。

Arena 评分：文本综合榜中的 Kimi K3 (Max) 为 1488±5 分，第 18 名；网页开发综合榜中的 Kimi K3 (Max) 为 1655±6 分，第 16 名。

适用场景：可用于长文档阅读、跨资料研究、大型项目梳理，以及结合代码库、多份资料和图片开展分析、开发与办公制作。例如，依据技术手册回答章节问题，对比多份年度报告的变化，或梳理大型项目的模块关系。较大的上下文容量并不保证所有细节均能准确引用，具体数字和条款需要保留位置标注并核对原文。

#Meta

开发公司：Meta

模型特点：Muse Spark Open 面向多模态推理、软件工程和智能体任务，支持结合多种资料持续开展分析与开发。

Muse Spark Open

发布时间：2026 年 10 月 15 日

核心特点：原生多模态模型，提供 100 万 Token 上下文，侧重复杂软件工程、多步骤推理和长程智能体任务。可同时处理文字、图片等资料，并在持续任务中关联前文信息。名称中的 Open 表示开放权重定位，实际使用仍受对应许可及平台服务规则约束。

Arena 评分：网页开发综合榜中的 Muse Spark Open (Max) 为 1528±17 分，第 52 名。

适用场景：可用于跨资料推理、复杂代码逻辑分析及需要连续执行工具的任务。例如，结合产品截图和需求文档分析功能缺陷，梳理多层调用的业务代码，或连续调用搜索与整理工具完成调研。混合提交多类资料时，明确各份资料的用途和优先级，有助于减少依据选择偏差。

#MiniMax

开发公司：MiniMax

模型特点：MiniMax 的对话模型面向多模态编程与智能体工作。M3 与 H3 视频、Music 音乐及 TTS 语音系列分别承担不同的输出任务。

MiniMax M3

发布时间：2026 年 6 月 1 日

核心特点：原生多模态编程与智能体模型，支持图像、视频输入及最长约 100 万 Token 上下文，可结合视觉信息、代码与工具连续完成任务。费用倍率为 0.3×，在Genspark对话模型中属于较低费用方案。

Arena 评分：文本综合榜中的 MiniMax-M3 为 1441±4 分，第 97 名；网页开发综合榜中的 MiniMax-M3 为 1482±6 分，第 67 名。

适用场景：可用于程序修复、前后端开发、搜索和 Office 工作流，以及从需求理解、视觉资料分析到代码与办公成果制作的连续任务。例如，依据操作录屏复现界面问题并修复代码，参照设计截图编写前端页面，或将会议资料整理为办公文档。视频输入宜集中于与问题相关的片段，以减少无关画面对关键信息识别的影响。

#NVIDIA

开发公司：英伟达

模型特点：Nemotron 是 NVIDIA 面向推理与智能体系统的模型系列。Nemotron 3.5 Super VL 结合视觉理解、推理与工具使用，面向文档、图表和专业流程；Nemotron 3 Ultra 侧重复杂任务的规划和调度。

Nemotron 3 Ultra

发布时间：2026 年 6 月 4 日

核心特点：侧重复杂推理、长时间运行的智能体规划与调度，模型规模较大。其能力定位更侧重长上下文推理和高难度知识问答，响应速度相对较慢。

Arena 评分：文本综合榜中的 NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) 为 1426±7 分，第 121 名。该成绩对应 550B-A55B 的 NVFP4 配置。

适用场景：可用于架构分析、跨资料研究及需要持续判断的多步骤任务。例如，比较多份技术方案的架构特点，或制定分阶段推进的研究计划。对于时效要求较高或数量较大的批量任务，需要结合总处理时间评估适配性。

Nemotron 3.5 Super VL

发布时间：2026 年 10 月 15 日

核心特点：支持文本、图像、文档和视频理解，结合推理、指令遵循与工具调用。模型体量小于 Nemotron 3 Ultra，侧重多模态任务与输出效率，费用倍率为 0.2×。

Arena 评分：文本综合榜中的 NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4) 为 1414±10 分，第 146 名（初步评分，Preliminary）；网页开发综合榜中的 NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4) 为 1404±16 分，第 95 名。上述成绩对应 120B-A12B 的 NVFP4 配置。

适用场景：可用于图表解读、文档信息提取、代码检查及专业业务流程。例如，从财务报表截图中提取关键指标，在合同扫描件中定位付款条款，或检查代码是否符合编写规范。对于长上下文推理和高难度知识问答，可结合 Ultra 的能力侧重，对超长文档中的关键结论进行比较与复核。

#OpenAI

开发公司：OpenAI

模型特点：OpenAI 系列主要面向文本处理、编程、图片理解和工具协作。GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Sol 侧重复杂编程及智能体工作；GPT-5.6 系列通过 Sol、Terra、Luna 区分任务定位；GPT-6 Luna 侧重高频、目标明确的任务。

GPT-5.5

发布时间：2026 年 4 月 24 日

核心特点：面向复杂专业工作，支持编程、图片理解与工具协作。该型号早于 GPT-5.6 系列发布，能力定位侧重连续分析和较深入的推理，可用于要求较高的专业任务。

Arena 评分：文本综合榜中的 GPT-5.5 (High) 为 1481±4 分，第 24 名；网页开发综合榜中的 GPT-5.5 (xHigh, Codex Harness) 为 1513±6 分，第 58 名。

适用场景：可用于报告逻辑审阅、结合截图分析界面问题，以及逐步核对代码与需求的一致性。例如，检查报告中的论证结构与数据引用，或依据需求清单审查程序实现。该型号在 Genspark 中的费用倍率为 5×，为Genspark所列 OpenAI 型号中的最高倍率。批量处理及简单任务可结合成本选择 Terra 或 Luna 方案。

GPT-5.6 Luna

发布时间：2026 年 7 月 9 日

核心特点：面向大批量、规则明确的任务，属于 GPT-5.6 系列的轻量方案。其定位与 GPT-6 Luna 接近，费用倍率为 0.2×。

Arena 评分：文本综合榜中的 GPT-5.6 Luna (xHigh) 为 1452±4 分，第 75 名；网页开发综合榜中的 GPT-5.6 Luna (xHigh, Codex Harness) 为 1518±6 分，第 56 名。

适用场景：可用于分类、信息提取和短摘要。例如，将用户反馈划分为“功能建议”“故障报告”和“使用咨询”，从简历中提取学历与工作年限，或为新闻条目生成标题式摘要。分类任务需要明确类别清单及判断标准，以提高同类内容处理的一致性。

GPT-5.6 Sol

发布时间：2026 年 7 月 9 日

核心特点：GPT-5.6 系列的旗舰型号，侧重多步骤分析、编程及复杂专业工作。在 Sol、Terra、Luna 三种方案中，重点承担需要任务拆解、深入推理和反复校验的工作，费用倍率高于 Terra 与 Luna。

Arena 评分：文本综合榜中的 GPT-5.6 Sol (xHigh) 为 1484±4 分，第 21 名；网页开发综合榜中的 GPT-5.6 Sol (xHigh, Codex Harness) 为 1616±6 分，第 28 名。

适用场景：可用于复杂问题分析、程序开发和多步骤专业任务。例如，对比多份方案文档并整理差异与风险，分析业务逻辑的边界条件，或设计数据处理脚本的完整流程。日常问答、简单改写等轻量任务可结合实际效果选择较低费用方案，以控制积分消耗。

GPT-5.6 Terra

发布时间：2026 年 7 月 9 日

核心特点：兼顾任务能力与处理效率，位于 GPT-5.6 系列的中间精度选择。其任务定位介于 Sol 与 Luna 之间，费用倍率为 2×，适合作为常规工作的候选型号。

Arena 评分：文本综合榜中的 GPT-5.6 Terra (xHigh) 为 1467±4 分，第 49 名；网页开发综合榜中的 GPT-5.6 Terra (xHigh, Codex Harness) 为 1522±6 分，第 54 名。

适用场景：可用于日常写作、资料整理及难度适中的办公和编程任务。例如，根据会议要点编写通知，归纳多篇资料并形成提纲，或编写、修改中等规模的脚本。对于推理链条较长或涉及多个文件修改的任务，需要重点检查步骤完整性，并可结合结果考虑 Sol 精度。

GPT-6 Luna

发布时间：2026 年 9 月 22 日

核心特点：强调高频任务的处理效率，属于 GPT-6 系列的轻量精度。费用倍率为 0.1×，为Genspark所列 OpenAI 型号中的最低倍率，适合调用次数较多、单次任务范围较小的场景。

Arena 评分：文本综合榜中的 GPT-6 Luna (Max) 为 1441±4 分，第 96 名；网页开发综合榜中的 GPT-6 Luna (Max) 为 1578±6 分，第 38 名。

适用场景：可用于批量摘要、字段提取和范围较小的代码任务。例如，从商品描述中提取品牌、型号和规格，将客服对话归纳为简短摘要，或为单个函数补充注释。批量提取时，固定输出格式与字段名称有助于减少字段缺失和命名不一致。

GPT-6 Sol

发布时间：2026 年 9 月 22 日

核心特点：面向复杂编程与智能体工作流，支持跨步骤开发和连续工具操作。在提供代码执行或文件工具的功能中，可衔接代码阅读、文件修改与结果检查，并依据中间结果调整后续步骤。

Arena 评分：文本综合榜中的 GPT-6 Sol (Max) 为 1459±6 分，第 62 名；网页开发综合榜中的 GPT-6 Sol (Max) 为 1683±10 分，第 9 名。

适用场景：可用于复杂项目开发、代码问题排查及需要连续执行工具的任务。例如，依据报错信息分析问题来源，为已有项目补充模块，或批量调整多个文件中的接口调用方式。对于流程较长的任务，分阶段处理并核对阶段结果，有助于减少步骤遗漏和前后修改不一致的情况。

GPT-6.1 Sol

发布时间：2026 年 9 月 29 日

核心特点：以较低成本提供接近 GPT-6 Astra 的复杂任务处理能力，重点支持编程、计算机操作和专业文档工作。作为 GPT-6 Sol 的升级版本，进一步增强多步骤开发、跨应用操作及长篇专业文档处理能力，在Genspark所列 OpenAI 型号中侧重要求较高的复杂工作。

Arena 评分：文本综合榜中的 GPT-6.1 Sol (Max) 为 1479±8 分，第 28 名；网页开发综合榜中的 GPT-6.1 Sol (Max) 为 1753±13 分，第 4 名。

适用场景：可用于复杂代码开发、计算机操作及专业文档制作。例如，定位并修复已有项目中涉及多个文件的缺陷，按指定格式整理合同条款对照表，或依据需求说明分阶段完成网页功能开发。此类任务需要明确目标、限制条件和验收标准，以减少模型自行补充假设造成的结果偏差。

#xAI

开发公司：xAI

模型特点：Grok 系列由 xAI 研发，主要面向编程、知识工作与长程智能体任务。Grok 4.6 侧重多步骤执行和交互式项目开发；Grok 4.7 进一步增强复杂任务处理、结果验证与长上下文管理。

两款模型均可用于代码开发、资料研究与专业内容整理。对于任务链较长、需要多轮结果检查的工作，可结合 Grok 4.7 的能力定位进行选择。实际可用的搜索、文件和执行工具仍取决于 Genspark 的具体功能。

Grok 4.6

发布时间：2026 年 8 月 12 日

核心特点：面向长时间运行的智能体任务，支持资料研究、信息分析、跨代码库开发及交互式应用制作。该型号可用于延续已形成稳定流程的任务，后续版本 Grok 4.7 则进一步扩展复杂任务处理能力。

Arena 评分：文本综合榜中的 Grok 4.6 (High) 为 1455±5 分，第 70 名；网页开发综合榜中的 Grok 4.6 (High) 为 1617±7 分，第 27 名。

适用场景：可用于从需求构想到可用初版的连续开发与迭代。例如，将工具需求逐步实现为可交互的网页应用，或通过多轮修改完善数据看板。初版完成后，需要逐项检查功能、边界条件和异常处理，再判断是否满足实际使用要求。

Grok 4.7

发布时间：2026 年 9 月 21 日

核心特点：采用更大的基础模型，重点增强复杂编程、知识工作、长上下文管理和结果自检，并提升文档与演示文稿制作能力。其定位侧重 Grok 系列中的复杂专业任务，费用倍率与 Grok 4.6 相同，均为 2×。

Arena 评分：文本综合榜中的 Grok 4.7 (xHigh) 为 1442±6 分，第 91 名；网页开发综合榜中的 Grok 4.7 (xHigh) 为 1637±10 分，第 18 名。

适用场景：可用于需要持续执行和反复验证的专业任务。例如，依据调研资料编写含数据表的分析报告，制作结构完整的演示文稿，或重构已有代码并逐项核验功能。模型自检可辅助发现问题，报告中的关键数据与结论仍需核对。两款 Grok 型号费用倍率相同，新任务可优先评估 Grok 4.7。

#Xiaomi

开发公司：小米

模型特点：MiMo V2.6 系列包括 Pro 与 Flash 两种多模态推理型号，分别侧重复杂专业任务和高频规模化处理。系列官方发布文章标注日期为 2026 年 9 月 22 日。

MiMo V2.6 Flash

发布时间：2026 年 9 月 22 日

核心特点：侧重高频调用与规模化任务，兼顾能力、效率和成本。属于 MiMo V2.6 系列的轻量精度，费用倍率为 0.14×，适合对成本敏感、调用次数较多的场景。

Arena 评分：文本综合榜中的 MiMo-V2.6-Flash 为 1449±6 分，第 80 名；网页开发综合榜中的 MiMo-V2.6-Flash 为 1634±9 分，第 19 名。

适用场景：可用于批量整理、资料处理及常规办公任务。例如，统一文档标题格式，将会议转写稿整理为纪要，或批量编写商品简介。批量执行前，可通过少量样本检查指令效果和输出格式，以减少后续修改工作。

MiMo V2.6 Pro

发布时间：2026 年 9 月 22 日

核心特点：侧重复杂项目、长程任务和高要求专业工作，属于 MiMo V2.6 系列的高精度。费用倍率为 0.435×，可用于兼顾复杂任务能力与积分成本的场景。

Arena 评分：文本综合榜中的 MiMo-V2.6-Pro 为 1480±9 分，第 27 名；网页开发综合榜中的 MiMo-V2.6-Pro 为 1625±10 分，第 22 名。

适用场景：可用于大型编程、深度分析及科研辅助。例如，梳理大型代码库的依赖关系，分析实验数据的趋势与异常值，或辅助整理文献综述结构。科研辅助中的文献信息需要逐条核对原始出处，避免采用不存在或信息不准确的引用。

#ZhipuAI

开发公司：智谱

模型特点：GLM-5.3 与 GLM-5.3 Flash 在输入能力和任务定位上有所不同。两款模型的规格均提供 100 万 Token 上下文与 12.8 万 Token 最大输出。GLM-5.3 Flash 与 FlashX 为不同型号，速度指标需要分别看待。

GLM-5.3

发布时间：2026 年 8 月 14 日

核心特点：基础规格支持文本输入，侧重复杂软件工程、终端操作与长程智能体能力。不支持直接输入图片和文件，费用倍率为 1×。

Arena 评分：文本综合榜中的 GLM-5.3 (Max) 为 1481±5 分，第 26 名；网页开发综合榜中的 GLM-5.3 (Max) 为 1621±8 分，第 25 名。

适用场景：可用于复杂软件开发、终端任务和需要持续执行的智能体工作。例如，编写并调试命令行脚本，依据需求实现后端接口，或连续完成多步骤部署检查。涉及截图分析或上传文档读取时，需要选择 GLM-5.3 Flash 等支持相应输入类型的型号。

GLM-5.3 Flash

发布时间：2026 年 8 月 26 日

核心特点：支持视频、图片、文本和文件输入，输出类型为文本。任务定位较 GLM-5.3 轻量，输入类型更丰富，费用倍率为 0.15×。

Arena 评分：文本综合榜中的 GLM-5.3-Flash 为 1475±5 分，第 38 名；网页开发综合榜中的 GLM-5.3-Flash 为 1607±7 分，第 29 名。

适用场景：可用于视觉编程、文档处理及高频办公任务。例如，依据网页截图生成页面代码，提取 PDF 文件中的表格内容，或批量处理日常办公文档。对于涉及多个文件的复杂工程任务，可结合 GLM-5.3 的软件工程定位进行评估。

#Genspark

开发公司：Genspark

模型特点：Mixture-of-Agents 将多种模型组织为协作流程，实际组合会随平台更新与任务类型变化。

Mixture-of-Agents

开发公司：Genspark

发布时间：2024 年 12 月 18 日

核心特点：属于多模型协作模式，通过汇集、比较和整理多个模型的回答形成最终结果。对话任务侧重综合不同观点及检查回答中的分歧，不能将其理解为具有固定参数、固定版本的单一基础模型，也不能保证多模型一致时结论就一定正确。

适用场景：可用于需要多角度比较的方案分析、较复杂的知识问答及译文润色。例如，综合不同方案的优缺点，再形成统一建议。重要事实仍应要求提供来源。积分消耗应按实际参与的模型调用及平台扣分记录判断。

#模型选用建议

选用语言与多模态模型时，应根据任务复杂度、资料规模及输入类型，综合考虑输出质量、处理效率与使用成本。建议以代表性任务开展对比测试，明确输出格式和验收标准，并结合任务完成率、修改次数及实际积分消耗确定适用方案。涉及重要事实与专业结论时，仍应核查原始资料，避免仅以模型规模或多模型回答的一致性判断结果可靠性。具体选用建议如下：

• 日常办公与高频处理：分类、提取和短摘要可优先评估 GPT-6 Luna、Claude Haiku 5.5 或 MiMo V2.6 Flash；综合写作与资料整理可比较 Claude Sonnet 5.5、GPT-5.6 Terra 等型号。批量应用前宜明确输出格式，并通过代表性样例检查准确性。

• 复杂推理与工程开发：复杂编程、专业分析和持续执行任务可比较 GPT-6.1 Sol、Claude Opus 5.5、Gemini 4 Argon 与 MiMo V2.6 Pro。应明确任务范围、阶段目标和验收标准，结合完整任务的交付质量、处理耗时及修改次数确定使用方案。

• 长资料与多模态分析：长文档、代码库及跨资料分析可评估 Kimi K3、MiniMax M3 或 Muse Spark Open；图表与视频理解可结合 Nemotron 3.5 Super VL 等型号选择。应同时确认上下文容量与输入类型，并要求关键结论标明资料来源及对应位置。

• 既有流程与成本评估：已有稳定提示词和工具配置的流程，可在保留质量基准的基础上比较新旧型号；需要综合不同观点时，可评估 Mixture-of-Agents。选用依据应包括任务完成率、响应时间和实际积分消耗，重要事实仍须核对，多模型回答一致不等同于结论准确。