Artificial Analysis AI 趋势
分析 AI 的当前状况和推动其进步的主要趋势,包括模型智能、效率、架构、推理速度与成本。
AI 进展
追踪 AI 的持续进步以及各家领先 AI 公司的相对位置。
Artificial Analysis Progress Index v1 变化趋势
Item response theory estimate of general capability across Artificial Analysis evaluations · Highest-scoring effort variant shown
主要科技公司的资本支出变化
各季度资本支出(十亿美元)
Artificial Analysis Progress Index v1 与发布日期
Item response theory estimate of general capability across Artificial Analysis evaluations · Highest-scoring effort variant shown
Most attractive region
截至当时的最高分
各 AI 实验室的领先模型
各 AI 实验室达到的最高 Artificial Analysis Intelligence Index
No publicly available API
效率
分析 AI 效率的发展,包括达到不同智能水平的成本以及获取这种智能的速度如何变化。
按 Artificial Analysis Progress Index v1 阈值划分的语言模型 Intelligence Index 每项任务成本变化
Intelligence Index 每项任务的成本(美元,按各评测在指数中的权重加权平均)。阈值采用 Artificial Analysis Progress Index v1。
按 Artificial Analysis Progress Index v1 阈值划分的语言模型输出价格变化
每百万输出 token 的价格(美元)。阈值采用 Artificial Analysis Progress Index v1。
按 Artificial Analysis Progress Index v1 阈值划分的语言模型输出速度变化
每秒输出 token 数。阈值采用 Artificial Analysis Progress Index v1。
国家分析
AI 是一种全球现象。我们分享 AI 进展发生在哪里,以及各国领先模型如何比较的观点,并深入分析美国和中国这两个主要的 AI 发展中心。
各国 Artificial Analysis Progress Index v1 变化
Item response theory estimate of general capability across Artificial Analysis evaluations · Highest-scoring effort variant shown
开放权重:各国 Artificial Analysis Progress Index v1 变化
Item response theory estimate of general capability across Artificial Analysis evaluations · Highest-scoring effort variant shown
按国家/地区划分的领先模型
Artificial Analysis Intelligence Index · Leading models
No publicly available API
开放权重模型
开放权重模型具备灵活部署的优势,并可针对特定使用场景进行微调。我们分析领先的开放权重模型,以及它们的智能与专有模型相比如何。
开放权重与专有模型:Artificial Analysis Progress Index v1 变化趋势
Item response theory estimate of general capability across Artificial Analysis evaluations · Highest-scoring effort variant shown
Artificial Analysis Intelligence Index:开放权重与专有模型
Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1
No publicly available API
模型架构
AI 模型的架构会影响其性能和效率。本部分研究模型架构的趋势,例如混合专家(MoE)架构日益普及,以及这些趋势与模型能力之间的关系。
按模型架构划分的 Artificial Analysis Progress Index v1 与发布日期
Artificial Analysis Progress Index v1,仅限开放权重模型。每个模型显示得分最高的版本。
Most attractive region
模型规模:总参数量与活跃参数量
Comparison between total model parameters and parameters active during inference (billions)
Intelligence Index 与活跃参数
Artificial Analysis Intelligence Index · Active parameters at inference time (billions)
Most attractive quadrant
Pareto line
Intelligence Index 与总参数量
Artificial Analysis Intelligence Index · Size in parameters (billions)
Most attractive quadrant
Pareto line
上下文长度(Token):各季度中位数
上下文长度中位数(token)