# 一张每日更新的模型性价比榜单，把 420 个模型的智商和价格画成一条“价值前沿线”

> 原标题：Best LLM for every budget, updated daily

- 来源：Hacker News 首页
- 发布时间：2026-09-24T14:09:57.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/58666
- 原文：https://bestmodelforyourbudget.terrydjony.com/

## 摘要

这个网站把 Artificial Analysis 的智力指数和混合 API 价格放在一张图里，画出一条“价值前沿线”：线上每个点都代表没有更便宜又更聪明的模型。Claude Opus 5.5 在最贵档（8 美元/百万 token）拿了 57.6 分；Meta 的 Muse Spark 1.3 在 2 到 8 美元档以 48.1 分领先；小米的 MiM...

## 推荐理由

一张每日更新的价格-智力散点图，用 Artificial Analysis 的数据把 420 个模型排开，画出的“价值前沿线”让性价比选择变得很直接。有硬数据、有具体模型和分数，对从业者确实有用，所以 H 和 K 都站得住。但文章本身没有抛出争议性判断或身份认同话题，R 这块就弱了，整体停在 featured 档的 72 分是合理的。

## 锐评

这个网站做了一件很直观的事：把420个模型的“智力分”和混合API价格画成散点图，连出一条“价值前沿线”。线上每个点都代表没有更便宜又更聪明的模型，线下的全是被线上某个点“双杀”的。按预算分档看，最贵档（8美元/百万token）是Claude Opus 5.5，57.6分；2到8美元档Meta的Muse Spark 1.3以48.1分领先；0.54到2美元档小米的MiMo-V2.6-Pro拿了46.3分；最便宜档（0.24美元以下）是Z AI的GLM 5.3 Flash，41.8分。

但这里有个硬伤：智力指数到底怎么算的，正文一个字没提。Artificial Analysis的指数通常综合多个基准，但权重和具体构成不透明，不同任务场景下“聪明”的定义差别很大。另外，表格里Coding和Math两列大量显示“—”，说明很多模型的专项能力根本没数据，想按编程或数学能力选型的人暂时没法参考。

速度指标（每秒token数和首token延迟）也缺了不少，这对实际生产环境选模型很关键。建议把这张图当个快速筛选的起点，真要下单前还是得用自己的业务数据跑一遍。