反AI技巧模型排名

看看哪些 AI 模型在反AI技巧上表现最好，哪些更稳定，以及差距主要出现在哪里。排序方式: 测试正确 ↑.

显示的模型数

反AI技巧得分平均值

7.4

最佳模型

DeepSeek V4 Pro 3.2

失败原因

失败原因为答案错误386 失败原因为未遵循指令44 失败原因为额外格式29 失败原因为 API 错误20 失败原因为无答案13 失败原因为超时6

311/311

排名	模型	公司	反AI技巧得分	分数	总成本	测试正确	响应时间（平均）
#48	Qwen3.8 27B high	Qwen	10.0	8.4	~$0.287	4/4	8.10s
总测试数 4 错误测试数 0 总成本 ~$0.287 响应时间（平均） 8.10s
#50	Inkling Small high	Thinkingmachines	10.0	8.4	$0.398	4/4	6.30s
总测试数 4 错误测试数 0 总成本 $0.398 响应时间（平均） 6.30s
#54	Muse Spark 1.3 low	Meta	10.0	8.2	$0.689	4/4	3.92s
总测试数 4 错误测试数 0 总成本 $0.689 响应时间（平均） 3.92s
#55	Claude Sonnet 5 medium	Anthropic	10.0	8.2	$0.922	4/4	3.80s
总测试数 4 错误测试数 0 总成本 $0.922 响应时间（平均） 3.80s
#56	Qwen3.8 2.4T A95B low	Qwen	10.0	8.1	$2.672	4/4	22.0s
总测试数 4 错误测试数 0 总成本 $2.672 响应时间（平均） 22.0s
#58	Muse Glimmer 30B xhigh	Meta	10.0	8.1	$0.510	4/4	13.0s
总测试数 4 错误测试数 0 总成本 $0.510 响应时间（平均） 13.0s
#59	Inkling high	Thinkingmachines	10.0	8.0	$1.046	4/4	12.7s
总测试数 4 错误测试数 0 总成本 $1.046 响应时间（平均） 12.7s
#63	GLM 5.2 high	Z.ai	10.0	8.0	$1.188	4/4	5.80s
总测试数 4 错误测试数 0 总成本 $1.188 响应时间（平均） 5.80s
#66	Kimi K3 max	Moonshot AI	10.0	7.9	$3.467	4/4	10.2s
总测试数 4 错误测试数 0 总成本 $3.467 响应时间（平均） 10.2s
#69	Qwen3.8 27B low	Qwen	10.0	7.9	~$0.071	4/4	3.02s
总测试数 4 错误测试数 0 总成本 ~$0.071 响应时间（平均） 3.02s
#70	Qwen3.7 Plus medium	Qwen	10.0	7.9	$0.277	4/4	8.58s
总测试数 4 错误测试数 0 总成本 $0.277 响应时间（平均） 8.58s
#71	Qwen3.6 Plus medium	Qwen	10.0	7.8	$0.418	4/4	9.90s
总测试数 4 错误测试数 0 总成本 $0.418 响应时间（平均） 9.90s
#72	Gemini 3.5 Flash Lite medium	Google	10.0	7.8	$0.272	4/4	2.11s
总测试数 4 错误测试数 0 总成本 $0.272 响应时间（平均） 2.11s
#73	GLM 5.2 medium	Z.ai	10.0	7.8	$0.224	4/4	5.89s
总测试数 4 错误测试数 0 总成本 $0.224 响应时间（平均） 5.89s
#76	Qwen3.8 27B medium	Qwen	10.0	7.8	~$0.058	4/4	2.93s
总测试数 4 错误测试数 0 总成本 ~$0.058 响应时间（平均） 2.93s

反AI技巧排名

筛选模型

按反AI技巧得分排名的顶级模型

反AI技巧得分 vs 总成本

按响应时间（平均）排名的顶级模型

反AI技巧 排名

筛选模型

按 反AI技巧 得分 排名的顶级模型

反AI技巧 得分 vs 总成本仅估算 GPU 的电费，不包括计算机其他部件及硬件购置成本。 NVIDIA GeForce RTX 3090: 2.8999 h × 0.300 kW × €0.2896/kWh × 1.138 USD/EUR = ~$0.286715.

按 响应时间（平均） 排名的顶级模型

反AI技巧排名

按反AI技巧得分排名的顶级模型

反AI技巧得分 vs 总成本

按响应时间（平均）排名的顶级模型