市面上的大语言模型越来越多，到底哪个好？代码生成谁强？文本理解谁优？今天聊一个我自己在用的工具——AI Model Benchmark 。
平台简介
AI Model Benchmark 是一个 AI 大模型横向评测平台，目前接入了 DeepSeek 、 Kimi 等主流模型。不管你是开发者、技术负责人，还是单纯对 AI 感兴趣，都可以用它跑一轮测试，看看不同模型的真实差距。
体验地址：https://ai-model-benchmark.shizhishi.cn/
核心功能
多模型横向评测
选几个模型，一键同时跑测试，不用挨个手动对比。目前支持的模型：
- DeepSeek V4 Flash / V4 Pro
- Kimi K2.6 / K2.5
- Moonshot V1 系列 （8K/32K/128K）
- 后续还会持续接入
选好模型后，系统用同一套测试用例跑评测，保证对比公平。
五维度评分体系
不是简单打个"好"或"坏"，而是从五个维度分别打分：
| 维度 | 说明 | 权重 |
|---|---|---|
| 准确性 | 输出内容是否正确 | 30% |
| 完整性 | 有没有遗漏要点 | 25% |
| 效率 | 响应速度和 Token 利用率 | 20% |
| 清晰度 | 表达是否条理清楚 | 15% |
| 最佳实践 | 有没有遵循行业规范 | 10% |
每个维度 0-100 分，加权算综合评分，结果比单一打分靠谱得多。
可视化对比
数据跑出来了，还得看得懂。平台提供了三种图表：
- 雷达图——一眼看出各模型的能力分布，哪个维度强、哪个弱很直观
- 趋势折线图——看模型评分随时间的变化，方便追踪迭代效果
- 详细对比表格——精确到每个维度的数值，支持按类别和日期筛选
多类别测试用例
内置的测试用例覆盖了几种常见场景：
- 文本理解：新闻摘要、长文分析、语义推理
- 代码生成：算法实现、 API 调用、数据处理
- Bug 修复：定位并修复代码问题
- Bug 查找：代码审查与问题发现
- Web 能力：前端开发、接口对接
每个类别分简单、中等、困难三档，从不同角度考察模型表现。
AI 智能评分
平台用 AI Judge 做自动评分，分析模型输出的质量。如果 AI Judge 暂时不可用，会切换到规则评分，保证每次测试都有结果。
暗色/亮色主题
暗色亮色自由切换，主题偏好自动保存到本地，下次打开还是你喜欢的样子。
实际使用场景
技术选型
"项目要选一个代码生成强的模型，DeepSeek V4 Pro 和 Kimi K2.6 怎么选？"
在平台上选这两个模型，跑代码生成类别的测试，看雷达图和评分明细，结论很快就有。
能力验证
"Kimi K2.6 都说推理强，实际到底怎么样？"
选困难级别的用例跑一轮，看五维度评分和 AI 评审的详细评价。
成本对比
"DeepSeek V4 Flash 和 V4 Pro 价格差 3 倍，性能差多少？"
同时测试两个模型，对比评分和 Token 消耗，找到性价比合适的选择。
技术架构
简单列一下技术栈：
- 后端：FastAPI + SQLAlchemy + SQLite，异步架构
- 前端：Vue 3 + TypeScript + Element Plus + ECharts
- 评测引擎：多模型并行评测，WebSocket 实时推送进度
- 评分系统：AI Judge + 规则评分双通道
怎么用
- 打开 https://ai-model-benchmark.shizhishi.cn/
- 用访客模式登录，或者注册管理员账号
- 在 「测试中心」 选模型和测试用例
- 点 「开始测试」，等评测完成
- 在 「对比分析」 看可视化结果
- 在 「历史记录」 查看所有评测详情
写在最后
AI Model Benchmark 把大模型对比这件事做简单了。做技术选型、写论文、或者纯粹好奇，都可以跑一轮测试拿数据说话。
与其听各家宣传，不如自己跑一轮看看。数据不会骗人。
立即体验：https://ai-model-benchmark.shizhishi.cn/
觉得有用的话，欢迎分享给身边的朋友和同事。
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