与9月22日已发布榜单相比，前30换入12个推理配置，Claude 5.5占据前四。30名完整放在下图，浅红色标出中国模型；图后再看分数、成本和排名变化。
Claude 5.5占据前四，Sonnet并没有更便宜
第一名是Claude Opus 5.5（max with fallback），58分，每项评测任务平均花费5.98美元。第二名Sonnet 5.5（max with fallback）为56分、7.67美元。按这项成本口径算，Sonnet max比Opus max贵约28%。9月22日排前两位的Fable max、xhigh这次来到第5和第6，分数仍是53。上期第一与本期第一相差5分，但它们不是同一个模型。
第三名Opus 5.5（xhigh with fallback）同样是56分，任务成本3.46美元，不到Sonnet max的一半。第四名Opus high为54分、1.82美元。这几档值得连起来看：冲最高分、接受稍低分数、控制任务花费，对应的选择不一样。这里比较的是官网评测任务的平均成本，不是每百万token单价，也不是读一篇论文的报价。
今天的快照里，Opus max输出97 tokens/s，端到端响应时间723.13秒；xhigh为80 tokens/s、138.23秒。输出速度高，不代表整次回答结束得早。需要反复追问一篇论文时，第二项时间比单看tokens/s更接近等待的感受，但仍不能直接换算成实际阅读耗时。
GPT-6.1 Sol：52分，平均任务成本0.72美元
GPT-6.1 Sol（max）排第11，52分、0.72美元。第7名GPT-6 Astra（max）为53分、3.26美元。显示分数差1分，Sol的任务成本约为Astra的22%。这不等于两者在每一道题上都只差一点，更不能解释成准确率只差1%；它是综合指数的差值。
Sol有四档进入前30：max为52分、0.72美元，xhigh为51分、0.39美元，high为50分、0.32美元，medium为48分、0.21美元。从medium加到max，显示分数提高4分，平均任务成本增加到约3.43倍。这笔差价是否值得，需要拿同一批材料试出来。
本次Sol max的速度为59 tokens/s，端到端响应时间316.95秒；Astra max对应63 tokens/s、351.31秒。Sol成本低很多，等待时间却没有按相同比例缩短。若工作流是几十轮短问答，不能只按榜上的费用来挑模型。
Gemini 4 Argon进入第8，速度暂时留空
Gemini 4 Argon（high）排第8，53分、1.99美元，上下文窗口为100万tokens。与Astra max相比，显示分数相同，任务成本约为它的61%。相同显示分数附近有不同报价，这是这一行最直接的信息。
但Argon的速度、首段延迟和端到端响应时间仍是“--”。表里没有给出的数据就保留为空，不能用同系列另一款模型的数字补上，也不能因此称它为这一档最快的选择。现在能比较分数和成本，速度方面还缺一块。
100万tokens说明窗口容量，不说明引用能否找准。比较两篇论文时，如果回答漏掉训练集划分不同，两个结果数字即使抄对了，比较也不成立。对长文阅读来说，能放进去只是第一步，回答中的证据位置还要另查。
与9月22日已发布的30行对照，本次有12个配置此前不在前30里：Opus 5.5四档、Sonnet 5.5三档、GPT-6.1 Sol四档，加上Gemini 4 Argon（high）。它们占了四成位置，但不是12个独立基础模型。同一模型的不同推理档位分别占行，这个计数要先分清。
两期共有的18个配置，显示分数都没有变。MiMo从第17到第25，仍是46分、0.13美元；Qwen3.8 Max（0902）从第19到第27，仍是45分、5.41美元；GLM-5.3（max）从第22到第29，仍是45分、2.01美元；Step 5 Preview从第26到第30，仍是44分、0.72美元。新配置进入了它们前面，不能把名次下降写成能力下降。
上期第30名为42分，本期最后一行为44分。Kimi K3（max）从第27来到第31，仍是44分，与Step同分，只是落在这张图的范围之外。这里按官网顺序截取前30行，不另加成本或速度排序规则。同分条目的先后不能单独当作能力差距；掉出前30，也不等于分数降低。
数据来源： Artificial Analysis LLM Leaderboard（https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models）
评测方法： Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2（https://artificialanalysis.ai/methodology/intelligence-benchmarking）
官方更新日志： Artificial Analysis Changelog（https://artificialanalysis.ai/changelog）
数据截点： 2026年10月7日07:00（北京时间）
