1. 模型
  2. Z.ai
  3. AI Intelligence Index vs Cost
A
@ArtificialAnlysX · 2026年6月17日

AI Intelligence Index vs Cost

@ArtificialAnlys 的这张标注图在 X 上获得 34.4万 浏览，是 @artificialanlys 帖子中位数的 30 倍，在我们收录的 1,162 条 AI 图表帖中浏览排第 192。读取于2026年10月13日。

AI Intelligence Index vs Cost per Task

X数据标注图GLM-5Z.ai 全部模型Claude Opus 4.5GPT-5.2Gemini 3.1 Pro PreviewClaude Sonnet 4.5GPT-5.1 (high)Claude Opus 4.8 (max)
发布者 @ArtificialAnlys 于 X, 2026年6月17日. 来源: x.com
75/ 100

ViralChart 评分

传得远，互动偏少

浏览高于中位数，互动率却更低：看到的人多，动手的人少。大账号常见。

#124 / 1,162 我们收录的 AI 图表帖 · #18 / 491 @artificialanlys 的帖子. 评分 = 浏览 40%、赞 30%、互动率 15%、收藏率 15%，每项都按我们收录的全部 AI 图表帖计算百分位。

我们的解读

传得远，互动偏少，得分在1162条AI图表帖中排第124。

浏览量34.4万，是@ArtificialAnlys中位数1.1万的30倍。

得分75，在1162条AI图表帖中排第124，高于中位。

发布当天4条帖子中排第1，浏览量领先。

30x@artificialanlys 帖子中位数的倍数

34.4万 浏览，而 @artificialanlys 一条典型帖子是 1.1万。

15x标注图帖子中位数的倍数

我们收录的 62 条标注图帖子，中位数是 2.3万 浏览。

4@artificialanlys 当天的帖子数

2026年6月17日 连发的 4 条帖子之一，当天浏览排第 1。

前 44%收藏率

0.089% 的浏览者收藏了它，打算回头再看。中位数帖子是 0.076%。

X 公开数据，读取于2026年10月13日。对比对象：1,162 条我们收录的 AI 图表帖，以及 @artificialanlys 的 491 条。

它的位置

传播范围对比打动程度

每个点是一条帖子。越往右浏览越多，越往上互动率越高。两条线是中位数，四个角就是四种帖子。

在 1,162 条我们收录的 AI 图表帖中

评分 #124 / 1,162

浏览34.4万#192前 16%
赞1927#163前 14%
互动率0.68%#629后 46%
收藏率0.089%#506前 44%

在 @artificialanlys 的 491 条帖子中

评分 #18 / 491

浏览34.4万#33前 7%
赞1927#27前 5%
互动率0.68%#305后 38%
收藏率0.089%#220前 45%

增长

我们的读取覆盖了 28 小时

浏览34.4万
读取时发布天数119 天
平均每天浏览2904浏览除以发布以来的天数
两次读取之间新增+1228 小时内的浏览增量，目前约每天 10

圆点是我们的读取。从发布当天到第一次读取之间的虚线是空档，不是数据。

@artificialanlys 的帖子随时间变化

我们收录的这个账号的每条帖子，按日期和浏览排列。标出的是这一条，线是最近 10 条的滚动中位数。

新闻 · 2026年6月17日

@ArtificialAnlys AI指数成本图浏览量34.4万

浏览量34.4万，互动率0.68%，低于中位数。

发生了什么

2026年6月17日，@ArtificialAnlys发布1张标注图表，主题为AI智能指数与成本。当天另有3条帖子，其中最大的是CritPt基准榜，浏览量4.2万。

数字

浏览量34.4万，在1162条AI图表帖中排第192，高于中位数4万。得分75，在1162条中排第124，在@ArtificialAnlys的491条中排第18。

经验

浏览量是公司中位数的30倍，但互动率0.68%低于AI图表帖中位数，属于传得远但互动偏少。

意味着什么

高浏览量未转化为高互动，收藏率0.089%，互动率0.68%，显示受众浏览多但参与少。

由 ViralChart 根据2026年10月13日读取的公开数字撰写，每个数字展示前都与我们的数据核对过。

后续：@artificialanlys 接着发了什么

  1. AA-Omniscence Index and Accuracy Metrics6363 浏览
  2. Intelligence vs. Cost per Intelligence Index Task5007 浏览
  3. CritPt Benchmark Leaderboard: Score4.2万 浏览
  4. Artificial Analysis Speech Reasoning Performance by Dataset1894 浏览
  5. Speech to Speech Index vs Time to First1497 浏览
  6. Artificial Analysis Speech to Speech Index vs. Cost4077 浏览

数据与 API

从这张图读出 33 个数据点

从图片估算 54%
系列分组数值读取方式
Claude Opus 4.5 (high)60图上印着
Claude Opus 4.5 (max)58图上印着
GPT-5.2 (high)55图上印着
Gemini 3.1 Pro Preview51图上印着
Gemini 3.1 Pro (high)50图上印着
Grok 4.1 (high)47图上印着
Gemini 3.1 Deep Think46图上印着
GPT-5.2 (medium)46图上印着
Gemini 3.1 Flash43.5图上印着
Kimi K2.544图上印着
GPT-5.1 (high)43图上印着
Grok 4.1 (medium)43图上印着

显示 33 个中的 12 个。 全部数据点、重绘和制作器

Max 方案 · API

GET https://viral-chart.com/api/posts/51df3e115510.json
GET https://viral-chart.com/api/charts/51df3e115510.json
GET https://viral-chart.com/api/charts/51df3e115510.skill.md
做一张这样的图打开帖子 JSON图表数据 JSON技能文件API 文档

原型里是静态文件。帖子 JSON 包含公开数字、排名、评分、象限、我们的读取记录，以及通过核对的文案。

API · Max

用 API 调用这张图

Max 套餐可以取这张图的数字（每个数字都带来源），格式为 JSON 或 CSV，附重画规格；也可以让智能体通过 MCP 调用。图表 id：51df3e115510。

查看 Max 套餐API 文档
路径返回套餐
GET/api/v1/charts/51df3e115510标题、发布者、日期、图型、数据点数；用 Max 密钥时附数据链接开放
GET/api/v1/charts/51df3e115510/data每个数据点及其来源和置信度，加上重画规格。加 ?format=csv 得到 CSVMax
GET/api/v1/charts/51df3e115510/render?view=1本页使用的只读绘图视图开放
POST/mcp工具 get_chart_data 加这个 id，供 Claude、Cursor 等智能体使用Max
curlMax
curl -s https://viral-chart.com/api/v1/charts/51df3e115510/data \
  -H "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"
Claude CodeMax
claude mcp add --transport http viralchart https://viral-chart.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"

每个密钥每分钟 60 次，超出返回 429 和 Retry-After。每个账号最多 5 个密钥，在账户页创建，只显示一次。没有 Max 时数据接口返回 402，并附套餐链接。这些数字描述的是发布者拥有的图，每个文件都带授权说明。

更多关于 GLM-5 的图

GLM-5: Agentic Coding Performance by Effort Level
官方X · Z.ai2026年6月16日
Agentic Coding Performance by Effort Level767.1万 浏览 · 1.3万 赞
数据
GLM-5: LLM performance across six benchmarks
官方X · Z.ai2026年8月26日
LLM performance across six benchmarks695.8万 浏览 · 2.4万 赞
数据
GLM-5: LLM benchmark performance across nine tasks
官方X · Z.ai2026年8月14日
LLM benchmark performance across nine tasks591.4万 浏览 · 1.9万 赞
数据
GLM-5: Coding Evaluation
官方X · Z.ai2026年3月27日
Coding Evaluation130.1万 浏览 · 5444 赞
数据
GLM-5: Frontier models intelligence versus cost per task
官方X · Z.ai2026年8月18日
Frontier models intelligence versus cost per task53.2万 浏览 · 3781 赞
数据
GLM-5: LLM Performance on 8 Benchmarks
官方X · Z.ai2026年6月16日
LLM Performance on 8 Benchmarks25.4万 浏览 · 1181 赞
数据

Z.ai 的更多图

GLM-5.1: Coding Performance Evaluation
官方X · Z.ai2026年4月7日
Coding Performance Evaluation435.7万 浏览 · 1.1万 赞
数据
GLM-4: LLM Benchmarks Performance Evaluation
官方X · Z.ai2026年1月19日
LLM Benchmarks Performance Evaluation165.5万 浏览 · 5285 赞
数据
GLM-4: LLM Performance on 8 Benchmarks
官方X · Z.ai2026年2月11日
LLM Performance on 8 Benchmarks150万 浏览 · 5280 赞
数据
GLM-4: LLM Benchmarks Performance Evaluation
官方X · Z.ai2025年12月22日
LLM Benchmarks Performance Evaluation142.6万 浏览 · 3347 赞
数据
GLM-4: LLM Performance Evaluation: Agentic, Reasoning, and Coding Benchmarks
官方X · Z.ai2025年7月28日
LLM Performance Evaluation: Agentic, Reasoning, and Coding Benchmarks134.4万 浏览 · 3006 赞
数据
GLM-4: LLM Performance on 8 Benchmarks
官方X · Z.ai2025年9月30日
LLM Performance on 8 Benchmarks90.8万 浏览 · 1784 赞
数据

常见问题

这张图从哪里来？

@ArtificialAnlys于2026年6月17日在 X（x.com）发布了它。我们把它留在这里，并以文字注明发布者和日期，方便你不离开本站就能研究。

我能做一张这样的图吗？

用格式，不用原图。打开它的数据页，用“做一张这样的图”：从这张图的数字起步，换成你的。