1. 模型
  2. Google
  3. AI Model Cost vs Performance
A
@ArtificialAnlysX · 2026年8月21日

AI Model Cost vs Performance

@ArtificialAnlys 的这张散点图在 X 上获得 3965 浏览，是 @artificialanlys 帖子中位数的 0.3 倍，在我们收录的 1,162 条 AI 图表帖中浏览排第 994。读取于2026年10月12日。

AI model cost vs performance comparison

X数据散点图Gemini 3Google 全部模型Gemini 3.1 Flash Live Preview - MinimalGemini 3.1 Flash Live Preview - HighGPT-Realtime-2 (High)GPT-Realtime-2 (Minimal)GPT-Realtime-2.1 HighGPT-Realtime-2.1 MinimalGPT-Realtime-1.5Grok Voice Think Fast 1.0
发布者 @ArtificialAnlys 于 X, 2026年8月21日. 来源: x.com
17/ 100

ViralChart 评分

安静

浏览和互动率都低于中位数帖子。

#1,087 / 1,162 我们收录的 AI 图表帖 · #437 / 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

安静象限，得分在1162条AI图表帖中排第1087。

互动率0.23%，仅为AI图表帖中位数0.73%的0.31倍，排第5百分位。

综合得分17分，在1162条AI图表帖中排第1087，处于后10%。

浏览量3965，仅为该账号中位数1.1万的0.35倍，排第368位。

后 5%互动率

0.23% 的浏览者点赞、转发、引用或回复。中位数帖子是 0.73%。

0.2x散点图帖子中位数的倍数

我们收录的 187 条散点图帖子，中位数是 2.2万 浏览。

0.3x@artificialanlys 帖子中位数的倍数

3965 浏览，而 @artificialanlys 一条典型帖子是 1.1万。

前 37%收藏率

0.101% 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12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 #1,087 / 1,162

浏览3965#994后 15%
赞8#1,132后 2%
互动率0.23%#1,100后 5%
收藏率0.101%#428前 37%

在 @artificialanlys 的 491 条帖子中

评分 #437 / 491

浏览3965#368后 25%
赞8#468后 4%
互动率0.23%#469后 5%
收藏率0.101%#192前 39%

增长

目前只读取过一次

浏览3965
读取时发布天数52 天
平均每天浏览76浏览除以发布以来的天数

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8月21日

@ArtificialAnlys的AI成本性能对比图浏览量低

互动率与浏览量均低于中位数，排名靠后。

发生了什么

2026年8月24日发布1张散点图，对比11个AI模型的成本与性能。当日无其他帖子。

数字

浏览量3965，在1162条AI图表帖中排第994。互动率0.23%，排第1100。

经验

互动率0.23%低于中位数0.73%，收藏率0.10%也低。浏览量3965远低于4万中位数。

意味着什么

该帖在@ArtificialAnlys的491条帖子中排第437，浏览量排第368。后续8月24日另一帖浏览量9.3万，差距明显。

由 ViralChart 根据2026年10月12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. AI model performance9.3万 浏览
  2. Mobile Device Benchmark Evaluations3297 浏览
  3. Average Score vs Output Tokens1736 浏览
  4. Peak Inference Memory at 4K Context4291 浏览
  5. AI Model Intelligence vs Cost Pareto16.7万 浏览
  6. Output Tokens Used to Run Evaluations in the6159 浏览

数据与 API

从这张图读出 21 个数据点

从图片估算 40%
系列分组数值读取方式
GoogleGemini 3.1 Flash Live Preview - Minimal1050估读
GoogleGemini 3.1 Flash Live Preview - High1025估读
OpenAIGPT-5.11050估读
OpenAIGPT-5.1 (Aug 25)1000估读
OpenAIGPT-5.1-2 (High)950估读
OpenAIGPT-5.1-2 (Minimal)900估读
OpenAIGPT-Realtime-2 (Minimal)900估读
OpenAIGPT-Realtime-2 (High)925估读
SpaceXAIGrok Voice Think Fast 1.0850估读
SpaceXAIGrok Voice Think Fast 2.0 High925估读
OpenAIGPT-Realtime-2.1 Mini Minimal800估读
OpenAIGPT-Realtime-2.1 Mini850估读

显示 21 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/f67e50233b8f.json
GET https://viral-chart.com/api/charts/f67e50233b8f.json
GET https://viral-chart.com/api/charts/f67e50233b8f.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：f67e50233b8f。

数值是近似的。我们对这张图的两次读取只部分一致（置信度 0.40，满分 1），引用前请对照原图。API 会标记 lowConfidence，加 ?min_confidence=0.5 可以把它排除。

查看 Max 套餐API 文档
路径返回套餐
GET/api/v1/charts/f67e50233b8f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/f67e50233b8f/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/f67e50233b8f/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/f67e50233b8f/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 Gemini 3 的图

Gemini 3: Codeforces Coding and Algorithms
官方X · Google2026年2月12日
Codeforces Coding and Algorithms69.5万 浏览 · 1941 赞
数据
Gemini 3: Gemini 3 Deep Think on Humanity's Last Exam
官方X · Google2026年2月12日
Gemini 3 Deep Think on Humanity's Last Exam69.5万 浏览 · 1941 赞
数据
Gemini 3: MMMU-Pro Multimodal Understanding and Reasoning
官方X · Google2026年2月12日
MMMU-Pro Multimodal Understanding and Reasoning69.5万 浏览 · 1941 赞
数据
Gemini 3: ARC-AGI-2 Reasoning & Knowledge
官方X · Google2026年2月12日
ARC-AGI-2 Reasoning & Knowledge69.5万 浏览 · 1941 赞
数据
Gemini 3: Gemini 3.7 Flash Enterprise automation workflow
官方X · Google2026年8月13日
Gemini 3.7 Flash Enterprise automation workflow20.5万 浏览 · 581 赞
数据
Gemini 3: Long-horizon software engineering performance
官方X · Google2026年8月13日
Long-horizon software engineering performance20.5万 浏览 · 581 赞
数据

Google 的更多图

Google 表格图: Gemini 4 Argon基准对比5.7x
Google·2026年9月
Gemini 4 Argon基准对比
387.8万 浏览2.6万 赞0.8% 互动
数据
Google 标注图: Alphabet第二季度指标2.8x
Google·2026年7月
Alphabet第二季度指标
387.1万 浏览1.3万 赞0.4% 互动
数据
Google 标注图: 刚发布第三季度财报。我们实现了首次3.2x
Google·2025年10月
刚发布第三季度财报。我们实现了首次
294.9万 浏览1.5万 赞0.6% 互动
数据
Gemini 4: AI Model Benchmark Comparison
官方X · Google2026年9月30日
AI Model Benchmark Comparison896.7万 浏览 · 4.3万 赞
数据
Gemma 4: Model Performance vs Size
官方X · Google2026年4月9日
Model Performance vs Size88.6万 浏览 · 1684 赞
数据
Gemini 2: Gemini 2.5 Flash Native Audio Benchmarks
官方X · Google2025年12月16日
Gemini 2.5 Flash Native Audio Benchmarks21.2万 浏览 · 1678 赞
数据
Gemini 2: Gemini 3 Deep Think Benchmark Performance
官方X · Google2025年12月4日
Gemini 3 Deep Think Benchmark Performance18.9万 浏览 · 457 赞
数据
Gemma specialist models: Model Benchmark Comparison
官方X · Google2024年2月21日
Model Benchmark Comparison14.7万 浏览 · 335 赞
数据
Gemini 2: WebDev Arena Leaderboard
官方X · Google2025年5月6日
WebDev Arena Leaderboard9.3万 浏览 · 448 赞
数据

常见问题

这张图从哪里来？

@ArtificialAnlys于2026年8月21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。