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MLCR-AA 对比 HealthBench
Artificial Analysis 的这张散点图在 X 上获得 1.3万 浏览，是其平时帖子的 0.4 倍，在我们追踪的 202 张 Artificial Analysis 图中浏览排第 141。读取于2026年10月23日。
On MLCR-AA and HealthBench Professional, Anthropic models give the most complete answers but OpenAI models are more accurate and concise
为什么能传开
它之所以传播，是因为帖子把 14 个模型在两个基准上的清晰对比与一个有品牌背书的来源结合起来，并赶上了发布时机，获得 74 个赞，而该账号通常只有 14 个赞，另有 4 次转发、4 次引用、12 次收藏和 13,268 次浏览。
做对了什么
- 标题把完整性与准确简洁对立起来，给读者一个可争论的取舍，而不是单一排名。
- 散点图形式同时展示模型在两个基准上的表现，便于比较和引用。
- 帖子有品牌标识并契合发布时刻，引用率处于前四分之一，帮助它扩散。
可以借鉴
我们可以做一个散点图，在兩個基准上比较自家模型，并在标题里用平实语言点出取舍，再把发布安排在推出时刻。
注意
不要过度解读互动数据：没有评论数和点数，未显示来源行，设计打磨和自我标注都只是中等，所以传播更多来自框架和时机，而非图表本身。
由我们的分析模型根据上面的实测数字写成，不是 Artificial Analysis 的说法。
做成你的
我们还没读出这张图的数字
读出数字后，这里会出现它自己的制作器。在此之前，下面是格式相近的其他真实图表：每个数据页都从那张图的数字起步，换成你的。
API
暂未进入 API
我们还没读出这张图的数字，所以 API 暂时没有它的数据。已读出数字的图都在数据页，每张都可以按 id 调用。
Artificial Analysis 的更多图
全部 202 张
其他巨头的散点图
全部 103 张
常见问题
Artificial Analysis 的「MLCR-AA 对比 HealthBench」传播了多远？
截至2026年10月23日，X 上 13,452 次浏览、74 个赞、4 次转发、12 次收藏。@ArtificialAnlys 平时一条帖子约 3.3万 浏览。
这是什么类型的图？
散点图。
可以直接用 Artificial Analysis 的图吗？
用格式，不用原图。图、logo 和设计都属于 Artificial Analysis。ViralChart 用你的数字和文字重画同类图，并注明原发布者。