GDPval-AA Leaderboard：artificial-analysis 图表的 52 个数据点

简化重绘

由我们用下面的数字重新绘制。悬停、点按或用方向键查看。

这是简化重绘：它用我们自己的样式展示数字，不是原图的样子。强调色标出这张图的主角。表格里带 ~ 的是估算值。

数字

52 个点中前 10 个免费

分组	系列	数值 (ELO)	来源	置信
GPT-5.1 (Codex)	All Models	1782	估算	0.97
Claude Opus 4.5 (Sonnet)	All Models	1753	估算	0.97
Claude Sonnet 4.5		~1675	估算	0.50
Claude Opus 4.1 (Sonnet)		~1674	估算	0.50
Claude Opus 4 (Sonnet)		~1619	估算	0.50
DeepSeek V4 (Pro/Max)		~1558	估算	0.50
DeepSeek V4 (Pro/Max)		~1554	估算	0.50
GLM-5.1	Leading Open Weights Models	1535	估算	0.97
MiniMax-M2.1	Leading Open Weights Models	1514	估算	0.97
Qwen3-Max	All Models	~1486	估算	0.30

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这张图的完整表格、JSON、CSV 和 agent skill 文件。它们属于 Max；原型阶段，留邮箱即可解锁。

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Kim K2.5	All Models	1420	估算	0.90
Mistral Small 3.2	All Models	1423	估算	0.97
MiniMax-M2 (High)		~1420	估算	0.50
DeepSeek V3.2 (High)		~1414	估算	0.50
DeepSeek V3.2 (High)		~1388	估算	0.50
Gemini 3.1 Pro	All Models	1311.5	估算	0.97
Gemini 3.1 Pro	All Models	1206	估算	0.97
DeepSeek V3.2		~1203	估算	0.50
Qwen3-2350-A22B		~1198	估算	0.50
Gemma 4 27B	Leading Open Weights Models	~1179	估算	0.30
Gemma 4 27B	All Models	~1177	估算	0.30
MiniMax-M1		~1118	估算	0.50
NVIDIA Nemotron 3	Leading Open Weights Models	1005	估算	0.97
GPT-oss-120b (High)		~976	估算	0.50
GPT-oss-120b (High)		~948	估算	0.50
GPT-oss-120b (High)		~929	估算	0.50
GPT-5.1 (High)	All Models	~1675	估算	0.50
Claude Opus 4.5 (High)	All Models	~1674	估算	0.50
GPT-5.1 (High)	All Models	~1619	估算	0.50
Claude Opus 4.5 (High)	All Models	~1558	估算	0.50
DeepSeek-V4 (High)	All Models	~1554	估算	0.50
DeepSeek-V4 (High)	All Models	~1535	估算	0.50
GLM-5.1 (High)	All Models	~1514	估算	0.50
MiniMax-M2.1 (High)	All Models	~1486	估算	0.50
MiniMax-M2.1 (High)	All Models	~1414	估算	0.50
DeepSeek-V4 (High)	All Models	~1388	估算	0.50
DeepSeek-V4 (High)	All Models	~1314	估算	0.50
Gemini 3.1 (High)	All Models	~1198	估算	0.50
Qwen3-M2.2 (High)	All Models	~1179	估算	0.50
Qwen3-M2.2 (High)	All Models	~1177	估算	0.50
Claude 4.5 (High)	All Models	~1118	估算	0.50
NVIDIA (High)	All Models	~976	估算	0.50
NVIDIA (High)	All Models	~948	估算	0.50
GPT-5.1 (High)	All Models	~929	估算	0.50
DeepSeek-V4 (High)	Leading Open Weights Models	~1558	估算	0.50
DeepSeek-V4 (High)	Leading Open Weights Models	~1554	估算	0.50
Kim K2.5 (High)	Leading Open Weights Models	~1486	估算	0.50
DeepSeek-V4 (High)	Leading Open Weights Models	~1414	估算	0.50
DeepSeek-V4 (High)	Leading Open Weights Models	~1388	估算	0.50
DeepSeek-V4 (High)	Leading Open Weights Models	~1203	估算	0.50
Qwen3-M2.2 (High)	Leading Open Weights Models	~1198	估算	0.50
GPT-5.1 (High)	Leading Open Weights Models	~948	估算	0.50

下载这张图的数据

Max 订阅者可以通过 API 取同样的数据。 API 文档

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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：25ab6beb11c5。

查看 Max 套餐 API 文档

	路径	返回	套餐
GET	`/api/v1/charts/25ab6beb11c5`	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/25ab6beb11c5/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 CSV	Max
GET	`/api/v1/charts/25ab6beb11c5/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/25ab6beb11c5/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。

做一张这样的图

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部分为发布方的数字相似重绘 8.1Accuracy / Percentile (%)DeepSeek · 跑分柱状图 · 30 个数据点从图片估算Global KV Cache Per Token (Bytes)DeepSeek · 柱状图 · 4 个数据点从图片估算相似重绘 6.3AI Model Benchmark Performance Comparisonqwen · 跑分柱状图 · 25 个数据点部分为发布方的数字相似重绘 8.3Accuracy / Percentile (%)DeepSeek · 跑分柱状图 · 30 个数据点部分为发布方的数字Accuracy / Percentile (%)DeepSeek · 跑分柱状图 · 36 个数据点从图片估算相似重绘 9.0AI Model Benchmarks ComparisonDeepSeek · 跑分柱状图 · 20 个数据点

常见问题

这些数字有多准？

它们由两遍独立读图估算得出，置信度 0.57（0 到 1）。图上印着的数字读得准，从坐标轴读出的值可能有几个百分点的偏差。

这些数据可以直接用吗？

这些数字描述的是 artificial-analysis 发布的图表。图片、版式和样式归他们所有。使用数字时请注明发布者，图片请用你自己的数据来做。

怎么拿到文件？

JSON、CSV 和 agent skill 文件在本页的邮箱解锁区。原型里它们是静态文件：/api/charts/25ab6beb11c5.json 和 /api/charts/25ab6beb11c5.skill.md。

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