模模力榜

对话 · 视觉理解 · 图表理解排行榜

基于公开偏好评测数据展示 视觉理解 / 图表理解 榜单，每个榜单独立排序。

选型指南

图表理解模型怎么选？

图表理解排行榜用于回答“图表理解哪个 AI 模型更强”这类选型问题。页面基于公开偏好评测数据展示模型排名，每个榜单独立排序，不把不同任务的原始分数直接混合。当前榜首是 claude-opus-4-7，厂商为 anthropic，百分制分数 100.0，样本量 1.8K。 数据来源保留 Arena 原始榜单和 LMArena leaderboard dataset，更新时间以榜单发布时间 2026-05-18 为准。

claude-opus-4-7claude-opus-4-7-thinkingclaude-opus-4-6-thinkinggpt-5.5claude-opus-4-6
当前目录对话 · 视觉理解 · 图表理解
模型数量82
榜单发布时间2026/05/18
Arena 公开偏好评测原始榜单: 视觉理解 / 图表理解榜单发布时间: 2026/05/18榜单数据集: LMArena latest parquet打开 Arena 来源打开榜单数据集
1
claude-opus-4-7
Anthropic
100.0
1.8K
1M
¥36 / ¥180输入/输出
2
claude-opus-4-7-thinking
Anthropic
98.8
1.8K
1M
¥36 / ¥180输入/输出
3
claude-opus-4-6-thinking
Anthropic
97.5
1.8K
1M
¥36 / ¥180输入/输出
4
gpt-5.5
Openai
96.3
1.2K
1.05M
¥36 / ¥216输入/输出
5
claude-opus-4-6
Anthropic
95.1
2.2K
1M
¥36 / ¥180输入/输出
6
gpt-5.4-high
Openai
93.8
1.6K
1.05M
¥18 / ¥108输入/输出
7
muse-spark
Meta
92.6
1.2K
-
-
8
gemini-3.1-pro-preview
Google
91.4
4.2K
1.05M
¥14.4 / ¥86.4输入/输出
9
claude-sonnet-4-6
Anthropic
90.1
2.4K
1M
¥21.6 / ¥108输入/输出
10
gpt-5.4
Openai
88.9
1.5K
1.05M
¥18 / ¥108输入/输出
11
gpt-5.5-high
Openai
87.7
1.2K
1.05M
¥36 / ¥216输入/输出
12
gemini-3-pro
Google
86.4
2.9K
1.05M
¥14.4 / ¥86.4输入/输出
13
kimi-k2.6
Moonshot
85.2
1.5K
262K
¥6.84 / ¥28.8输入/输出
14
qwen3.7-plus-preview
Alibaba
84.0
977
131K
¥3.6 / ¥21.6输入/输出
15
gemini-3-flash
Google
82.7
5.1K
1.05M
¥3.6 / ¥21.6输入/输出
16
dola-seed-2.0-pro
Bytedance
81.5
2.3K
-
-
17
gpt-5.2-chat-latest-20260210
Openai
80.2
3.1K
400K
¥12.6 / ¥101输入/输出
18
kimi-k2.5-thinking
Moonshot
79.0
3.6K
262K
¥4.32 / ¥21.6输入/输出
19
qwen3.5-397b-a17b
Alibaba
77.8
3K
262K
¥3.1 / ¥18.6输入/输出
20
gemma-4-31b
Google
76.5
4.4K
262K
¥3.24 / ¥7.2输入/输出
21
glm-5v-turbo
Zai
75.3
1.9K
200K
¥0 / ¥0输入/输出
22
gemini-3-flash (thinking-minimal)
Google
74.1
4.9K
1.05M
¥3.6 / ¥21.6输入/输出
23
gemini-2.5-pro
Google
72.8
8.9K
1.05M
¥9 / ¥72输入/输出
24
gpt-5.5-instant
Openai
71.6
1.1K
400K
¥9 / ¥72输入/输出
25
qwen-vl-max-2025-08-13
Alibaba
70.4
356
131K
¥1.66 / ¥4.13输入/输出
26
gpt-5.2-high
Openai
69.1
3.8K
400K
¥12.6 / ¥101输入/输出
27
gpt-5.1-high
Openai
67.9
2.2K
400K
¥9 / ¥72输入/输出
28
gemma-4-26b-a4b
Google
66.7
2.7K
262K
¥0.94 / ¥2.88输入/输出
29
mimo-v2.5
Xiaomi
65.4
1.9K
1.05M
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
30
kimi-k2.5-instant
Moonshot
64.2
911
262K
¥4.32 / ¥21.6输入/输出
31
chatgpt-4o-latest-20250326
Openai
63.0
3.7K
128K
¥18 / ¥72输入/输出
32
qwen3-vl-235b-a22b-instruct
Alibaba
61.7
2.7K
128K
¥2.16 / ¥8.64输入/输出
33
grok-4.20-multi-agent-beta-0309
Xai
60.5
2.2K
2M
¥14.4 / ¥43.2输入/输出
34
gpt-5.4-mini-high
Openai
59.3
2.2K
400K
¥5.4 / ¥32.4输入/输出
35
gpt-5-chat
Openai
58.0
2.6K
400K
¥9 / ¥72输入/输出
36
grok-4.20-beta-0309-reasoning
Xai
56.8
2.5K
2M
¥14.4 / ¥43.2输入/输出
37
gpt-5.2
Openai
55.6
4K
400K
¥12.6 / ¥101输入/输出
38
gemini-2.5-flash-preview-09-2025
Google
54.3
973
1M
¥2.16 / ¥18输入/输出
39
mimo-v2-omni
Xiaomi
53.1
2K
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
40
grok-4.3
Xai
51.9
1.1K
1M
¥9 / ¥18输入/输出
41
gemini-2.5-flash
Google
50.6
7.7K
1.05M
¥2.16 / ¥18输入/输出
42
gpt-5.1
Openai
49.4
2.4K
400K
¥9 / ¥72输入/输出
43
gemini-3.1-flash-lite-preview
Google
48.1
3.5K
1.05M
¥1.8 / ¥10.8输入/输出
44
qwen3.5-122b-a10b
Alibaba
46.9
2.6K
262K
¥2.88 / ¥23输入/输出
45
qwen3.5-27b
Alibaba
45.7
2.4K
262K
¥2.16 / ¥17.3输入/输出
46
ernie-5.0-preview-1220
Baidu
44.4
704
128K
¥7.92 / ¥14.4输入/输出
47
gpt-5-high
Openai
43.2
3K
400K
¥9 / ¥72输入/输出
48
o3-2025-04-16
Openai
42.0
3.6K
200K
¥14.4 / ¥57.6输入/输出
49
gpt-4.1-2025-04-14
Openai
40.7
2.8K
1.05M
¥14.4 / ¥57.6输入/输出
50
qwen3-vl-235b-a22b-thinking
Alibaba
39.5
479
131K
¥2.06 / ¥8.26输入/输出
51
gpt-5-mini-high
Openai
38.3
2K
400K
¥1.8 / ¥14.4输入/输出
52
grok-4-0709
Xai
37.0
2.5K
256K
¥21.6 / ¥108输入/输出
53
grok-4-1-fast-reasoning
Xai
35.8
2.7K
2M
¥1.44 / ¥3.6输入/输出
54
gpt-5.4-nano-high
Openai
34.6
2.2K
400K
¥1.44 / ¥9输入/输出
55
gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025-no-thinking
Google
33.3
986
1.05M
¥0.72 / ¥2.88输入/输出
56
o4-mini-2025-04-16
Openai
32.1
2.9K
200K
¥7.92 / ¥31.7输入/输出
57
claude-sonnet-4-20250514-thinking-32k
Anthropic
30.9
230
200K
¥21.6 / ¥108输入/输出
58
hunyuan-vision-1.5-thinking
Tencent
29.6
497
-
-
59
gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17-thinking
Google
28.4
2.5K
65.5K
¥0.72 / ¥2.88输入/输出
60
step-1o-turbo-202506
Stepfun
27.2
394
-
-
61
gpt-4.1-mini-2025-04-14
Openai
25.9
2.4K
1.05M
¥2.88 / ¥11.5输入/输出
62
claude-sonnet-4-20250514
Anthropic
24.7
397
200K
¥21.6 / ¥108输入/输出
63
glm-4.6v
Zai
23.5
551
128K
¥2.16 / ¥6.48输入/输出
64
claude-3-7-sonnet-20250219-thinking-32k
Anthropic
22.2
304
-
-
65
claude-opus-4-20250514
Anthropic
21.0
471
200K
¥108 / ¥540输入/输出
66
mistral-medium-2508
Mistral
19.8
3.7K
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
67
claude-opus-4-20250514-thinking-16k
Anthropic
18.5
285
200K
¥108 / ¥540输入/输出
68
gemma-3-27b-it
Google
17.3
1.8K
128K
¥2.15 / ¥2.15输入/输出
69
mistral-medium-2505
Mistral
16.0
1.4K
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
70
glm-4.5v
Zai
14.8
376
64K
¥4.32 / ¥13输入/输出
71
step-3
Stepfun
13.6
364
65.5K
¥1.8 / ¥4.68输入/输出
72
claude-3-7-sonnet-20250219
Anthropic
12.3
306
200K
¥21.6 / ¥108输入/输出
73
gemini-2.0-flash-001
Google
11.1
1.1K
1.05M
¥1.08 / ¥4.32输入/输出
74
gpt-5-nano-high
Openai
9.9
527
400K
¥0.36 / ¥2.88输入/输出
75
hunyuan-large-vision
Tencent
8.6
263
-
-
76
llama-4-maverick-17b-128e-instruct
Meta
7.4
970
1M
¥1.8 / ¥6.26输入/输出
77
claude-3-5-sonnet-20241022
Anthropic
6.2
318
200K
¥21.6 / ¥108输入/输出
78
mistral-small-2506
Mistral
4.9
1.2K
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
79
llama-4-scout-17b-16e-instruct
Meta
3.7
867
128K
¥1.44 / ¥5.62输入/输出
80
mistral-small-3.1-24b-instruct-2503
Mistral
2.5
1.7K
262K
¥2.88 / ¥14.4输入/输出
81
claude-3-5-haiku-20241022
Anthropic
1.2
325
200K
¥5.76 / ¥28.8输入/输出
82
molmo-2-8b
Allenai
0.0
281
-
-
榜首模型解读

claude-opus-4-7 为什么排第一

claude-opus-4-7 当前排名第 1，厂商为 anthropic，百分制分数 100.0，样本量 1.8K。如果你的任务与本榜单口径一致，可以优先把它作为候选模型，再结合价格、上下文长度和可用性做最终选择。

如何选择模型

不要只看第一名

先选择最接近真实任务的排行榜，再比较 Top 模型的分数和样本量。分数越高说明同一榜单内偏好表现越强；样本量越高通常结果更稳定。最后再结合价格、上下文长度、开源闭源和厂商可用性筛选。

常见问题

图表理解常见问题

图表理解排行榜看什么指标？

主要看排名、百分制分数、样本量和来源。分数用于快速比较同一榜单内模型表现，样本量用于判断结果稳定性。

为什么不同榜单不能直接混合成总分？

不同榜单的任务、样本和评测口径不同，模力榜默认只在同一榜单内排序，避免把写作、代码、图像等能力强行合并。

图表理解模型应该怎么选？

优先看与你任务最接近的榜单，再结合价格、上下文长度、开源闭源和厂商可用性。排名靠前不代表适合所有预算和部署方式。

榜单多久更新？

页面展示的是最新成功采集的公开榜单数据。当前优先使用 LMArena leaderboard dataset，并在页面来源中保留原始链接。