星期四, 19 3 月, 2026
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2025
生成式 AI 大評比

哪一款更適合你？

在生成式AI 崛起的時代，每個人都想透過生成式AI 來提升自己的決策效率與生產力。

然而，市面上的生成式AI 平台這麼多，又要如何知道哪個生成式AI 比較適合自己?這時我們可透過一些指標，來挑選較貼近自己作業的生成式AI 。請注意，指標分數會因為不同的測試工具、是否允許CoT模式而有所跳動。

市面主流LLM 大PK

Model MMLU (%) GPQA (%) MATH / AIME (%) HumanEval / SWE-bench (%) GSM8K / MGSM (%) DROP (%) 來源
GPT-5 — 88.4 94.6 (AIME 2025) 74.9 (SWE-bench Verified) — — OpenAI 2025
GPT-4o 88.7 53.6 76.6 90.2 90.5 83.4 OpenAI 2024
Claude Opus 4 86.1 — 41.3 72.5 93.8 — Anthropic / vals.ai
Claude Sonnet 4 79.4 69.4 38.5 65 93 — Anthropic / vals.ai
Gemini 2.5 Pro — — — 63.8 (SWE-bench Verified) — — Google 2025
LLaMA-3-70B 79.5 — 50.4 81.7 85.0 (GSM8K) — Meta/HF 2024
LLaMA-3-8B 66.6 — 36.1 62.2 79.6 (GSM8K) — Meta/HF 2024
DeepSeek-Coder V2 78.9 — — 85.6 (HumanEval) — — DeepSeek 報告
DeepSeek-R1 90.8 71.5 79.8 49.2 (SWE-bench) — 92.2 arXiv
Grok-4 85.3 88.1 — 58.6 — — vals.ai

AI 模型評比指標說明與應用

1. MMLU (Massive Multitask)

  • 涵義 測試模型在 多領域知識與推理 的理解能力。
  • 意義 MMLU 越高，代表模型在 專業知識 + 一般推理 的掌握度越好。
  • 應用場景 考慮模型能否「像專家一樣」回答各行業的問題。

2. GPQA (Graduate-level Q&A)

  • 涵義 測試模型在 研究生級別 的表現，題目難以用「直接搜尋」找到答案。
  • 意義 代表模型具備 更深層的推理與理解能力，而不只是背答案。
  • 應用場景 高等教育、科研、專業研究。

3. MATH / AIME (數學解題)

  • MATH 涵蓋初高中至大學水平的數學問題庫（代數、幾何、數論等）。
  • AIME 美國數學邀請賽題庫，偏向 高難度數學競賽題。
  • 意義 分數越高，代表模型在 數學推理與解題能力 越強。
  • 應用場景 數學教育、工程計算、自動解題。

4. HumanEval / SWE-bench

  • HumanEval 測試程式碼生成與正確性，生成 Python 程式並通過單元測試。
  • SWE-bench 測試能否理解開源專案 issue 並進行 修改 / 修復 bug。
  • 意義 代表模型的 程式設計與軟體工程實際能力。
  • 應用場景 AI 助手寫程式、自動補全、debug、軟體開發。

5. GSM8K / MGSM (基礎推理)

  • GSM8K 8,000 道小學數學題，測試 基本數學推理能力。
  • MGSM GSM8K 的多語言版本，測試在非英文環境下的數學能力。
  • 意義 代表模型在 基礎邏輯推理 + 多語言適應 上表現好。
  • 應用場景 教育、跨語言應用、數學推理教學。

6. DROP (閱讀+數值推理)

  • 涵義 閱讀理解 + 數值推理，要求在閱讀段落後進行邏輯、計算、比較。
  • 內容 題目不只需要抽取文字，還要做 數學計算 / 推理。
  • 意義 DROP 分數高，代表模型在 結合閱讀與邏輯運算 上更強。
  • 應用場景 智慧問答、文件分析、金融報告理解。
透過這些評比指標，我們能判斷各 LLM 模型的優勢與特性。
但在真實應用中，還需要一個能快速整合並靈活試用不同 LLM 的平台，才能發揮其最大價值。

運用LLM之平台

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