AI 智能体模型排行榜：Agent 能力、速度与成本怎么选
AI Agent 模型哪个好？按持续更新的智能体能力数据排列当前候选，并结合编程、综合智力、上下文、速度和任务成本，说明工具调用与多步骤工作流应该怎样选模型。
快速结论
30 秒先看结论
先看关键结论，再结合任务、预算和等待时间做选择。
数据更新于 2026年9月17日 22:12；榜单按当前活跃型号的智能体指数排列。型号、数值和顺序会随可用数据更新，没有对应指标的型号不会被补成确定值。
AI 智能体模型怎么选
当前智能体指数排名前三的候选是 当前暂无可用数据。这份排名适合缩小范围，但不能直接回答“哪个 Agent 产品最好”：模型能力、智能体框架、工具定义、权限设计和失败恢复共同决定最终效果。
普通对话主要考察一次回答是否有用；智能体任务还要求模型持续理解目标、规划步骤、调用工具、读取结果、发现错误并继续执行。一个聊天很流畅的模型，不一定能稳定完成几十步工作流。
AI 智能体模型前十
当前暂无可用数据。
智能体指数用于比较多步骤、工具调用型任务的整体表现。它比综合智力更接近 Agent 场景，但仍不能替代你的实际工具、权限和业务规则。
开发智能体还要看编程能力
代码生成、仓库修改、终端操作和测试修复通常同时依赖编程能力与智能体能力。当前编程指数靠前的候选为：
当前暂无可用数据。
如果任务只是补全一段代码，编程指数可能更重要；如果任务需要跨文件分析、调用终端、反复验证和提交结果，智能体指数及真实流程成功率更关键。两项分数不能互相替代。
速度和成本为什么会改变 Agent 体验
智能体一次任务可能调用模型多次。单次等待只多几秒，累积到几十个步骤后就会明显拖慢流程；单次调用只贵一点，循环、重试和长上下文也会放大总成本。
当前持续输出速度较快的候选：
- Celeris-1 — 1463.1 token/秒
- Mercury 2 — 610.2 token/秒
- Gemini 3.5 Flash-Lite — 370.7 token/秒
- Gemini 3.8 Flash (high) — 345.1 token/秒
- Ling 3.0 Flash — 339.4 token/秒
当前单任务成本较低的候选：
- Devstral 2 — $0.000
- North Mini Code — $0.000
- Command A+ — $0.000
- Ling 3.0 Tiny — $0.000
- Gemma 4 31B — $0.000
这里的单任务成本用于横向观察完成同一套能力任务的调用支出，不等于你的 Agent 工作流最终账单。真实成本还取决于工具返回长度、循环次数、缓存、失败重试和上下文增长。
不同 Agent 场景应该优先看什么
- 代码与终端任务： 智能体指数、编程指数、上下文窗口和失败后的自我修正。
- 客服与业务流程： 工具调用正确率、规则遵循、状态一致性和高风险操作前的确认。
- 研究与资料整理： 长上下文、知识可靠性、来源保留和中间结论可追溯性。
- 跨应用自动化： 多步骤完成率、权限边界、异常恢复和重复执行的一致性。
Keygate 的专业服务任务、跨应用工作流和终端环境任务方法页分别解释这些任务怎样设置、评分以及有哪些局限。
用真实工作流验收候选
- 选一个能在 10–30 分钟内人工完成的真实任务，明确成功条件和禁止操作。
- 给所有候选相同工具、相同权限、相同初始状态与相同上下文。
- 记录是否完成、用了多少步骤、调用了几次工具、是否违反规则、是否需要人工接管。
- 至少重复多次，区分偶然成功与稳定成功。
- 把模型费用、工具费用、等待时间和人工纠错一起计入总成本。
不要只保存最终答案。对智能体而言，错误的中间操作可能比一段错误文字更危险。上线前应为写入、删除、支付、发布和外部通信设置明确的确认与回退机制。