AA 发布 Progress Index：中美前沿差距仅约 3.3 个月，中国开源模型领跑
Artificial Analysis 发布 Progress Index v1，以统一刻度衡量 2022 年 11 月以来大模型的能力演进，并揭示三个关键结论：四年间前沿得分从 GPT-3.5 Turbo 的 125 升至 325；中美前沿模型差距仅约 3.3 个月；开源权重模型能力持续逼近闭源，且中国开源模型自 2025 年 9 月起领跑。该指数为观察 AI 竞争格局提供了量化基准。
已确认
- Artificial Analysis 推出 Progress Index，采用项目反应理论（IRT）估算模型通用能力，并与 Intelligence Index v5 同步发布（m3、m6）
- 刻度示例：2022 年 11 月的 GPT-3.5 Turbo 得分 125；首个达到 300 分的模型为 GPT-5.3 Codex（2026 年 2 月定价 $14）；DeepSeek V4.1 Flash 1017 得分 324（m3、m4、m7）
- 中美前沿差距约 3.3 个月，为 scaling01 基于 Progress Index 数据的测算（m1）
- 开源追赶速度：2025 年 1 月以来，开源权重模型每次刷新最高分都比专有模型首次达到该水平晚 2-8 个月（m2）
- 开源榜首之争：2023 年 7 月至 2025 年 9 月间中美模型七次交替领先，最近一次是 DeepSeek 反超；此后中国开源模型持续霸榜（m5、m7）
- 价格暴跌：同一能力档位的输出 token 价格在数月内下降数个数量级，300 分档从 $14 降至 $0.28（约 50 倍）（m2、m4）
为什么重要
- Progress Index 提供了跨厂商、跨时间的统一能力刻度，使"进步速度"和"追赶差距"这类此前只能定性讨论的问题首次可量化比较
- 中美前沿差距缩短至 3.3 个月、中国开源模型登顶，直接冲击"美国显著领先"的默认叙事，对政策与投资判断都有参考意义
- 同级能力价格数月内下降 50 倍，意味着 AI 能力的边际成本正在快速趋近于零，将深刻改变应用层经济模型
2026-10-29 ~ 2026-10-30 · 7 条相关
一手来源
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