DataLearnerAI是国内专注大模型评测、数据资源与实践教学的权威知识平台，聚合ARC-AGI-2、HLE、AIME 2025、SWE-bench Verified等全球主流评测基准数据，提供2026年最新的大模型综合、数学、编程、Agent等多维度实时排名，为科研人员、企业开发者、AI从业者提供可靠的大模型选型参考与行业情报。
2026年5月最新更新榜单，同步AA智能指数、LMArena两大权威榜单，客观跑分+全球用户盲测双维度参考，覆盖国产+海外主流大模型全量性能数据，是目前国内数据最全、更新最及时的大模型评测工具，大模型选型避坑必备。
网站截图
平台覆盖多场景选型需求，核心应用场景如下：
对比10+主流大模型的编程、推理、中文理解能力，匹配业务需求降低选型试错成本30%以上。
查询不同大模型的SWE-bench代码跑分、调用成本，选择性价比最高的模型接入业务系统。
获取大模型在数学、推理等学术基准上的官方跑分，直接用于论文实验数据佐证。
参考LMArena用户盲测排名，选择最符合日常使用习惯的AI对话、创作工具。
覆盖综合、数学、编程、Agent4大类榜单，同步10+全球主流评测基准的公开跑分数据。
兼顾客观基准跑分与全球用户匿名盲测Elo评分，同时呈现模型硬实力与实际使用体验。
核心榜单周级更新，2026年5月最新数据已同步GPT-5.5、Claude Opus4.7等最新版本跑分。
独家发布国产开源大模型生态全景，覆盖多类模型参数、能力分布、适配场景等信息。
提供ARC-AGI-2、AIME2025等主流评测基准的详细说明，帮助用户理解数据口径与排名逻辑。
支持最多5个大模型的多维度性能对比，自动生成可视化对比报告，直观呈现能力差异。
打开DataLearnerAI官网，点击导航栏「大模型排行榜」入口进入榜单页面。
根据需求选择综合/数学/编程/Agent等分类榜单，也可按模型厂商、参数规模筛选。
点击对应模型名称，可查看其在各评测基准上的具体跑分、版本迭代记录与适配场景。
使用对比工具添加多个目标模型，生成多维度性能对比报告，辅助选型决策。
需要大模型性能数据支撑学术研究、实验验证，获取权威跑分用于论文写作。
选型大模型接口接入业务系统，平衡性能与调用成本，提升开发效率。
调研大模型能力边界，规划AI产品功能，匹配产品定位与模型能力。
评估大模型落地可行性，降低选型试错成本，满足企业合规与性能需求。
了解不同大模型的指令遵循能力差异，定制适配的提示词模板提升输出质量。
选择符合自己日常使用需求的AI对话、创作、学习工具，避开体验差的产品。
优先参考学术类基准跑分，平台支持数据导出，可直接用于论文实验佐证。
重点关注SWE-bench编程榜、函数调用榜数据，结合调用成本选择最优模型接入。
对比不同模型的多模态、上下文窗口、指令理解能力，匹配产品功能定位。
查看综合榜排名，结合企业合规需求优先筛选国产大模型专项榜单数据。
针对不同模型的指令理解能力差异，定制适配的提示词模板，提升输出准确率。
参考LMArena用户盲测排名，选择日常使用体验最佳的AI助手，不需要追求高跑分。
所有榜单数据全部来自全球公开的权威评测机构，来源可追溯，无人工干预排名，真实无水分。
兼顾客观性能跑分和主观用户体验两大维度，覆盖10+评测维度，选型参考价值远高于单一榜单。
独家发布国产开源大模型生态全景统计，是国内企业选型合规国产大模型的核心参考工具。
所有公开榜单、基础对比工具完全免费开放，不需要注册登录即可使用，无任何功能门槛。
| 对比项 | DataLearnerAI | LMSYS Chatbot Arena | OpenCompass司南 |
|---|---|---|---|
| 数据更新频率 | 周级，2026年5月最新 | 月级，2026年4月更新 | 双周级，2026年4月更新 |
| 覆盖维度 | 综合+数学+编程+Agent+国产专项 | 仅用户体验盲测 | 仅学术基准跑分 |
| 自定义对比 | 支持最多5个模型多维度对比 | 不支持 | 仅支持榜单排名查看 |
| 国产模型覆盖 | 全量覆盖国产主流大模型 | 仅覆盖头部3-5款 | 覆盖约60%国产主流模型 |
| 使用门槛 | 完全免费无需注册 | 免费需要参与盲测 | 部分高级功能收费 |
所有公开榜单、基础对比工具、评测基准解读完全免费开放，不需要注册登录即可使用；仅企业级定制化评测服务、批量数据导出功能需要联系官方商务付费获取，无强制消费门槛。
我最近因为公司要选型大模型做智能客服系统，连续对比了好几个大模型评测平台，DataLearnerAI给我的惊喜点真的很多：首先它的数据更新真的很快，我之前看别的平台还是4月的榜单，这里已经更到5月的最新数据了，GPT-5.5、Claude Opus4.7这些最新版本的跑分都有，不用我自己去各个评测机构官网搜。然后它把客观跑分和用户体验榜分开列的，我之前踩过坑，有些模型跑分很高但实际用起来答非所问，中文理解能力很差，这个平台的双维度参考真的帮我避了很多坑。还有它的国产大模型专项统计太实用了，我们公司要求合规优先用国产模型，这里直接能查到所有国产大模型的编程、中文理解能力跑分，不用我一个个去搜厂商官网查参数，省了我至少两天的调研时间。槽点的话就是目前对比工具最多只能同时选5个模型，如果要对比更多的话得手动记数据，还有没有移动端APP，用手机查的时候排版有点挤，希望后续能优化。
参考资料：
深度指南
DeepNavi
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