X 用户讨论 Artificial Analysis 成本图表为何使用对数刻度

哦，原来他们用对数刻度是因为这个！

2026年10月3日 · UTC 时间晚上8:19

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没错，而且只盯着 Max 看会让它显得很糟。他们的 Max 大概比 xhigh 贵 2-3 倍。

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动画真棒！这就是这张图表如此重要的原因——X 轴展示的是每任务成本上 1000 倍的差距。 也许我们应该在主页上加个按钮来展示这个！

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你当然可以，但说实话那样图表就有点没法看了 话说回来，我超爱 Artificial Analysis。 我在想你能不能看看我的副项目 mypriors.com，它有点像 Artificial Analysis，但你可以自定义它展示的所有基准测试，以及你使用的组合。所以如果你不同意排名，你可以自己改。 非常希望能得到你的任何反馈！

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智能/美元的收益递减非常严重 Muse Glimmer ∼17 / $0.05 = 每 $1 约 340 分 Claude Opus 5.5 ∼56 / $3.5 = 每 $1 约 16 分 Claude Fable 5.1 ∼57 / $6 = 每 $1 约 9.5 分 但最后那几个智能点数决定了‘能不能搞定’，所以还是值得花钱的

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不过每美元得分其实并不是个好指标，因为这些分数并不能真正互换。一个得分在 50 多的模型，其智能水平和 Muse Glimmer 完全不在一个档次。 在现实世界中，如果它的表现是 Muse Glimmer 的三倍，它能给你带来的用处并不只是三倍。那是一种完全不同的能力，能解锁 Muse Glimmer 永远做不到的事情，无论你给它投入多少 token。 更不用说可靠性带来的价值了。这意味着你不必盯着一条线程确保它没干蠢事，而是可以同时发出很多条线程，其中一些你甚至都不用检查，因为你可以相信它们会交付你指定的结果。

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这是我第一次在 X 上真的学到了东西

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很高兴能帮上忙 🫡

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有意思，成本是对数刻度，但推理得分却不是。

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对数刻度的价值在于，当你的数据跨越了多个数量级，用线性刻度展示会不切实际时。而能力得分并没有这种情况。 智能分数目前基本在 10 到 60 之间，连一个数量级都不到。用对数刻度就有点可笑了。

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敲敲牌子：

我敢说，这才是这张图表的正确版本。

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即使考虑到人们为据称能从中获得的竞争优势买单，也还没有任何一件用 Anthropic 模型做出来或完成的事情是配得上那个更高价格的。

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老兄，如果你在数学课上就放这个简单的动画来解释对数，你连班里智商最低的那个都能一下子教会……真是个绝佳的可视化方式 👌

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对数刻度的意义在于展示重要的比例关系。在线性刻度下，每 mTok 0.001 和 0.01 的差异是难以察觉的，但实际使用成本却是有差别的。你用一个小间隔反而夸大了差异

ALT 一个更合理的 token 成本刻度，不过对数刻度更有意义

ALT 一个荒谬、不切实际的刻度，用来演示 token 成本

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最具误导性的刻度！

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这真是展示对数刻度的一种超酷、超直观的方式。

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这是暴力。

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人们正在了解缩放定律

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Claude 模型订阅很便宜，但 API 很贵。嗯，也不算太贵，但自从 5.5 版本发布后还算能用。

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我靠

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噢噢噢噢

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