评测标准
评测方法
Toktik.tech 的分级加权评分体系旨在反映不同数据源的可靠性差异。 我们不刷榜、不造数据，只做公开数据的科学聚合。
评测分级体系
T1 — 权威评测（权重 3x）
业界公认的标准化评测，结果可复现，覆盖广、样本量大。在综合评分中享有最高权重。
SWE-bench VerifiedLiveCodeBenchAider PolyglotChatbot Arena Elo
T2 — 辅助评测（权重 1x）
覆盖面广但权威性略低于 T1 的评测集，作为辅助参考指标。
MMLU-ProBigCodeBench
T3 — 参考数据（权重 0.5x）
厂商自报分数或小样本社区评测，仅供参考，不计入综合排名。
厂商技术报告社区小样本测试
评测维度
| 维度 | 评测来源 | 说明 |
|---|---|---|
| 代码生成 | SWE-bench, LiveCodeBench, Aider Polyglot, BigCodeBench | 核心评测维度，权重最高 |
| 数学推理 | MMLU-Pro (Math), LiveCodeBench | 评估模型逻辑推理能力 |
| 通用知识 | MMLU-Pro, Chatbot Arena | 综合知识面评测 |
| Agent 能力 | SWE-bench (Agentic), LiveCodeBench (Multi-turn) | 多步推理和工具调用能力 |
| 成本效率 | 综合定价/评测分数比值 | 性价比分析维度 |
综合评分公式
综合得分 = Σ(评测得分 × 层权重 × 维度权重 × 覆盖系数) 层权重: T1=3.0, T2=1.0, T3=0.5 覆盖系数: min(覆盖维度数 / 3, 1.0) 成本得分: 价格越接近预算基准, 性价比加权越高
评测局限性
公开 Benchmark 分数不能完全反映实际开发体验。不同项目类型、代码库大小、提示词风格都会影响实际效果。 本站排名仅作为初始选型的参考起点，建议您在实际使用中验证。