研究显示闭源AI模型在几乎所有价位主导性价比
来源标题：Closed AI models dominate the price-performance frontier
Village的LLM Atlas数据显示，在从GPT-5成本1%到3倍的201个价位中，开源权重模型仅在3%的价位上性价比最优，较6月的41%大幅下降。开源模型通常靠DeepSeek等厂商的强力低价发布短暂占据一段价位区间，但最新闭源模型同时更便宜且更强，已将开源优势压缩到价格区间最低端。
以下正文由 AI 翻译自 Hacker News 最新（原文版权归原站所有），可能存在偏差，重要内容请以原文为准。
几乎所有预算下，你能买到的最好的 AI 模型都是闭源的。开源权重模型仅在 3% 的价格点上胜出，低于 6 月份的 41%。
Village 的 LLM Atlas 绘制了价格-性能前沿：每个价格点下最强的 AI 模型。
开源模型在价值上呈爆发式胜出：一个强大且便宜的发布（通常来自 DeepSeek）会占据一大段预算区间，直到下一个闭源模型以更低价格超越它。最新的闭源发布既更便宜又更强，因此这一区间已缩小到价格范围的最底部。
本研究使用 Village 的 LLM Atlas，它根据公开基准结果为每个模型和推理设置估算能力分数，并通过独立的成本模型，从评估者的运行中估算每个任务的成本，方法详见其方法论。成本相对于高推理努力下的 GPT-5。对于每个日期，我们取截至当时发布的所有模型，并在 201 个预算点上（按对数刻度从 GPT-5 成本的 1% 到三倍均匀分布）找到每个预算点下能力最强的模型。分数截至 2026 年 10 月 31 日；Atlas 会在新结果到来时更新。
成本反映评估者通过托管 API 支付的费用，开源模型在自己的硬件上运行可能更便宜。仅限在至少 10 个基准家族上评分的模型，或将预算范围缩小到 GPT-5 成本的 3% 到一倍，会得到相同的模式；将范围扩大到 0.3% 到十倍，则会使今天的份额升至 16%，因为小型开源模型仍在最便宜的一端胜出。
我们在 Village 中构建了这个。你会构建什么？
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