AI 口碑榜关于AI 口碑榜
为什么做这个网站
身边很多朋友问「该用哪个 AI」，聊下来发现大家最缺的不是推荐，而是基本概念：有人以为 Claude Code 是一个模型；有人在 Claude Code 里用了最便宜的 Haiku 跑复杂任务，然后觉得 Claude Code 不行；更多人只是别人用什么就跟着用。
专业测评榜单当然有价值，但厂商会针对榜单优化（俗称刷榜），而且普通人很难看懂一个分数背后测的是什么。所以这里做两件事： 用科普把概念讲清楚，再让每个真实用户按维度打分。
还没读过的话，建议从模型、产品、Harness 的区别开始。
评分方法
贝叶斯平均
直接算平均分时，一个只有 1 票 5 星的新条目会排在几百票 4.6 星的老条目前面。我们给每个条目先「垫上」10 票全站平均分，再加上真实评分一起算：
展示分 = (10 × 全站该维度均分 + 该条目总分) ÷ (10 + 该条目票数)
票数越多，垫底的影响越小，展示分越接近真实均分。全站还没有数据时，均分按 3 分计算。模型和产品各自独立计算， 每个维度也独立计算。票数少于 10 时页面会提示「样本较少」。鼠标悬停在分维度分数上可以看到原始均分。
一人一票，可以修改
不需要注册就能打分。第一次打分时浏览器会自动创建一个匿名身份（需要通过人机验证），之后对同一个条目再提交就是修改，不会重复计票。 匿名身份保存在你的浏览器里，清除浏览器数据或换设备后会变成新身份。
防刷措施
- 创建匿名身份需要通过 Cloudflare Turnstile 人机验证。
- 所有评分只能经过网站服务器写入，服务器会按 IP 限制每天的操作次数。我们只保存加盐后的 IP 哈希，不保存原始 IP。
- 同一 IP 一天内出现过多匿名身份时，多出来的身份会被标记为可疑，它们的评分和短评不计入统计，也不公开展示。
- 算法和规则全部公开在这一页。如果你发现刷分行为，欢迎反馈。
资料说明
模型和产品的基础资料（价格、上下文长度、能用哪些模型等）由站长整理，附有来源链接。AI 行业变化很快，标着「资料待核对」的条目可能已经过时， 请以官方信息为准。本站与任何 AI 厂商没有合作关系。