Agent模型能力哪家最強(qiáng)？一文選出最合適Agent大模型
2025年，大模型驅(qū)動(dòng)的智能體（Agent）技術(shù)已成為AI產(chǎn)業(yè)的核心戰(zhàn)場。根據(jù)SuperCLUE最新測評(píng)報(bào)告，盡管國內(nèi)大模型已逼近國際頂尖水平，但在復(fù)雜場景落地、長程任務(wù)處理等維度仍面臨關(guān)鍵瓶頸。本文基于最新測評(píng)報(bào)告，輸出符合個(gè)人、企業(yè)開發(fā)者所需的Agent大模型。
一、Agent能力模型排行
1. 全球模型能力榜：國產(chǎn)模型非常優(yōu)秀
模型名稱 | 模型類型 | 所屬國家 | Agent得分（0-100） | 備注 |
GPT-4.5-Preview | 基礎(chǔ)模型 | 海外 | 71.88 | 國際第一 |
hunyuan-turbos | 基礎(chǔ)模型 | 中國 | 70.09 | 國內(nèi)第一，差距1.79分 |
Deepseek-R1 | 推理模型 | 中國 | 65.18 | 推理模型最高分 |
o3-mini(high) | 推理模型 | 海外 | 57.14 | 推理任務(wù)榜首 |
Qwen2.5-14B-Instruct | 基礎(chǔ)模型 | 中國 | 32.59 | 國產(chǎn)基礎(chǔ)模型代表 |
核心結(jié)論：
- 國內(nèi)7款模型躋身全球Top10，hunyuan-turbos以微弱差距緊咬GPT-4.5
- 基礎(chǔ)模型整體碾壓推理模型（最高分差達(dá)9.3分），證明Agent能力更依賴通用性而非專項(xiàng)優(yōu)化
2. 九大場景成熟度說明
應(yīng)用場景 | 平均得分（0-100） | 技術(shù)難度分級(jí)（★/5） | 成熟度評(píng)級(jí) |
即時(shí)消息 | 44.87 | ★★☆ | 高度成熟（推薦） |
票證系統(tǒng) | 43.59 | ★★★ | 高度成熟 |
博客 | 42.42 | ★★☆ | 成熟 |
文件系統(tǒng) | 42.11 | ★★★ | 成熟 |
旅游出行 | 20.37 | ★★★★★ | 攻堅(jiān)區(qū)（最低分） |
場景方向：
- 高成熟場景（得分＞40）：可快速部署標(biāo)準(zhǔn)化方案，如客服機(jī)器人、文件管理系統(tǒng)
- 低分場景破局：像旅游出行這種可以考慮，用多Agent+工作流動(dòng)態(tài)聯(lián)調(diào)（如航班+酒店+租車實(shí)時(shí)匹配），建議采用“基礎(chǔ)模型+行業(yè)知識(shí)庫”增強(qiáng)方案
二、Agent選型邏輯參考
1. 大模型選型原則
原則 | 推薦方案 | 避坑警示 |
場景匹配優(yōu)先 | 成熟場景優(yōu)選選用速度快、推理得分高的模型 | 勿盲目追求推理能力高的模型，速度慢到懷疑人生 |
復(fù)雜度控制 | 單輪任務(wù)≤3步，多輪對(duì)話≤4輪 | 步數(shù)＞6時(shí)失敗率飆升40% |
安全設(shè)計(jì)必備 | 建立函數(shù)調(diào)用白名單 | 未授權(quán)函數(shù)調(diào)用占比達(dá)45%（對(duì)企業(yè)高危） |
混合架構(gòu)增效 | Agent任務(wù)用基礎(chǔ)模型，計(jì)算用推理模型 | 單一模型難以兼顧兩類任務(wù) |
2. 開源模型推薦
模型類型 | 推薦模型 | Agent得分 | 適用場景 |
均衡型 | Qwen2.5-72B-Instruct | 55.8 | 端側(cè)簡易任務(wù) |
性能型 | Deepseek-R1 | 65.18 | 多輪對(duì)話+工具調(diào)用 |
3.任務(wù)復(fù)雜度與成功率關(guān)系
任務(wù)復(fù)雜度指標(biāo) | 數(shù)值范圍 | 成功率下降規(guī)律 | 典型失敗案例 |
調(diào)用步數(shù) | 2-14步 | >6步時(shí)成功率下降40% | 航班改簽（需聯(lián)動(dòng)8個(gè)函數(shù)） |
對(duì)話輪次 | 1-6輪 | >4輪時(shí)狀態(tài)丟失率增加60% | 智能家居多設(shè)備協(xié)同控制 |
4.大模型蒸餾效應(yīng)對(duì)比
R1和R1系列的蒸餾模型在總榜和任務(wù)榜單上的得分差距在10-20分之間，推理模型在總榜和推理任務(wù)榜單上分差較大，所以蒸餾模型還是無法用在高精度任務(wù)上。不過蒸餾模型在低能耗情況下還是能夠勝任理科相關(guān)的推理任務(wù)。
模型名稱 | 總分 | 推理總分 | 數(shù)學(xué)推理 | 科學(xué)推理 | 代碼生成 | 智能體Agent | 指令遵循 | 文本理解與創(chuàng)作 |
DeepSeek-R1 | 70.34 | 78.97 | 85.96 | 64.00 | 86.94 | 65.18 | 39.52 | 80.41 |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 59.94 | 74.06 | 85.85 | 62.89 | 73.43 | 36.77 | 23.18 | 77.53 |
DeepSeek-V3 | 57.63 | 60.01 | 48.25 | 63.00 | 68.78 | 63.39 | 23.39 | 78.99 |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 49.67 | 66.17 | 79.46 | 63.27 | 55.79 | 7.14 | 16.85 | 75.51 |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | 39.07 | 56.60 | 77.23 | 58.06 | 34.50 | 2.68 | 6.47 | 55.45 |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | 17.98 | 25.53 | 37.72 | - | - | - | - | - |
5.Agent任務(wù)失敗原因分類
失敗大類 | 占比 | 細(xì)分原因 | 占比（子類） | 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí) |
函數(shù)調(diào)用錯(cuò)誤 | 65% | 調(diào)用未授權(quán)函數(shù) | 45% | 高危 |
參數(shù)格式錯(cuò)誤 | 30% | 中危 | ||
多步調(diào)用順序混亂 | 25% | 中危 | ||
狀態(tài)丟失 | 25% | 多輪對(duì)話記憶斷裂 | 100% | 中高危 |
其他 | 10% | 環(huán)境交互超時(shí)/系統(tǒng)崩潰 | 100% | 低危 |
數(shù)據(jù)參考：https://www.cluebenchmarks.com/superclue_2503
本文轉(zhuǎn)載自??沐白AI筆記???，作者：楊沐白
