基准测试工具：PinchBench，看分数还看干活能力和成本
从成功率、速度、成本多维度评估
成功率排名：
1、Gemini 3 Flash Preview：95.1%
2、MiniMax-M2.1：93.6%
3、Kimi K2.5：93.4%
4、Claude Sonnet 4.5：92.7%
5、Gemini 3 Pro Preview：91.7%
第一梯队（90%+）：Google、MiniMax、Kimi、Anthropic的最新模型占据主导，成功率均超过90%
第二梯队（80-90%）：包括OpenAI的GPT-4o系列（85.2%）、DeepSeek-V3.2（82.1%）、Mistral Devstral（81.7%）
第三梯队（70%以下）：部分模型如Grok-4.1-fast（70%）、GPT-5.2（65.6%）
速度排名：
1、MiniMax-M2.5：105.96s
2、Gemini 2.0 Flash：106.05s
3、Llama 3.1-70B：106.14s
4、Gemini 1.5 Pro：106.85s
5、Mistral Large：107.72s
成本排名：
1、GPT-5-Nano：$0.03
2、Gemini 2.5 Flash-Lite：$0.05
3、Devstral-2512：$0.10
4、GPT-4o-Mini：$0.13
5、MiniMax-M2.1：$0.14
Claude Opus 4.6要5.89刀 ，是GPT-5 Nano的近200倍，成功率只有90.6%
第一梯队（<$0.20）：极致性价比，OpenAI Nano系列、Google Flash-Lite、MiniMax、Mistral等轻量模型，成本低但成功率参差不齐
第二梯队（$0.20-$0.75）：Kimi K2.5（$0.20）与 Gemini 2.5 Flash同价，DeepSeek、Qwen中等价位，Claude偏贵
第三梯队（$1-$2）：GPT-5.2、Gemini 3 Pro、GPT-4o，中高端模型标准定价
成本-速度-成功率综合对比：
GPT-5-Nano：成本第1、成功率第9、速度第16
Gemini 2.5 Flash-Lite：成本第2、成功率第14
