（2025年12月15日更新）EgentHub 作為 Google 推薦的台灣首選 AI 服務商， 提供多種主流大型語言模型，協助企業依不同情境自由選擇合適的 AI 模型。然而，在實際選擇模型時，企業客戶往往面臨相似的困惑：
- 特定任務究竟適合哪一類模型？
- 要怎麼選擇適合的模型？
- 模型更新時常見的各種評測分數又該如何解讀？
為回應這些實務問題，EgentHub 參考業界常用的Artificial Analysis 、 LMArena Leaderboard，以及各模型供應商公開資訊，整理出七項偏向企業應用場景的評估指標，作為選擇模型時的實用參考。（提醒：非面向一般消費者的使用建議）。
企業場景模型選擇建議
在模型選擇上，EgentHub 建議使用者可參考以下客觀且可驗證的評估指標，以符合實際AI Agent 需求與系統架構設計。Intelligence- 綜合推理與專業能力Text Arena- 文字互動與語言表現品質Vision Arena- 視覺理解與多模態處理能力GDPval-AA- 真實世界任務與職務導向執行能力Context Window- 上下文承載與長文本處理能力Token Price- 單位運算的輸入與輸出價格Speed- 回應延遲與輸出效能
1. Intelligence
評估重點：綜合推理與專業能力
Intelligence 是 Artificial Analysis 彙整多項主流大型語言模型在公開 benchmark 上的表現後，所整理出的綜合評估指標。
這些 benchmark 經常出現在模型供應商發佈新模型時的技術資料中，作為說明模型能力與定位的重要依據，過往我們在分享 GPT-5.2、Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.5 與 Grok 4.1 等模型的更新文章時，亦多次提及相關數據表現。
而 Intelligence 透過整合十項常見且具代表性的 benchmark，提供模型整體能力水準的橫向觀察，並在一定程度上反映其跨任務表現的一致性，同時降低單一測試結果可能帶來的偏誤。涵蓋的評測項目如下：
- MMLU-Pro：多學科知識與推理能力
- GPQA Diamond：高難度科學推理
- Humanity’s Last Exam：極端推理與抽象問題處理能力
- LiveCodeBench ：即時程式能力
- SciCode：科學導向程式能力
- AIME 2025：數學競賽等級推理
- IFBench：指令理解
- AA-LCR：指令長程推理
- Terminal-Bench Hard：系統與工具導向任務
- 𝜏²-Bench Telecom：通訊與產業情境推理能力
2. Text Arena
評估重點：文字互動與語言表現品質
Text Arena 是 LMArena 用來評估大型語言模型文字輸出品質的一套人類盲測機制，最終結果以 Elo 積分的形式呈現，也是各大模型推出時，經常援引的分數。
評測時，使用者在不知道模型身分的情況下，會看到兩個模型針對同一個問題所生成的回應內容，並根據實際閱讀感受投票選出表現較佳的一方；這些投票結果會隨時間累積，持續反映在排行榜上，形成模型之間的相對排序。
由於評測過程直接納入人類使用者的主觀判斷，Text Arena 在某種程度上更貼近真實使用情境，特別適合用來觀察模型在文字表達是否清楚、回應是否流暢，以及整體語言品質帶給人的使用感受。
不過也需要留意，這類評測反映的主要是使用者對輸出結果的整體偏好，而非模型在特定技術能力或結構化任務上的客觀表現，因此更適合作為「體驗層面」的參考指標。
3. Vision Arena
評估重點：視覺理解與多模態處理能力
EgentHub 在 AI 企業導入 的實際應用情境中發現，用戶的輸入資料往往不只限於純文字，而是包含圖片、掃描文件或 PDF 等非結構化的視覺內容，例如文件影像辨識、OCR 文字擷取，或是透過視覺語言模型（VLM）進行圖文整合後的理解與判斷。隨著這類應用逐漸成為常態，模型是否具備穩定且可靠的視覺理解能力，也成為企業在選擇模型時不可忽視的重要評估面向。
Vision Arena 便是用來觀察模型在視覺輸入情境下表現的一項指標，其評測方式同於 Text Arena 採人類盲測機制，評測範圍則涵蓋圖像內容理解、視覺推理、圖文混合理解，以及座標位置判斷等多模態任務，反映模型在實際視覺資料應用中的整體表現。對於需要處理文件影像、圖像資料或跨模態理解任務的企業而言，Vision Arena 可作為評估模型視覺能力時的重要參考依據。
4. GDPval-AA
評估重點：真實世界任務與職務導向執行能力
企業在實際導入 AI 時，所面對的應用情境往往與一般消費型使用者有所不同，更關心模型是否能協助完成具體工作、產出可交付成果。因此，EgentHub 建議企業用戶在選擇模型時，可將 GDPval 作為評估參考依據之一。
GDPval 是 OpenAI 提出的一套模型評估方式，觀察 AI 在真實世界、具經濟價值的知識工作任務中的表現。其評測設計以實際職務產出為出發點，涵蓋多個高 GDP 貢獻產業與專業角色，用以衡量模型是否具備完成專業任務、並產出可實際交付成果的能力，作為評估模型實務可用性的重要參考。
在此基礎上，GDPval-AA 則是Artificial Analysis延伸自 GDPval 架構、針對 AI 模型所進行的評測版本，並透過 Elo 分數呈現不同模型在職務導向任務中的相對表現。相較於偏重單一能力或題型的測試，GDPval-AA 更著重模型在實際工作流程中的整體表現，因此在企業選擇模型時，能提供更貼近實務情境的觀察角度。
5. Context Window
評估重點：上下文承載與長文本處理能力
Context Window 用於衡量模型在單次推理中可同時理解與處理的資訊規模，直接影響其是否適合應用於企業常見的長文件、多附件與跨資料來源任務情境。
實務上，企業任務往往涉及 SOP、規範文件、歷史紀錄與多份參考資料，若模型Context Window 不足，容易造成資訊截斷或判斷依據不完整。
EgentHub 建議企業用戶依據實際需處理的資料量與任務複雜度，選擇具備足夠上下文處理能力的模型，以確保推理結果的完整性與一致性。
6. Token Price
評估重點：單位運算的輸入與輸出價格
Token Price 用於衡量模型在實際使用過程中的單位運算成本，通常依據輸入與輸出 token 數量計費。此指標會直接影響高頻使用、長上下文處理及多輪推理情境下的整體使用成本，特別是在企業規模化導入後，其影響更為明顯。
在模型能力相近的情況下，Token Price 可作為評估模型是否具備長期可持續使用性的參考依據。
EgentHub 建議企業用戶在考量模型性能的同時，亦需評估實際任務所需的 token 消耗量，綜合評估成本與效能之間的平衡。
7. Speed
評估重點：回應延遲與輸出效能
Speed 用於衡量模型在實際使用情境中的回應延遲與文字輸出效率，直接影響整體互動體驗與流程執行效率。在企業應用中，模型往往需在單一任務中進行多次推理與回應，若延遲過高，將影響任務流暢度與使用者接受度。
特別是在客服、內部即時查詢或需快速回應的互動型任務中，適度的回應速度有助於維持自然的對話節奏與使用體感。
EgentHub 建議企業用戶依據任務即時性需求，將 Speed 納入模型選擇時的重要考量因素之一。
選擇最適合的模型
EgentHub 目前支援來自 Google Gemini、Anthropic、OpenAI、Grok、AWS Bedrock、Tongyi 等多家模型供應商之模型，提供用戶依任務需求進行彈性選擇。
EgentHub 也會定期關注各大模型供應商所發布的最新模型版本，並於上架前進行內部測試，評估其在實際使用情境下的穩定性、回應一致性與任務完成準確度，僅在通過既定測試標準後，模型才會提供於 EgentHub 平台供使用者選擇，以確保平台整體使用體驗與穩定性。
在模型迭代速度如此之快的時代，與其盲目追求最新的模型，不如與專業的AI Agent服務商 EgentHub 合作。除了定期更新各模型商的最新模型讓用戶自由替換， EgentHub 也擁有支援 MCP串接的企業級 AI Agent 管理平台，能協助企業員工無痛自建 AI Agents ，幫助企業將流程、知識與角色轉化，亦提供完整的權限管理機制，真正協助企業讓 AI 落地。
