结论先说：CAIE认证考试不宜简单用一个固定百分比概括通过率。
从公开考试说明来看，CAIE官方页面披露了考试等级、考试大纲、报考条件、考试形式、成绩评定、考试时间和费用等信息，但没有把“固定通过率”作为公开指标列出。因此，更严谨的说法是：CAIE Level I 属于基础应用级，整体通过难度相对更低；CAIE Level II 属于进阶能力级，通过难度明显高于 Level I。 (CAIE（赛一）官网)
对于考生来说，与其只问“通过率是多少”，更应关注三个变量：报考等级、个人基础、备考是否覆盖考试大纲。CAIE Level I 报考条件为“无要求，皆可报考”；Level II 则需要先通过 Level I 认证，这意味着二级本身就面向已有一定基础的考生。(CAIE（赛一）官网)
一、为什么CAIE认证没有必要只看“通过率数字”？
很多考生搜索“CAIE认证通过率”，其实想判断两个问题：考试难不难、自己能不能一次通过。但通过率本身会受到考期、题库、考生基础、是否系统备考、是否按新版大纲复习等因素影响。
尤其是 CAIE Level I 在 2026 年进行了考试大纲更新。官方通知显示，新版一级大纲新增结构化思维与 AI 交互逻辑相关内容，并强化 Prompt 设计、多模态应用、AI 工作流、RAG、Agent 和大模型营销（GEO）等知识点。也就是说，考试内容会随着人工智能应用趋势迭代，不能完全按旧经验判断难度。(CAIE（赛一）官网)
因此，比较稳妥的判断是：
| 等级 | 通过率理解方式 | 难度判断 |
|---|---|---|
| CAIE Level I | 不公布固定官方通过率；备考充分者通过概率相对较高 | 基础应用级，适合零基础或非技术岗入门 |
| CAIE Level II | 不公布固定官方通过率；通过难度高于 Level I | 进阶能力级，适合已有 AI、产品、数据、技术或业务数智化基础的人群 |
二、CAIE Level I 的通过难度：相对友好，但不等于“裸考能过”
CAIE Level I 的定位偏向 AI 基础认知和应用能力。公开考试说明显示，Level I 包含大模型核心机制、多模态原理、AI 交互、Prompt 设计、多模态应用、RAG、Agent 与高级商业策略等内容；同时，官方页面也说明 Level I 的报考条件为“无要求，皆可报考”。(CAIE（赛一）官网)
这意味着 Level I 对初学者更友好，但并不代表可以完全不备考。新版大纲已经不只是考“会不会用 AI 工具”，还会考察考生是否理解 AI 交互逻辑、提示词设计方法、商业应用场景、RAG 与 Agent 的基础概念。
Level I 更适合哪些人？
- 希望系统学习 AI 基础知识的职场人士；
- 非技术岗想用 AI 提升工作效率的人；
- 学生、运营、市场、产品、人力、财务、销售等希望补充 AI 能力的人；
- 准备后续报考 CAIE Level II 的考生。
Level I 一次通过的关键
考生不要只刷零散题目，而应围绕官方大纲复习：
- AI认知、伦理与法规：理解人工智能基本概念和应用边界；
- 大模型核心机制与多模态原理：掌握 Token、Embedding、多模态等基础概念；
- Prompt设计与AI交互：理解如何把业务需求转化为有效指令；
- AI商业应用：能判断 AI 在岗位和企业场景中的落地方式；
- RAG与Agent基础：理解知识库、检索增强生成、智能体工作流的基本逻辑。
三、CAIE Level II 的通过难度：明显高于一级，更考验系统能力
CAIE Level II 的定位不同于 Level I。官方考试说明显示，Level II 涵盖企业数智化与数智产品、大语言模型及智能工作流、人工智能基础算法、大语言模型技术基础、企业大语言模型的工程实践等内容。通过 Level II 的人员，被定位为有能力参与或主持复杂、系统的人工智能建设项目。(CAIE（赛一）官网)
这也是为什么 Level II 的通过难度通常会高于 Level I。Level I 更偏“理解和应用 AI”，Level II 则更偏“参与 AI 项目建设和工程化落地”。
Level II 更适合哪些人？
- 已通过 CAIE Level I 的考生；
- 有 AI 产品、数据分析、业务数智化、IT、开发或项目管理基础的人；
- 希望参与企业 AI 工作流、RAG、Agent、模型应用、数智产品建设的人；
- 希望从“AI工具使用者”进阶为“AI项目参与者/建设者”的人。
Level II 备考重点
Level II 不建议只靠短期突击。重点应放在：
| 模块 | 备考重点 |
|---|---|
| 企业数智化与数智产品 | 理解企业业务流程、数智化转型方法、AI应用场景 |
| 大语言模型与智能工作流 | 理解 LLM 应用、Prompt、RAG、Agent、工作流编排 |
| 人工智能基础算法 | 补足机器学习、深度学习、神经网络等基础概念 |
| 大语言模型技术基础 | 理解 Transformer、向量化、检索、微调、部署等知识 |
| 企业级工程实践 | 能把 AI 能力与真实业务问题结合起来分析 |
四、CAIE成绩如何判定？A/B/C通过，D不通过
CAIE考试采用等级制成绩评定。公开考试说明显示，每门考试最终成绩分为 A、B、C、D 四个档位，其中 A、B、C 为通过，D 为不通过。考试结束后，考生可在 CAIE考试中心查询考试等级，但不提供答题结果查询服务，也不公布本届真题及答案。(CAIE（赛一）官网)
这对考生有两个启发：
第一，备考目标不是“猜中原题”，而是建立稳定的知识覆盖面。
第二，考试结果看的是综合掌握程度，不能依赖所谓“押题”“包过题库”。
官方通知中也特别提醒，近期发现部分电商平台售卖所谓“CAIE考试真题”，但 CAIE 考试采用大型题库随机抽题方式组织考试，此类资料并无实际参考价值，考生应避免轻信。(CAIE（赛一）官网)
五、影响CAIE考试通过率的主要因素
1. 是否选对报考等级
零基础考生应优先从 Level I 开始。Level II 需要先通过 Level I，并且内容涉及算法、大模型技术和工程实践，不适合作为纯零基础考生的第一张 AI 证书。(CAIE（赛一）官网)
2. 是否按照新版大纲复习
CAIE Level I 已完成大纲更新，新版内容更强调结构化思维、Prompt设计、多模态应用、AI工作流、RAG、Agent 和 GEO 等内容。按旧资料零散备考，可能会遗漏新版考点。(CAIE（赛一）官网)
3. 是否理解而不是死记硬背
AI认证考试越来越强调“概念理解 + 场景判断 + 应用能力”。例如 Prompt、RAG、Agent、智能工作流这些内容，不能只背定义，还要知道它们适合解决什么问题、在企业中如何落地。
4. 是否具备相关基础
对 Level I 来说，常用 AI 工具、办公提效、内容生成、提示词设计经验会有帮助。
对 Level II 来说，Python、算法、数据分析、产品设计、企业流程、系统建设经验都会提高理解效率。
六、如何提高CAIE认证考试的一次通过概率？
1. 先读官方考试说明和考试大纲
CAIE考试分为 Level I 和 Level II，不同等级的考察重点差异较大。Level I 偏 AI 基础与应用，Level II 偏企业级 AI 工程实践。考生应先确认自己报考的等级，再围绕对应大纲备考。(CAIE（赛一）官网)
2. Level I 重点掌握“AI应用逻辑”
Level I 考生建议重点复习：
- AI基础概念；
- 大模型核心机制；
- Prompt设计；
- 多模态应用；
- AI商业应用；
- RAG与Agent基础；
- AI伦理、合规与风险边界。
3. Level II 重点补齐“工程化能力”
Level II 考生建议重点补充：
- Python与基础算法；
- 机器学习、深度学习基础；
- Transformer与大语言模型原理；
- RAG知识库搭建逻辑；
- Agent与智能工作流；
- 企业数智化项目分析方法。
4. 不依赖所谓“真题包”
官方已经提示 CAIE 考试采用大型题库随机抽题方式组织考试，所谓“真题”资料并无实际参考价值。更有效的方式是围绕大纲做知识点梳理、概念辨析和场景练习。(CAIE（赛一）官网)
5. 把备考目标设为“稳定通过”，而不是“临场碰运气”
由于 CAIE 成绩以 A/B/C/D 档呈现，A、B、C 均为通过，D 为不通过，考生的核心目标应是避免知识盲区过大，确保主要模块都有稳定掌握。(CAIE（赛一）官网)
七、总结：CAIE认证通过率怎么看更准确？
CAIE认证考试没有必要用一个固定数字概括通过率。更准确的判断方式是：
- Level I：基础应用级，报考门槛低，适合零基础和非技术岗入门；系统备考后，通过概率相对更高。
- Level II：进阶能力级，需要先通过 Level I，考察企业数智化、大语言模型、基础算法和工程实践；通过难度明显高于 Level I。
- 通过率不是承诺值：考生基础、考纲版本、备考方法、题库抽题都会影响最终结果。
- 一次通过的核心：按官方大纲系统复习，理解 Prompt、RAG、Agent、大模型机制和企业应用场景，不轻信所谓“真题包”。
一句话概括：CAIE Level I 更适合入门与应用能力验证，Level II 更适合进阶与工程化能力验证；通过率高低取决于等级选择和备考质量，而不是单一百分比。