上个世纪,S.Perlmutter和B.Schmidt两个小组通过对Ia型超新星的观测发现宇宙正处于一个加速膨胀的时期。这一发现彻底打破了人们之前对宇宙的认知。通过大量研究人们提出了暗能量来解释宇宙加速膨胀这一现象。为了更好的研究暗能量的性质,科学家建立很多暗能量的模型。面对如此之多的模型,哪些模型是正确的亦或者能被当前观测数据所支持?虽然当今观测数据为暗能量模型的参数空间限制起到了非常重要的作用,但是模型的比较筛选工作依旧是一个非常困难的任务。本文主要工作是使用当前观测数据对10个典型的暗能量模型进行比较筛选。因为不同的模型具有不同的参数个数,为了避免参数个数对模型的比较结果带来的影响,工作中应用到了 Akaike和Bayesian两个信息判据来消除这一影响进而使结果更加公正。为了得到更加精确的参数限制结果,本文中使用了最新公布的天文观测数据包括:Ia型超新星的JLA观测样本,宇宙微波背景辐射,重子声学振荡以及哈勃常数H0直接测量。通过对结果的分析,我们发现在最新的观测数据的限制下,在我们所使用的所有模型当中,宇宙学常数模型依旧是最好的模型。而其他模型诸如:普通的Chaplygin气体模型,状态方程参量w为常数的暗能量模型和α暗能量模型,这三个模型虽然相较于宇宙学常数模型差了一些,但是与其他模型相比还是很好的模型。全息能量模型,推广的Chaplygin气体模型还有CPL参数化模型,这三个模型一直能够很好的拟合当前数据,但是从简单方便的角度考虑,他们的表现并不是很好。而最后的三个模型分别为:里奇暗能量模型,DGP模型,新年刻模型,这三个模型通过结果看出不能被当前观测数据所支持。