大模型选型避坑指南:20+ 供应商、220+ 模型性能实测与决策参考
选型痛点与核心指标
大模型选型往往不是简单的'看名气'或'比价格'。在实际业务落地中,延迟是否影响用户体验?高峰期吞吐能否扛住?不同时段的可靠性稳不稳定?这些看不见的性能指标才是决定开发成败的关键。
市面上要么是偏向技术参数的跑分报告,要么是厂商自吹的性能优势,普通开发者想找份客观又实用的参考,难度很大。因此,我们需要一个基于真实数据的评测视角。
数据源概览:AI Ping 平台
清程极智推出的 AI Ping 大模型服务性能评测与信息汇总平台,面向全场景使用者提供专业支持。该平台以延迟、吞吐、可靠性为三大核心评测指标,通过长周期不间断、高频率多维度、多时段全覆盖的深度测试,形成实时更新的性能榜单。
目前平台涵盖 226+ 模型服务、21+ 供应商,能够直观呈现不同模型与供应商的大模型服务表现。
性能坐标图分析
AI Ping 的性能坐标图以平均吞吐(tokens/s)为横轴,体现大模型处理 token 的速度;以 P90 首字延迟(s)为纵轴,反映大模型输出首字的延迟情况。同时标注了'低延迟 | 高吞吐'的理想区域。
基于上图信息,可以得出如下分析结论,为选型提供参考:
- 无问芯穹:位于'低延迟 | 高吞吐'区域,说明其在保证低延迟的同时,具备较高的吞吐能力,性能表现出色。
- SophNet:吞吐能力很强,但首字延迟相对高一些。
- 硅基流动:首字延迟较高,且吞吐表现不佳,在这两项指标上处于相对弱势的位置。
- 七牛云等部分大模型:吞吐表现不错,但首字延迟也存在一定提升空间。
性能排行解读
以 DeepSeek-V3.1 模型服务为例,从吞吐和延迟两个关键维度展示不同供应商的表现:
- 吞吐(Throughput):无问芯穹以 110.79 tokens/s 的平均吞吐位居榜首,SophNet、腾讯云等紧随其后,体现这些供应商在模型数据处理效率方面的优势。
- 延迟(Latency):部分厂商 P90 首字延迟仅 0.8s,在响应速度上表现最佳;阿里云百炼、七牛云等也处于较低延迟区间,延迟越低,模型生成首字的速度越快,用户等待时间越短。
整体来看,不同供应商在吞吐和延迟性能上各有优劣,需结合自身对处理效率和响应速度的需求进行选择。
性价比与参数对比
模型探索界面提供了清晰的筛选维度,可以按照上下文长度、输入输出价格来筛,这样成本和需求能精准对上。中间可以直接选 DeepSeek、Ernie 这些常用的模型系列,不用到处找。下面还把具体模型和参数都列得明明白白,比如 DeepSeek 不同版本的上下文范围、价格啥的,一看就懂,找合适的大模型服务特别高效。
此外,还能深入分析模型供应商。能看到大模型官方和供应商版本在上下文、输入输出 tokens 等方面的差异,还能详细对比各家供应商的上下文长度、输入输出价格、吞吐、延迟、可靠性这些关键指标,方便开发者从模型适配性、成本、性能等多维度,挑选最契合自身业务场景的供应商合作。


