背景与挑战
大模型选型常面临挑战，需平衡性能与成本。市面上测评报告往往偏向技术参数或厂商宣传，普通开发者难以找到客观实用的参考。延迟、吞吐、可靠性等指标直接影响业务成败，但缺乏统一标准。
❌ 市面上模型供应商众多，开发者该如何快速分辨哪家服务更契合自身业务需求？
❌ 不同供应商服务质量差异明显，开发者又该依赖什么标准避开风险？
❌ 选型缺乏客观、统一的参考依据，开发者怎样才能高效找到适配的大模型服务？
平台功能概览
AI Ping 是一个面向全场景大模型使用者的性能评测与信息汇总平台。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，为技术工作者在大模型选型阶段提供科学、精准的决策指南。
性能坐标图
AI Ping 涵盖 226+ 模型服务、21+ 供应商，通过'吞吐 vs. 延迟'性能坐标图，直观呈现不同模型与供应商的大模型服务表现。
AI Ping 大模型服务性能评测平台的性能坐标图，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'低延迟 | 高吞吐'的理想区域。基于上图呈现的信息，可得出如下分析结论，能为大家在大模型服务性能方面进行选型提供参考：
- 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
AI Ping 关于 DeepSeek-V3.1 模型服务的性能排行，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，数值越高，单位时间内处理的 token 数越多，服务效率相对越高。
- 延迟（Latency）：某供应商 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，体验更优。
整体来看，不同供应商在吞吐和延迟性能上各有优劣，可以结合自身对处理效率和响应速度的需求，参考该排行选择合适的大模型服务供应商。
性价比对比
对于寻找模型时，可以按照上下文长度、输入输出价格来筛选，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。
供应商分析
大家通过性能坐标图看吞吐和延迟的直观分布、性能排序了解不同供应商表现、性价比对比筛选后，基本能锁定意向大模型。但这还不够，AI Ping 还能深入分析模型供应商。就像图里展示的，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，还能详细对比七牛云、火山方舟等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。
