大模型服务选择困难症？这个清华团队做的评测平台可能帮到你

最近在做项目的时候遇到了一个挺头疼的问题，很多不用的任务需要我们大量调用各种大模型API，但现在市面上的MaaS服务实在太多了，选择起来还是很纠结的。
不知道大家有没有遇到过这样的情况，同样的任务在A平台跑得很快，在B平台可能就卡顿。就好像我昨天用某讯服务跑得飞快，今天再试延迟直接拉满了，有的时候看见便宜的服务，总感觉不是很放心，贵的服务又让我有点舍不得。现在光是主流的MaaS供应商就有二十多家，模型更是数百个，每次选型都像在盲盒里抽奖。
一、偶然发现的评测神器
前段时间在技术群里看到有人分享了一个叫AI Ping的平台，说是专门做大模型服务性能评测的。当时我的第一反应是：又一个跑分网站？但仔细看了看，发现这个平台有点不太一样。
首先让我眼前一亮的是，这个平台关注的不是模型的精度表现（这方面已经有很多评测机构在做了），而是聚焦在MaaS服务的性能指标上——延迟、吞吐、可靠性等等，这些恰恰是我们开发者在实际业务中最关心的问题。
二、实际体验：比想象中有用
1.实时性能排行榜
进入AI Ping官网后，最显眼的就是实时更新的性能排行榜：

而且我们可以自己主动选择不同的模型进行不同供应商的表现，比如这个地方我就选用了我平时接触最多的模型——Qwen2.5-35B-A22B：

从性能坐标图可以看到，不同供应商在同一个模型上的表现差异还是挺明显的。商汤大装置在吞吐量方面表现突出，而移动云和华为云在延迟控制上各有优势。这种直观的对比让我能快速识别出哪家供应商更适合我的具体需求。
让我印象深刻的是，这个榜单不是基于单次"跑分"，而是7x24小时持续监测的结果。这就解释了为什么有些服务在某些时段表现很好，但在高峰期就拉胯了。我特地观察了几天不同时段的数据变化，发现确实有些供应商在凌晨时段性能表现优异，但到了白天用户高峰期就明显下降。这种波动性的发现对我们选择服务商还是很有参考价值的。
2.细致的模型筛选与对比体验
作为一个对模型参数比较敏感的开发者，我特别关注AI Ping的筛选功能。在主页可以按照上下文长度（全部、小于16k、16-64k、大于64k）、输出价格、输入价格等维度进行筛选，这对我这种有明确需求的用户来说非常实用。
我点击进入模型库中发现这里模型十分具体，并且模型上下文长度、输入输出token限制等都已经标注清楚了，使我们可以很方便的去筛选各种所需要的模型：

特别值得一提的是模型详情页的设计，以DeepSeek-R1为例，页面上方有详细的模型介绍，包括技术背景和能力特点。下方的供应商数据表格更是亮点：可以看到阿里云、开行智算云、腾讯云、七牛云等各家供应商的具体表现数据。

从实际数据来看，同样是DeepSeek-R1模型，开行智算云的延迟最低（0.93s），而腾讯云的吞吐量相对较高（34.05 tokens/s）。这种横向对比让我能够根据自己的业务场景做出更精准的选择。不过我也注意到，虽然价格都标注为4.00/M输入和16.00/M输出，但实际的性能表现差异还是很明显的。
当我想要访问某个模型的官方页面时，系统会弹出确认对话框提醒跳转到外部网站，这个细节体现了产品的用户体验考虑。不过，我觉得如果能在表格中增加一些成本效益的计算指标会更好，比如各个厂家模型的综合性价比评分，这样对于我这种预算有限的开发者会更方便使用。

3.实用性测试
因为最近的项目需要我需要批量处理客户的合同文档，提取关键信息并生成摘要，大概涉及2000多份文档。这种场景对模型的延迟和稳定性要求比较高，正好用用这个平台看看咋样。
基于AI Ping的数据，我筛选出了几个候选方案：

• DeepSeek-R1在并行智算云的表现：延迟0.93s，吞吐34.51 tokens/s
• 腾讯云的DeepSeek-R1：延迟0.74s，吞吐34.05 tokens/s
• 阿里云的方案：延迟1.33s，但吞吐达到38.88 tokens/s
  

我先用100份文档做了小规模测试。腾讯云确实在延迟控制上表现不错，单次调用基本在1秒以内完成。阿里云虽然单次延迟稍高，但在批量处理时的整体吞吐量优势明显，特别是在处理较长文档时。开行智算云的表现比较均衡，但在高并发时偶尔会有超时现象。
实际测试中，我还发现了一个平台数据中没有体现的问题：不同时段的性能波动。上午10-12点和下午2-4点这两个时段，所有供应商的响应速度都会明显下降，这可能是因为这些时段用户使用量较大。这个发现让我调整了批量处理的时间安排，避开了高峰期。最终我选择了腾讯云的方案处理紧急文档，阿里云处理大批量任务，AI Ping的数据确实帮我节省了大量的试错时间和成本，整个项目比预期提前了半天完成。
三、背景了解：清华血统加持
了解了一下这个平台的背景，发现是清华系AI基础设施公司清程极智推出的。难怪在评测方法上比较严谨，而且我注意到他们的评测数据还被清华大学和中国软件评测中心用于发布官方榜单，这在一定程度上证明了其数据的可信度。
1.做得不错的地方

1. 评测角度实用：从开发者真实需求出发，关注性能而非精度
2. 数据相对客观：匿名测试，持续监控，避免了单次跑分的偶然性
3. 覆盖面广：20多家供应商、200多个模型服务，基本涵盖了主流选择
4. 更新及时：能够跟上各大厂商的最新发布
   2.还有改进空间的地方
5. 缺少成本效益分析：虽然有价格信息，但没有性价比的综合评估
6. 使用场景分类不够细化：不同业务场景对性能指标的重视程度不同
7. 历史数据展示：希望能看到更长时间维度的性能趋势
   四、总结：值得收藏的工具
   总的来说，AI Ping确实解决了我在选择MaaS服务时的一些实际痛点。虽然不是完美无缺，但作为一个免费的评测平台，已经提供了很多有价值的信息。
   特别适合这几类用户：

• 需要频繁调用大模型API的开发者
• 对服务性能指标敏感的业务方
• 想要了解不同供应商表现差异的技术选型人员
  如果你也在为选择合适的大模型服务而纠结，不妨试试这个平台.
  最后提个小建议：建议平台后续能增加一些基于不同使用场景的推荐功能，比如适合文档处理的高性价比选择以及低延迟实时对话服务等，这样会更贴近我们开发者的实际体验。