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        清華炸場!AI 大模型天梯榜來了,選模型不再頭禿。

        清華炸場!AI 大模型天梯榜來了,選模型不再頭禿。

        核心觀點與關鍵信息:

        清華大合中軟評測中心發布的《2025 大模型服務性能排行榜》旨在解決開發者在選擇大模型 API 服務時面臨的“開盲盒”痛點。該排行榜不側重于模型本身的學術性能,而是聚焦于服務提供商的實際服務質量,包括響應速度、吞吐量和可靠性。AI Ping (aiping.cn) 平臺提供了權威的評測數據支持,被稱為大模型服務界的“大眾點評”,幫助開發者清晰地選擇和使用模型服務。

        AI Ping 平臺由清華系團隊打造,通過 7×24 小時不間斷監測,重點評估大模型服務的延遲、吞吐量和可靠性,這些直接影響用戶體驗。平臺覆蓋了 21 家國內主流供應商、226 個模型服務,包括 DeepSeek、千問等知名大模型及其不同版本和尺寸。用戶可以直觀地查看延遲、吞吐、可靠性、上下文長度、價格等關鍵參數,并通過圖表全面了解各家優勢。

        AI Ping 的測試方法真實可靠,以普通開發者的身份匿名進行,模擬真實使用場景,并持續監測一周的數據,清晰反映性能波動。未來還將擴展到多模態模型和更多地區的評測。開發者可通過 aiping.cn 訪問該平臺,以提高項目開發效率。

        大模型服務性能排行榜出爐,AI Ping 助你告別“開盲盒”

        本周六,在杭州舉辦的 GOSIM 大會上,清華大合中軟評測中心重磅發布了《2025 大模型服務性能排行榜》。這份榜單的獨特之處在于,它并未像以往的評測那樣,將目光聚焦于各個 AI 大模型在數學、代碼等學術評測集上的理論表現。相反,它將焦點精準地投向了更為貼近開發者實際需求的關鍵環節——大模型 API 服務商提供的服務質量。

        這無疑是直擊了國內開發者在選型大模型 API 時普遍面臨的“開盲盒”困境。面對琳瑯滿目的模型服務商,開發者常常感到無從下手,不知道該選擇哪一家。服務的響應速度時快時慢,吞吐量也難以捉摸,調用 API 的過程常常令人頭疼不已。此次發布的排行榜,正是為了解決這一痛點而生。

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        AI Ping:大模型服務的“大眾點評”

        這份頗具影響力的排行榜背后,是由 AI Ping (aiping.cn) 提供的權威評測數據支撐。清華系團隊打造的 AI Ping 評測平臺,堪稱大模型服務界的“大眾點評”。它如同給各大模型服務裝上了一個精密的“體檢儀”,能夠 7×24 小時不間斷地監測各項關鍵性能指標。

        AI Ping 重點關注三個核心問題:延遲吞吐量可靠性。這些指標直接關系到最終用戶的使用體驗。無論是 DeepSeek、Qwen3 等備受矚目的熱門模型,還是阿里云、火山方舟等平臺級服務,都逃不過 AI Ping 的“火眼金睛”。

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        有興趣的開發者可以前往 AI Ping 的體驗地址:https://aiping.cn

        評測范圍廣泛,信息一目了然

        AI Ping 評測平臺的覆蓋范圍十分廣泛,整合并評測了 21 家國內主流供應商,總計 226 個模型服務。這其中涵蓋了 DeepSeek、千問等眾多知名大模型。平臺將信息清晰地呈現,讓開發者能夠一目了然地進行對比。

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        更值得稱道的是,平臺對每一個大模型下的各種尺寸、各個版本都進行了細致的評測和分類。開發者可以根據自己的具體需求,輕松找到最適合的模型。

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        隨便點開一個模型,平臺都會提供詳細的描述,包括之前提到的延遲、吞吐量、可靠性,以及上下文長度、價格等關鍵參數。通過瀏覽幾張表格和圖表,開發者就能全面、深入地了解各家服務商的優勢與特點。

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        嚴謹的測試方法,真實反映服務水平

        AI Ping 的評測并非基于廠商的宣傳或官網信息,而是真正從普通開發者的視角出發,以匿名方式進行測試,最大限度地模擬了真實的使用場景。為了確保數據的科學性和可靠性,AI Ping 會持續監測一周七天、每天 24 小時的數據,即使是上下班高峰期的性能波動,也能被清晰地捕捉和分析。

        例如,下方的兩張圖清晰地展示了 DeepSeek-R1 模型在一周內的平均吞吐量和延遲表現,以及不同服務廠商的具體情況,為開發者提供了直觀的參考。

        清華炸場!AI 大模型天梯榜來了,選模型不再頭禿。

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        展望未來,AI Ping 計劃將評測范圍擴展至圖片、視頻等多模態模型,并覆蓋更多地區的測試點。對于正在進行 AI 應用開發或計劃使用大模型服務的開發者而言,現在訪問 aiping.cn 了解最新的性能排行榜,無疑是一個明智的選擇。選對了模型服務,往往能夠使項目開發效率實現翻倍的提升。

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