作為一名長期奮戰在一線的AI應用工程師，我在技術選型中最頭疼的問題就是：“這個模型服務的真實性能到底如何？” 官方的基準測試總是在理想環境下進行，而一旦投入使用，延遲波動、吞吐下降、高峰期服務不可用等問題就接踵而至。
直到我發現了由清華系團隊打造的AI Ping，這個平臺號稱能提供真實、客觀的大模型服務性能評測。經過一段時間的深度體驗，我來分享下自己的使用感受和發現。
一、為什么我們需要大模型服務性能評測？
隨著大模型應用開發的爆發式增長，MaaS（Model-as-a-Service）已成為開發者調用模型能力的首選方式。然而，面對眾多服務商和模型版本，開發者在選型時往往陷入“性能不透明、數據不統一、評測不客觀”的困境。正是在這樣的背景下，AI Ping?應運而生。
二、AI Ping 是什么？
AI Ping?是由清華系AI Infra創新企業清程極智推出的大模型服務性能評測與信息聚合平臺。它通過延遲、吞吐、可靠性等核心性能指標，對國內外主流MaaS服務進行持續監測與排名，為開發者提供客觀、實時、可操作的選型參考。
官網直達：https://aiping.cn/?utm_source=cs&utm_content=k
打開AI Ping官網，第一印象是簡潔、直接、信息密度高?- 典型的工程師風格設計。首頁核心位置就是那個備受關注的「大模型服務性能排行榜」，默認展示的是基于多個指標的綜合排名。
首頁性能排行榜，第一眼看到這個深深的吸引了我，因為之前有很多專業記者問我怎么檢查大模型，我一直回答不上，因為網上太多文章寫排行榜，但真正有合理、客觀、真實的評價很少很少，體驗了AI Ping之后，我可以聯系他們，正面答復了！
?左上角這里有模型和供應商搜索，可以快速定位到自己想要找的大模型，如下圖所示：
?右上角有產品文檔https://aiping.cn/docs/product入口，可以幫助快速上手和查看相關資料：
說來慚愧，作為一家創業公司的技術負責人，我去年在選大模型API時栽過大跟頭。當時輕信了某廠商的 benchmark 數據，結果上線后才發現，他們的服務每晚凌晨準時"抽風"，延遲從300ms直接飆到2000ms+，我們的夜間客服機器人差點成了"智障機器人"。
直到朋友介紹和聽了清華翟季冬教授的分享，才知道他們聯合中國軟件評測中心推出了《2025大模型服務性能排行榜》，背后的數據支持來自一個叫AI Ping的平臺。
會后我第一時間注冊體驗，沒想到這一用就后續選大模型就先打開這個軟件來參考。今天就跟大家聊聊這個讓我眼前一亮的神器。
三、終于有個說人話的評測平臺
我最喜歡的是那個性能坐標圖——可以看近7日數據、每日更新、平均吞吐量。這個設計太實用了！還記得上次我們的項目就是在晚上8點流量高峰時段崩的，現在我能專門盯著這個時間點看哪個服務最穩。
隨手翻了幾個模型的詳情頁，差點笑出聲。某個經常打廣告的廠商，頁面顯示其服務在每天凌晨2點到4點延遲飆升，這不就是我們當時踩的坑么！要是早點有這個工具，我也不用背那個"選型失誤"的鍋了。
?四、深度使用：發現了更多寶藏功能
1. 性能曲線會說話
平臺里的歷史性能曲線簡直是個寶藏。以DeepSeek-V3為例，它的7天延遲曲線平穩得讓人懷疑是不是假數據。相比之下，某些友商的曲線就跟心電圖似的，忽高忽低。
最絕的是，我發現有家廠商的曲線每天下午3點準時出現一個小高峰，后來才知道那是他們每天定時做模型熱更新的時間。這種細節，不去長期監測根本發現不了。
2. 價格對比透明得驚人
之前要對比不同模型的價格，我每次接入幾個新的大模型，老板總是問我，這個模型怎么樣？價格多少錢？性能怎樣？我明白他作為一名老板，最關心的還是價格，這樣我得一個個去翻各家官網，還要自己換算單位，頭疼得要命。AI Ping直接把所有模型的單價列得明明白白，還能按"每元token吞吐量"排序。
對比一下DeepSeek官網，看得出數據是準確的，值得信賴！
我就這樣發現了一個寶藏廠商：雖然名氣不大，但吞吐量的性價比居然排進前三。試著接了一下，效果確實不錯，每個月能省下小一萬的API調用費。
3. 可靠性數據防踩雷
有個細節讓我印象深刻：某知名廠商的詳情頁里，可靠性曲線顯示每周二上午都會有個明顯的 dips（下降）。一問才知道，他們每周二上午做例行維護。
要是早知道這個，我們就能避開這個時間段安排重要任務了。現在我都養成習慣了，每周二上午絕對不安排批量處理任務。
?五、實戰案例：如何用AI Ping做選型
最近接了個新項目，需要選一個處理長文檔的模型。我的篩選過程是這樣的：
首先，用大于128k上下文長度作為過濾條件，一下子篩掉了一半選項。
然后，按吞吐量排序，選前5名進入決賽圈。
為了驗證這些數據是否準確，我用postman對接了9個廠商分別測試監督，答案令人出乎所料，跟平臺描述的一致，體驗過程如下：
例如智譜官方請求：
還有其他大模型測試記錄，這里我就不一一列舉了，如下圖所示：
接著，逐個點開詳情頁，特別關注它們處理長文本時的性能衰減情況——有些模型處理短文本很快，但一到長文本就崩。
最后，對比價格和高峰時段表現，選了性價比最高的那個。
整個過程只用了20分鐘。放在以前，光測試每個模型的性能就要花上一周時間。
六、期待未來更強大的功能
在使用過程中，我也注意到了一些可以進一步提升的方面，相信隨著平臺的迭代，這些功能都會逐步完善：
首先是在測試場景方面，目前平臺提供了標準化的測試框架，如果未來能夠支持用戶上傳自己的測試用例和業務場景，想必能更好地滿足不同團隊的個性化需求。想象一下，如果能用我們實際業務中的對話場景和文本數據來測試模型表現，那選型精準度肯定能再上一個臺階。
其次是數據接入方面，現在是通過網頁端查看數據，如果未來能提供API接口，就可以把性能數據對接到我們自己的監控系統中，實現自動化報警和性能趨勢分析。這樣一來，我們的運維團隊就能更及時地發現潛在問題。
雖然這些功能暫時還沒有上線，但我注意到平臺一直在快速迭代。相信以清華團隊的技術實力，這些功能應該已經在開發路線圖上了。畢竟，一個好的工具就是這樣，越用越順手，越用越貼心。
七、總結一下
用了一段時間AI Ping，最大的感受是：大模型選型終于從"玄學"變成了"科學"。
以前選型靠的是廠商PPT、技術博客、朋友推薦，現在終于有了客觀的數據支持。特別是那個長時段性能監測功能，簡直就是防坑神器。
如果你也在為選型發愁，不妨去試試這個平臺。反正我們是已經把它列入技術選型標準流程了。
PS：最近看到消息，清華大學和中國軟件評測中心要在GOSIM大會上發布《2025大模型服務性能排行榜》，用的就是AI Ping的數據。能獲得這么權威的認可，說明這個平臺確實有點東西。
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