AI Ping

AI Ping是由清华系 AI Infra 领域创新企业清程极智打造的专业大模型服务（MaaS，Model-as-a-Service）性能评测与信息聚合平台，定位为 “面向所有大模型使用者的全面、客观、真实的大模型服务性能评测与信息汇总平台”。在 MaaS 成为 AI 开发主流但选型痛点突出的背景下，其核心价值是通过科学评测体系，为开发者提供数据驱动的 MaaS 选型依据，填补大模型服务性能评测的行业空白。

一、平台背景：诞生于 MaaS 选型的核心痛点

1.1 行业背景：MaaS 爆发与选型困境

过去两年，生成式 AI 推动 MaaS 模式快速崛起 —— 市场已涌现 20+ 主流 MaaS 供应商、220+ 模型服务（含 DeepSeek、Qwen3、Kimi-K2 等热门模型），覆盖通用对话、代码生成、文本创作等场景。但开发者面临三大核心痛点：

• 数据碎片化：供应商性能数据分散，缺乏统一汇总渠道；
• 评测不客观：官方 benchmark 多基于理想环境，与生产场景（如早高峰、深夜）的性能波动脱节；
• 标准不统一：延迟、吞吐等指标定义差异大，无法横向对比。

1.2 研发主体与设计理念

AI Ping 由清华系 AI Infra 创新企业清程极智研发，设计理念深度契合开发者需求，以 “科学、客观、实时” 为核心：

• 科学：依托清华大学计算机系高性能所的技术支持，建立标准化评测模型与算法；
• 客观：以匿名用户身份模拟真实使用场景，避免供应商针对性优化；
• 实时：7×24 小时持续监测，捕捉性能动态波动（如凌晨延迟飙升、定期维护时段）。

二、核心优势：四大维度确立行业标杆地位

AI Ping 之所以成为 MaaS 评测领域的核心工具，关键在于其四大不可替代的优势，且获得国家级权威机构背书：

三、核心功能：围绕 “选型决策” 的全链路工具链

AI Ping 以 “帮助开发者快速筛选优质 MaaS 服务” 为目标，构建了清晰的功能模块，覆盖 “查 – 比 – 选” 全流程：

3.1 性能评测与可视化：直观呈现模型表现

• 性能坐标图：以 “吞吐量（横轴）- 延迟（纵轴）” 为核心维度，直观对比不同模型 / 供应商的性能定位；支持查看 “近 7 日平均数据”“特定时段表现”，鼠标悬停即可显示模型名称、具体数值（如延迟 338ms、吞吐量 12 req/s）。
• 历史性能曲线：记录模型在不同时段的性能波动，如 “某厂商每周二上午维护导致可靠性下降”“凌晨 2-4 点延迟飙升”，帮助开发者避开业务风险时段。
• 7 天性能看板：每日更新模型的平均延迟、吞吐、可靠性数据，表格形式呈现，支持按指标排序（如 “按吞吐量降序”“按延迟升序”）。

3.2 模型与供应商信息聚合：透明化关键参数

• 模型清单：收录所有模型的核心参数，包括：
  • 技术参数：上下文长度（如 128k、256k）、最大输出字数；
  • 性能参数：实时延迟、吞吐量、可靠性评分；
  • 成本参数：输入 / 输出 token 单价、“每元 token 吞吐量”（性价比指标）。
• 供应商查询：按厂商分类展示其旗下所有模型，标注企业背景（如 “腾讯云”“火山方舟”），避免开发者选择 “皮包供应商”。

3.3 对比与筛选工具：精准缩小选型范围

• 多模型对比：支持勾选 2-5 个模型，自动生成对比表格，横向展示延迟、吞吐、价格、上下文长度等关键指标（如 “腾讯云 DeepSeek” 与 “火山方舟 DeepSeek” 的吞吐量差异）。
• 精准筛选：提供多维度筛选条件，例如：
  • 性能筛选：延迟 <500ms、吞吐量> 10 req/s；
  • 成本筛选：单价 < 0.01 元 / 千 token；
  • 场景筛选：上下文长度 > 128k（长文档处理）、支持代码生成。

3.4 辅助工具与文档

• 产品文档：提供详细的使用指南（如 “如何通过性能曲线判断模型稳定性”）、评测方法论说明；
• 搜索功能：支持按模型名（如 “Kimi-K2”）、供应商名（如 “PPIO 派欧云”）快速定位，搜索无结果时给出友好提示。

四、评测体系：为何 AI Ping 数据可信？

AI Ping 的核心竞争力在于其严谨的评测体系，从测试环境、技术方法到权威背书，全方位保障数据客观性与准确性：

4.1 标准化测试环境：消除 “条件差异” 影响

为确保不同模型的评测结果可比，AI Ping 建立严格的环境标准：

• 匿名测试：使用匿名账号调用模型接口，避免供应商对 “测试账号” 特殊优化；
• 无缓存设计：不使用 Prompt Caching（缓存历史请求结果），且不同轮次测试的 Prompt 前缀不同，排除缓存对性能的干扰；
• 统一节点：所有测试请求均从北京地区服务器发出，控制网络环境差异。

4.2 权威机构深度合作：国家级背书

• 清华大学合作：与清华大学计算机系高性能所联合优化评测算法，同步《2025 大模型服务性能排行榜》的技术标准，确保评测方法的科学性；
• 中国软件评测中心认证：通过国家级测评机构认证，评测结果具备行业参考价值；
• 榜单独家支持：全程参与清华大学与中国软件评测中心联合发起的《2025 大模型服务性能排行榜》，提供数据采集与分析支持，榜单结果可直接作为行业基准。

4.3 持续监测机制：捕捉 “动态性能”

• 高频次测试：7×24 小时不间断监测，每小时生成性能数据，避免 “单次跑分” 的偶然性；
• 波动记录：记录 P90（90% 请求的性能指标）波动区间，反映模型在高负载下的稳定性；
• 数据校准：定期与模型官方数据交叉验证，确保评测结果与实际调用情况一致（如 DeepSeek 官网价格与 AI Ping 收录数据完全匹配）。

五、核心性能指标解析：选型的 “五维标尺”

AI Ping 的性能评测围绕五大关键指标展开，不同指标对应不同业务需求，开发者需针对性关注：

六、实际价值：从 “玄学选型” 到 “数据驱动”

AI Ping 对开发者的核心价值在于提升选型效率、降低成本、规避风险，其实际应用已得到一线案例验证：

6.1 开发者端价值

• 选型效率大幅提升：传统人工测试需 1 周时间对比 5 个模型，通过 AI Ping 的筛选与对比工具，20 分钟即可完成从 “初筛到定选” 的全流程（如长文档模型选型：筛选上下文 > 128k→按吞吐排序→查看长文本性能衰减→对比价格）；
• 成本优化显著：通过 “每元 token 吞吐量” 指标，开发者可筛选高性价比模型（如某创业团队选择小众厂商模型，每月节省 API 调用成本近 1 万元）；
• 业务风险规避：通过历史性能曲线发现模型 “隐性问题”，如 “某厂商凌晨 2-4 点延迟飙至 2000ms+”“每周二上午维护”，避免夜间客服机器人失效、批量任务中断。

6.2 行业端价值

• 建立评测标准：统一延迟、吞吐等指标的定义与测试方法，解决行业信息碎片化问题；
• 促进良性竞争：客观数据曝光供应商性能差距，倒逼厂商提升服务稳定性（如某厂商因 AI Ping 显示延迟过高，1 个月内优化服务器配置）；
• 降低行业门槛：免费向开发者开放评测数据，减少中小团队的选型试错成本（如避免因选错模型导致的开发返工、服务器浪费）。

七、未来规划：向 “全场景评测生态” 演进

基于开发者需求与行业趋势，AI Ping 已明确四大未来方向，进一步完善服务能力：

1. 场景化评测：新增 “实时对话”“代码生成”“多模态（文本 + 图像）” 等场景的专属指标，如 “代码生成准确率关联的吞吐量”“图像生成的延迟分档”；
2. 自动化测试：支持开发者自定义测试任务（如指定 Prompt、测试时长、并发量），自动生成对比报告，减少人工操作；
3. 个性化推荐：基于用户业务需求（如 “低延迟优先”“低成本优先”“长文本优先”），结合《2025 大模型服务性能排行榜》数据智能推荐模型；
4. 生态集成：对接 IDE（如 VS Code）、云平台（如 AWS、阿里云），实现 “选型 – 开发 – 性能监控” 全流程闭环，开发者可在开发环境中直接调用 AI Ping 数据。

同时，AI Ping 将持续 “紧跟热门模型发布节奏”，优先上新主流厂商的最新模型，并通过官网留言通道收集用户需求，逐步打造 “开发者一站式大模型服务平台”。

八、平台定位补充

需特别注意：AI Ping 不直接提供 AI 生成功能（如聊天、绘图、代码生成），而是专注于 “评测与信息聚合”，本质是 “大模型服务界的大众点评”。其界面设计以 “数据驱动” 为核心，风格简洁、信息层次分明，既满足专业开发者对详实数据的需求，也照顾普通用户的理解习惯（如通过可视化图表快速对比模型），且网页响应速度快（几秒内加载完成，高峰期无卡顿），学习成本极低。

如需体验，可访问官方网址：https://aiping.cn/#?channel_partner_code=Y7TIJR4J，通过手机号 + 验证码登录后即可使用全部功能。