一、引言

在生成式AI技术爆发式增长的今天，开发者面临前所未有的选择困境：全球20余家主流供应商、数百个模型服务参数交织成复杂决策网络，延迟波动、吞吐瓶颈、隐性成本等不可控的因素时刻威胁项目进度。传统的人工评测方式十分繁琐而且因更新滞后、指标片面，已难以满足实时决策需求。

二、AI Ping平台概述

AI Ping 是一个面向大模型使用者，提供全面、客观、真实的大模型服务评测平台。官方精心打造的大模型服务性能排行榜，由专业团队定期、高频率地输出测评结果，并进行实时更新，清晰地呈现每个供应商在不同时间段的数据表现，为开发者提供即时、详细的数据参考服务，助力行业提升AI产品应用的开发效率与服务质量。包含:

1. 核心性能指标

• 吞吐量(Throughput)：基于AWS c5.4xlarge实例测试，模拟真实业务请求流

• 延迟(Latency)：区分首token延迟(TTFT)和端到端延迟，包含网络传输损耗

• 稳定性：通过72小时持续负载测试，记录P90波动区间

2. 评估方法论

• 基准测试：使用MMLU、C-Eval等7个标准化测试集

• 压力测试：采用Locust工具模拟10万级QPS场景

• 对比测试：控制硬件环境变量，确保测试条件一致

三、AI Ping的核心功能

1、性能评测

测试模型实际延迟、吞吐量等关键指标，用真实数据说话。

2、数据看板

7天平均性能排行表格，每天进行更新，性能波动一目了然。

3、模型清单

列出所有模型参数：上下文长度、输入输出价格、最大输出字数。

4、供应商查询

直接显示模型背后的公司，避免选到皮包供应商。

5、横向对比

同一供应商提供的不同模型进行相应对比，直观清晰即可看出哪个模型更好。

6、纵向对比

根据评测数据可以看出不同供应商所提供的处理相似内容的大模型，在延迟、吞吐量、可靠性、输入输出价格、上下文长度、最大输出长度上存在明显差异，但是通过AI Ping给出的表格数据便一目了然，如下图，腾讯云供应的DeepSeek和火山方舟供应的DeepSeek虽然输入输出价格和上下文长度一样，但是在吞吐量和延迟上存在明显差异，这时候用户可根据自己需求进行选择。

四、实际案例：程序员如何选择AI工具实现高质量代码完成效率

在最近的学习中，我遇到了一个实际的代码编程问题，此时我想要选择一个AI工具来帮助我完成这个题目，此时，该选哪个大模型成为了我要抉择的新问题。

1、AI Ping使用演示

首先打开网页，在搜索框中输入AI Ping网页的网址：https://aiping.cn/?utm_source=cs&utm_content=k，进入官网首页，下滑页面，即可看到各个大模型的性能坐标图以及性能排行榜。

在性能坐标图中，点击箭头，即可查看各个模型对应供应商的性能坐标显示，横轴为平均吞吐量，纵轴为延迟，在图中可以直观看出同一个模型不同供应商的性能如何，然后根据自己的需求进行相应的选择。

       在性能排行表中，点击箭头，可以看到同一模型不同供应商的性能排行表，更加清晰看出哪家供应商提供的模型更好，从吞吐和延迟两个方面进行排行，可以满足不同用户的需求。

点击导航栏，可以进行搜索模型或者供应商，也可以直接点击探索进行模型搜索。

进入大模型页面，可以看到它所接入测试的所有大模型，并且可以在上方根据上下文长度和输入输出价格进行筛选。

另一方面，可以在顶部导航栏选择发现供应商，通过供应商来选择模型。

2、筛选大模型进行使用

我在一众大模型中选择了蓝耘元生代的DeepSeek V3.1以及PPIO派欧云的ERNIE-4.5-0.3B进行我的代码问题解决。

首先，我通过AI Ping网页找到PPIO派欧云供应商，然后下滑网页，搜索到了ERNIE-4.5-0.3B，并且发现这款大模型吞吐量非常高，所以选择使用它。

接着点击去访问，跳转至它的页面，然后下滑找到一个全新上线的大模型进行测试。

点击之后，会有一个弹窗，可以看到它可以直接进去使用，也可以在代码中调用API，这里由于我要解决代码问题，所以点击在线体验。

在其对话框中，投入我的问题，等待其回答，此时进行时间记录，看看它的生成时间如何。

可以看到，从点击对话，到生成答案，完整时长是9.62s，没秒生成token数为92，首token延迟338ms，效率很高，并且代码长度很符合预期，没有很繁琐。

并且还生成了相应的解释以及输出结果，便于看懂代码。

然后为了对比，我又打开了蓝耘元生代的DeepSeek。

 点击去访问，进入蓝耘元生代的页面，筛选选择DeepSeek V3.1，点击立即体验。

进入页面后，投入我的问题，然后计时查看代码生成时间。

但是，通过它最后的生成以及整个推理过程，可以看出它比较慢，并且生成的代码段没有那么简洁。

       并且，可以看出来，它的整个所用的时间是57s，输出3340tokens，共消耗3527tokens，但是整个的推理过程相对来说比较完整，适合让人看着这个推理过程进行更加深度的思考，而不是简单的知道答案，更知道答案是怎么来的。

       综合来看，AI Ping对于各个模型的测评数据非常真实，并且不同的模型可以满足不同用户群体的使用，给人的使用体验有所差别，并且确实是可以根据表单列表所展示的排行进行相应的筛选，其数据的真实性，更加能够验证用户选择的正确性。

五、总结

模型选型越来越难，靠感觉已经不靠谱了。AI Ping用科学、透明的数据帮开发者做决策，让选型更高效、更准确。作为第三方平台，它不仅提升了团队效率，也推动了行业进步。如果你还在纠结选模型，不妨试试AI Ping，让数据帮你选得更安心。

感兴趣的可以点击下方链接进行体验：https://aiping.cn/?utm_source=cs&utm_content=k