告别 MaaS 模型选型困难：AI Ping 为大模型服务选型提供精准性能评测排行榜

[OAK]

告别 MaaS 模型选型困难：AI Ping 为大模型服务选型提供精准性能评测排行榜

一、前言

大家好，我是猫头虎。最近我们团队正在推进 AI 应用平台的开发，尝试将各类大模型能力集成到现有业务系统中。作为项目的技术选型负责人，我深刻体会到一个现实：MaaS 模型选型的难度，远比想象中大得多。

市面上涌现出越来越多的大模型服务商，国内外加起来轻松就有上百家。每一家都声称自己的模型“性能最优、价格最低、延迟最短”，但真正落地测试时，往往与宣传有着明显差距。面对这些参差不齐的信息，我和团队一度陷入了“选择困难症”，既担心错过优质方案，又害怕被营销数据“带偏”。

转机出现在9月13日的 杭州 GOSIM 大会。会上，我了解到由 清华大学和中国软件评测中心 联合发布的 ==《2025 大模型服务性能排行榜》==，而支撑这份榜单的技术平台，正是 AI Ping。抱着试一试的心态，我体验了 AI Ping 的服务，结果让我眼前一亮：它提供的客观评测和详实数据，确实能够为大模型选型提供科学依据，也让我对整个行业的选型方式有了全新的认知。

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下图展示的是榜单的部分数据，完整榜单可点击链接前往官网查看：
👉 https://aiping.cn/?utm_source=cs&utm_content=k

目录

• 告别 MaaS 模型选型困难：AI Ping 为大模型服务选型提供精准性能评测排行榜
• 一、前言
• 二、AI Ping平台是什么？
• 2.1 平台简介
• 2.2 多维度性能评测
• 2.3 实时榜单与趋势追踪
• 2.4 众多供应商选择，主流平台一站式覆盖
• 2.5 海量模型选择，满足多样化业务需求
• 2.6 多维度筛选，精准锁定最优模型
• 三、如何科学选择大模型
• 四、实战案例
• 4.1 例一：为长文档分析工具选择模型
• 4.1.1 案例场景
• 4.1.2 核心诉求
• 4.1.3 平台操作流程
• 4.2 例二：为内容摘要功能挑选“最便宜”的模型
• 4.2.1 案例场景
• 4.2.2 核心诉求
• 4.2.3 平台操作流程
• 五、体验反馈
• 六、总结

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二、AI Ping平台是什么？

==日常开发遇见网络不通怎么办？ping一下，那么AI大模型延迟高，是不是也可以AI ping一下？==

2.1 平台简介

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。平台聚焦于为企业和开发者提供客观、中立、持续的大模型服务性能对比数据，帮助用户科学选型，避免“盲人摸象”式的决策。进入首页可以看到页面整体简洁，直观，就连色彩也十分清爽。

2.2 多维度性能评测

AI Ping平台围绕延迟、吞吐、可靠性、价格、上下文长度、最大输出长度等六大核心指标，构建了全方位的评测体系。平台通过自动化脚本，定时对接各大主流MaaS平台API，采集真实调用数据，确保评测结果的客观性和可复现性。同时在每个供应商的最后还提供了访问接口。

2.3 实时榜单与趋势追踪

平台不仅提供最新的大模型服务性能排行榜，还支持历史数据回溯和趋势分析。用户可以直观查看各家服务商在不同时间段的表现，避免只看“某一时刻”的偶然数据，真正做到用数据说话。

2.4 众多供应商选择，主流平台一站式覆盖

AI Ping平台已集成了国内外主流的21家MaaS供应商，涵盖了绝大多数市场主流模型服务。用户无需再分别访问各家官网、查阅文档，只需在AI Ping平台即可一站式浏览和对比所有主流供应商的模型性能、价格和服务能力，大大提升了选型效率。

2.5 海量模型选择，满足多样化业务需求

平台目前已收录了不同类型的模型服务，覆盖对话、摘要、代码生成等多种业务场景。无论是通用大模型还是垂直领域模型，用户都能在平台上找到适合自身业务需求的模型，极大丰富了选型空间。

2.6 多维度筛选，精准锁定最优模型

AI Ping支持多维度的模型筛选功能。用户可以根据上下文长度、输入价格、输出价格、最大输出长度等关键指标进行灵活过滤，快速定位最符合自身业务场景和预算要求的模型服务。无论是追求高性价比，还是关注性能极致，都能通过平台的筛选工具高效完成决策。

三、如何科学选择大模型

选择一款匹配自己的大模型，一般情况下从六大核心角度去评判，

延迟：指模型响应的速度，直接影响用户体验和业务实时性。比如在做智能客服时，如果模型延迟高，用户每问一句都要等很久，体验会非常差。

吞吐：指模型每秒能处理的请求数量，决定了系统在高并发场景下的表现。比如在电商大促期间，批量生成商品文案，如果模型吞吐低，任务就会堆积，影响上线效率。

可靠性：指服务的稳定性和可用性，保障模型持续、正常运行。比如有一次我们凌晨跑批量审核，模型服务突然中断，导致整个业务流程卡住，影响了交付。

输入/输出价格：指按Token计费的成本，影响整体预算。比如做大批量文档摘要时，有的平台虽然单价低，但输出Token多，实际花费反而更高。

上下文长度：指模型一次能处理的最大输入Token数，决定了能支持多长的文本或多轮对话。比如做法律文书分析时，遇到上下文长度不够的模型，长文档只能拆开处理，分析效果会变差。

最大输出长度：指模型单次生成内容的最大Token数，影响生成文本的完整性。比如自动生成行业报告时，输出长度有限，内容经常被截断，不得不多次拼接补全。

四、实战案例

4.1 例一：为长文档分析工具选择模型

4.1.1 案例场景

如果你想开发一个工具，可以一键分析用户上传的冗长的技术文档、研究报告或者是会议记录（通常篇幅超过5万字），并要求生成摘要和关键点。这种情况下，你面临最大的挑战就是普通模型无法一次性输入这么长的文本，导致对想要分析的文档分析不完整，或者需要进行复杂的分段处理。

4.1.2 核心诉求

1. 超长上下文支持（必需）： 模型必须支持≥128K的上下文长度，能够一次性处理超长文档，避免信息割裂。
2. 摘要和归纳能力： 在长文本中精准捕捉核心思想、生成连贯摘要和提取关键信息的能力。
3. 可接受的性价比： 在满足长文本处理需求的前提下，单次处理成本不宜过高
4. 较快的处理速度： 尽管是长文本任务，但吞吐量（Tokens/s）不能过低，否则用户体验会受影响。

4.1.3 平台操作流程

1. 使用核心筛选器 - 上下文长度：

访问AI Ping官网:https://aiping.cn/?utm_source=cs&utm_content=k，点击顶部的探索模型，这里提供了模型的筛选功能。

在上面的模型类型中，找到上下文长度。

直接选择最长的选项，如选择大于64k，页面将会自动刷新，只显示支持超文本的模型。

2. 在长文本模型中比较：

现在列表中剩下的都是处理你任务的候选模型。你可以通过模型详情快速了解它们的特点，比如DeepSeek-R1，进入DeepSeek-R1的模型详情页面，可以了解该模型的特点、供应商数据以及吞吐。

筛选了符合的模型之后，你可以按照“价格”进行排序，从这些长文本模型中找出性价比最高的选项。比如，DeepSeek-V3.1支持128k上下文且价格也可以接受。

3. 选择供应商：

点击你选定的DeepSeek-V3.1模型，进入该模型的详情页。

查看下方的供应商表格，对于长文本任务，吞吐量（Tokens/s） 变得很重要，因为它直接影响处理速度。对比不同供应商提供的 “吞吐量” 和 “价格”，选择一个处理速度快且稳定的供应商。

4. 决策：

搞定！你的最终选择是：【DeepSeek-V3.1】模型 + 【无问芯穹】服务。

现在，你可以自信地让用户上传整本手册或长篇报告，模型都能一次性完整阅读并进行分析

4.2 例二：为内容摘要功能挑选“最便宜”的模型

4.2.1 案例场景

你需要一个模型来为大量新闻文章自动生成摘要。摘要质量要求不高，能概括大意即可，但由于处理量巨大，成本是你的首要考虑因素。

4.2.2 核心诉求

• 低成本

4.2.3 平台操作流程

1. 访问 AI Ping官网:https://aiping.cn/?utm_source=cs&utm_content=k ，点击顶部的探索模型

2. 排序： 在上面的模型类型中，直接选择输出价格最低的选项，并将排序的价格设置为由低到高，页面将会自动刷新。

3. 初选： 现在排名前几的就是最便宜的模型。从上往下看，选择一个性能还过得去（比如延迟不是高得离谱）的模型，比如Qwen模型的Qwen3-235B-A22B。

4. 确认效果： 点击该模型名称进入详情页，看一下上面的“模型详情”，确认它的基础能力（如文本总结）能满足你的质量要求。

5. 选择供应商： 在详情页的“供应商”列表里，你可以选择一个延迟稍低、错误率为0% 的稳定厂商即可（如商汤大装置）。

6. 决策： 搞定！你的选择就是：【Qwen3-235B-A22B】模型 + 【商汤大装置】服务。这个组合能以最低的成本完成你的批量摘要任务。

五、体验反馈

亮点：

1. 选型效率显著提升：节省了时间和人力成本
2. 评测数据真实可信：所有数据均来源于平台的实际测试，避免了营销成分，选型更有依据
3. 操作简便，界面友好：平台设计直观，信息一目了然
4. 数据更新快速：行业新模型和性能榜单能够及时同步，确保信息始终最新
5. 支持多维度对比：可以从性能、稳定性、响应速度等多个维度对模型进行横向对比，帮助用户全面了解各大模型的优劣势
6. 支持多种主流模型：覆盖市面上主流的大模型产品，选型范围广泛，满足不同业务需求

建议：

1. 丰富模型类型：期待未来支持更多垂直领域模型（如医疗、金融等）和多样化的应用场景评测
2. 提供详细的技术文档：对于新用户，希望有更完善的图文操作手册和常见选型案例指引，降低学习成本

六、总结

作为一名一线的AI开发者，我深刻体会到，AI Ping让大模型服务的选择变得有据可依。无论是实时的性能监测，还是多维度的客观评测数据，都极大提升了选型的效率和准确性。选型不再是“拍脑袋”，而是“看数据”，这对于团队的技术决策和项目落地都有着非常积极的意义。

更重要的是，AI Ping作为一个第三方平台，不仅推动了行业的健康发展，也为每一位开发者点亮了前行的灯塔。如果你也在为大模型选型而苦恼，不妨亲自体验一下AI Ping。让数据说话，让决策更科学，让AI应用开发之路走得更加稳健和高效。

PC 端前往AI Ping官网👀：https://aiping.cn/?utm_source=cs&utm_content=k
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