清华炸场！AI 大模型天梯榜来了，选模型不再头秃。

核心观点与关键信息：

清华大合中软评测中心发布的《2025 大模型服务性能排行榜》旨在解决开发者在选择大模型 API 服务时面临的“开盲盒”痛点。该排行榜不侧重于模型本身的学术性能，而是聚焦于服务提供商的实际服务质量，包括响应速度、吞吐量和可靠性。AI Ping (aiping.cn) 平台提供了权威的评测数据支持，被称为大模型服务界的“大众点评”，帮助开发者清晰地选择和使用模型服务。

AI Ping 平台由清华系团队打造，通过 7×24 小时不间断监测，重点评估大模型服务的延迟、吞吐量和可靠性，这些直接影响用户体验。平台覆盖了 21 家国内主流供应商、226 个模型服务，包括 DeepSeek、千问等知名大模型及其不同版本和尺寸。用户可以直观地查看延迟、吞吐、可靠性、上下文长度、价格等关键参数，并通过图表全面了解各家优势。

AI Ping 的测试方法真实可靠，以普通开发者的身份匿名进行，模拟真实使用场景，并持续监测一周的数据，清晰反映性能波动。未来还将扩展到多模态模型和更多地区的评测。开发者可通过 aiping.cn 访问该平台，以提高项目开发效率。

大模型服务性能排行榜出炉，AI Ping 助你告别“开盲盒”

本周六，在杭州举办的 GOSIM 大会上，清华大合中软评测中心重磅发布了《2025 大模型服务性能排行榜》。这份榜单的独特之处在于，它并未像以往的评测那样，将目光聚焦于各个 AI 大模型在数学、代码等学术评测集上的理论表现。相反，它将焦点精准地投向了更为贴近开发者实际需求的关键环节——大模型 API 服务商提供的服务质量。

这无疑是直击了国内开发者在选型大模型 API 时普遍面临的“开盲盒”困境。面对琳琅满目的模型服务商，开发者常常感到无从下手，不知道该选择哪一家。服务的响应速度时快时慢，吞吐量也难以捉摸，调用 API 的过程常常令人头疼不已。此次发布的排行榜，正是为了解决这一痛点而生。

AI Ping：大模型服务的“大众点评”

这份颇具影响力的排行榜背后，是由 AI Ping (aiping.cn) 提供的权威评测数据支撑。清华系团队打造的 AI Ping 评测平台，堪称大模型服务界的“大众点评”。它如同给各大模型服务装上了一个精密的“体检仪”，能够 7×24 小时不间断地监测各项关键性能指标。

AI Ping 重点关注三个核心问题：延迟、吞吐量和可靠性。这些指标直接关系到最终用户的使用体验。无论是 DeepSeek、Qwen3 等备受瞩目的热门模型，还是阿里云、火山方舟等平台级服务，都逃不过 AI Ping 的“火眼金睛”。

有兴趣的开发者可以前往 AI Ping 的体验地址：https://aiping.cn

评测范围广泛，信息一目了然

AI Ping 评测平台的覆盖范围十分广泛，整合并评测了 21 家国内主流供应商，总计 226 个模型服务。这其中涵盖了 DeepSeek、千问等众多知名大模型。平台将信息清晰地呈现，让开发者能够一目了然地进行对比。

更值得称道的是，平台对每一个大模型下的各种尺寸、各个版本都进行了细致的评测和分类。开发者可以根据自己的具体需求，轻松找到最适合的模型。

随便点开一个模型，平台都会提供详细的描述，包括之前提到的延迟、吞吐量、可靠性，以及上下文长度、价格等关键参数。通过浏览几张表格和图表，开发者就能全面、深入地了解各家服务商的优势与特点。

严谨的测试方法，真实反映服务水平

AI Ping 的评测并非基于厂商的宣传或官网信息，而是真正从普通开发者的视角出发，以匿名方式进行测试，最大限度地模拟了真实的使用场景。为了确保数据的科学性和可靠性，AI Ping 会持续监测一周七天、每天 24 小时的数据，即使是上下班高峰期的性能波动，也能被清晰地捕捉和分析。

例如，下方的两张图清晰地展示了 DeepSeek-R1 模型在一周内的平均吞吐量和延迟表现，以及不同服务厂商的具体情况，为开发者提供了直观的参考。

展望未来，AI Ping 计划将评测范围扩展至图片、视频等多模态模型，并覆盖更多地区的测试点。对于正在进行 AI 应用开发或计划使用大模型服务的开发者而言，现在访问 aiping.cn 了解最新的性能排行榜，无疑是一个明智的选择。选对了模型服务，往往能够使项目开发效率实现翻倍的提升。