AI Ping 平台是一个由清华系团队打造，专注于大模型服务性能评测与选型的平台，被许多开发者誉为“AI界的大众点评”。它主要帮助解决开发者在选择众多大模型API服务时遇到的性能、稳定性和成本困惑。
- 核心定位：大模型服务的性能评测平台，关注服务本身性能而非模型精度
- 核心功能：提供实时性能榜单、多维度筛选对比、详细的模型与服务商数据
- 评测指标：延迟（尤其是首token延迟）、吞吐量、可靠性和价格
- 数据价值：7×24小时持续监测，数据被清华大学与中国软件评测中心联合发布的《大模型服务性能排行榜》采用
- 主要用户：需要频繁调用大模型API的开发者、对服务性能敏感的业务方、技术选型人员
AI Ping 平台的核心功能紧密围绕开发者的实际选型需求展开：
- 性能榜单与坐标图：平台最核心的功能之一是提供实时更新的性能排行榜和性能坐标图。例如，在评测Qwen2.5-35B模型时，坐标图可以清晰显示，商汤大装置在吞吐量方面表现突出，而移动云和华为云则在延迟控制上各有优势。这种可视化数据能帮你快速识别不同服务商的特点。
- 细致的模型筛选与对比：你可以根据上下文长度、输入输出价格等关键维度快速筛选模型。进入模型详情页（如DeepSeek-R1）后，平台会以表格形式列出阿里云、腾讯云等不同供应商在延迟、吞吐量等指标上的具体数据，方便你进行精准的横向对比。
- 关注服务性能波动：平台的监测数据并非单次“跑分”，而是7×24小时持续进行的。这有助于你发现一些服务在用户高峰期性能下降的波动情况，对于需要稳定服务的项目来说，这一信息至关重要。
AI Ping 解决了开发者在业务落地中的一个核心痛点：**如何绕过厂商宣传，了解大模型服务的真实性能**。
- 提升选型效率：过去可能需要花费数天甚至一周的选型工作，利用AI Ping可以在较短时间内完成初步筛选，**大幅节省试错时间和成本**。
- 数据驱动的决策：通过客观的性能数据，你可以根据自己的业务场景（如追求低延迟的实时对话，或需要高吞吐的批量文档处理）做出更明智的选择。
- 成本控制：平台透明的价格对比功能，让你可以轻松评估不同服务的**性价比**，在预算范围内找到性能最优的模型。
你可以参考以下步骤，让AI Ping成为你的得力助手：
1. 明确需求：首先确定你的核心诉求，例如是需要处理长文档（要求**长上下文**），还是需要低延迟的实时对话，或是追求低成本的批量处理。
2. 初步筛选：在平台的“探索模型”页面，利用顶部的筛选器，根据第一步确定的需求（如上下文长度、价格范围）过滤出候选模型。
3. 深入对比：查看性能坐标图，重点关注模型在目标时间段的表现。使用对比工具，对筛选出的几个模型进行详细指标对比。
4. 最终决策：进入意向模型的详情页，比较不同供应商在该模型上的性能数据和价格，选择最稳定、性价比最高的服务进行接入。
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