衡宇 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

忍不了了，這個(gè)槽我真的不吐不快！

比面對(duì)大模型黑盒更讓人抓瞎的事情，就是要去選既靠譜、性價(jià)比又高的API服務(wù)。

這幾乎是每一個(gè)涉足AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)的團(tuán)隊(duì)都會(huì)經(jīng)歷的至暗時(shí)刻，抹淚.gif。

同一個(gè)模型架構(gòu)在不同的供應(yīng)商手里，不僅價(jià)格上有出入，延遲、穩(wěn)定性、吞吐量等用戶關(guān)心的指標(biāo)，波動(dòng)幅度簡(jiǎn)直堪比霸天虎過(guò)山車(chē)。

你說(shuō)荒誕不，在API調(diào)用動(dòng)輒幾十萬(wàn)、上百萬(wàn)token的時(shí)代，API選型居然變成了一件靠經(jīng)驗(yàn)反復(fù)試錯(cuò)的事兒。

這就導(dǎo)致想要接個(gè)API做開(kāi)發(fā)，還得先被迫兼職下采購(gòu)員。東市買(mǎi)駿馬，西市買(mǎi)鞍韉，必須把市面上的供應(yīng)商挨個(gè)測(cè)一遍。

（寫(xiě)到這兒的時(shí)候，我的表情就是那個(gè)大家可以想象的痛苦面具閉眼表情包.jpg）

不er，就沒(méi)有一個(gè)工具能把這些API的底褲扒得干凈，讓咱開(kāi)發(fā)者省點(diǎn)心嗎？

帶著如此沉痛的心情跟周?chē)舜蚵?tīng)了一圈，你還真別說(shuō)，有人告訴我有家清華系的AI Infra公司——清程極智，真就做了這個(gè)事兒。

產(chǎn)品叫AI Ping，之前沒(méi)做過(guò)什么宣發(fā)，基本一直就靠口碑口口相傳。

用一句話來(lái)概括功能，可以說(shuō)它就像大模型API領(lǐng)域的大眾點(diǎn)評(píng)。

用7×24小時(shí)持續(xù)運(yùn)行的真實(shí)數(shù)據(jù)，替開(kāi)發(fā)者把API各方面的底細(xì)都摸清楚，試圖終結(jié)這個(gè)API選型的混沌時(shí)代。

這個(gè)大模型API的大眾點(diǎn)評(píng)什么樣？

咱們平時(shí)點(diǎn)個(gè)20塊錢(qián)的外賣(mài)，下單前都要習(xí)慣性看看評(píng)分，避避雷。

動(dòng)輒幾十萬(wàn)、上百萬(wàn)Token調(diào)用的AI開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)，卻長(zhǎng)期缺乏類(lèi)似的公共參考體系，很多團(tuán)隊(duì)不得不盡己所能去比價(jià)比性能。但你懂的，個(gè)體能力有限，做不到那么全面。

這合理嗎？顯然不合理吧……TAT

清程極智家的AI Ping就把原本分散在各個(gè)團(tuán)隊(duì)內(nèi)部，重復(fù)發(fā)生的API評(píng)測(cè)和對(duì)比過(guò)程，抽象成一項(xiàng)持續(xù)運(yùn)行的基礎(chǔ)能力，for everyone。

從使用角度看，AI Ping讓開(kāi)發(fā)者不用再面對(duì)幾十個(gè)模型API，只需要在一個(gè)界面直接看清晰明白的對(duì)比結(jié)果就ok了。

不需要自己去寫(xiě)腳本測(cè)速，更不需要去跟銷(xiāo)售扯皮，就能在海量的大模型服務(wù)中快速篩選出性能最優(yōu)、性價(jià)比最高的API。

背后解決的是兩個(gè)長(zhǎng)期存在的問(wèn)題。

一個(gè)是信息差。

廠商宣傳的指標(biāo)，和真實(shí)調(diào)用環(huán)境之間往往存在距離，而AI Ping跑出來(lái)的是實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。

另一個(gè)是重復(fù)勞動(dòng)。

大量團(tuán)隊(duì)在做相似的評(píng)測(cè)工作，卻很少形成可復(fù)用的公共結(jié)果。

所以咱們可以把AI Ping看作連接國(guó)產(chǎn)算力與應(yīng)用端的第一道關(guān)口，相當(dāng)于給開(kāi)發(fā)者提供了一個(gè)開(kāi)上帝視角的平臺(tái)。

通過(guò)三大核心功能，AI Ping構(gòu)建了這個(gè)大模型API大眾點(diǎn)評(píng)的骨架。

具體來(lái)看——

第一大功能，7×24小時(shí)持續(xù)評(píng)測(cè)的客觀性能和模型精度榜單。

這是AI Ping最基礎(chǔ)的功能，旨在解決最根本的“盲選”和信息差問(wèn)題（其實(shí)也最容易得罪人，哈哈哈）。

市面上的榜單很多，但大多數(shù)是靜態(tài)的跑分。

AI Ping做的則是動(dòng)態(tài)的監(jiān)控。

實(shí)時(shí)的公開(kāi)吞吐、P90首字延遲、穩(wěn)定性等指標(biāo)都會(huì)整理出來(lái)，圖表化結(jié)果，一目了然。

在模型精度評(píng)測(cè)上，它更是下了狠功夫。

大家都知道，經(jīng)過(guò)量化、剪枝或者不同推理框架加速后的模型，其輸出精度往往會(huì)有細(xì)微的損失。對(duì)于嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臉I(yè)務(wù)場(chǎng)景，關(guān)注這種精度的波動(dòng)還挺要緊的。

AI Ping引入了多維度的精度評(píng)估體系，持續(xù)監(jiān)測(cè)同一個(gè)模型在不同時(shí)間段、及不同負(fù)載下的輸出質(zhì)量。

這就非常像中學(xué)期中考監(jiān)考的教導(dǎo)主任，永遠(yuǎn)不知疲倦地在窗外盯著所有大模型，一旦有異動(dòng)，榜單上立馬就反饋出來(lái)。

第二大功能，也是最具技術(shù)含量的，是智能路由動(dòng)態(tài)匹配。

為了方便大家理解，可以把AI Ping的智能路由理解成一套實(shí)時(shí)導(dǎo)航系統(tǒng)。

現(xiàn)實(shí)情況中，單一供應(yīng)商的穩(wěn)定性往往難以保證100%。還有很多意外，比如網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)、機(jī)房故障、算力擁塞啥的，都可能導(dǎo)致服務(wù)中斷。

AI Ping的智能路由功能可以根據(jù)實(shí)時(shí)的評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)，幫助接入側(cè)動(dòng)態(tài)選擇最合適的執(zhí)行路徑。

舉個(gè)例子～

比如你發(fā)起了一個(gè)請(qǐng)求，AI Ping會(huì)瞬間分析當(dāng)前各家供應(yīng)商的狀態(tài)。如果它發(fā)現(xiàn)A供應(yīng)商現(xiàn)在的延遲很高，或者B供應(yīng)商的錯(cuò)誤率正在攀升，它會(huì)自動(dòng)將你的請(qǐng)求路由到表現(xiàn)最好的C供應(yīng)商那里。

這種動(dòng)態(tài)匹配能保證系統(tǒng)運(yùn)行的持續(xù)可用性，毫秒級(jí)延遲差異直接決定了代碼生成的流暢度，提升了整體的執(zhí)行效率。

第三大功能正是AI Ping更偏基礎(chǔ)設(shè)施屬性的一部分，我們下面單獨(dú)開(kāi)一part來(lái)說(shuō)——

統(tǒng)一了大模型API的度量衡

我們把AI Ping稱(chēng)作大模型API的“大眾點(diǎn)評(píng)”，不只是因?yàn)閮烧咛峁┑墓δ芟嗨疲饕氖�，AI Ping背后同樣擁有硬核的評(píng)測(cè)體系。

這就要好好說(shuō)道說(shuō)道AI Ping的第三大功能，也是最考驗(yàn)Infra功力的功能：它在多個(gè)維度上統(tǒng)一了大模型API的度量衡。

首先，AI Ping提供了多平臺(tái)統(tǒng)一API接口。

市面上不同廠商的API每家都有自己的SDK，每家都有自己的參數(shù)定義。

想要接入，真的是一場(chǎng)曠日持久令人頭痛的惡戰(zhàn)……別問(wèn)我怎么知道的。

這時(shí)候，AI Ping就挺身而出，充當(dāng)了一個(gè)萬(wàn)能轉(zhuǎn)接頭的角色。

它提供了一套標(biāo)準(zhǔn)化的API接口，開(kāi)發(fā)側(cè)只需要面對(duì)這一種調(diào)用方式。

無(wú)論后端對(duì)接的是文心、Qwen、GLM還是Kimi，對(duì)于開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)代碼都是一樣的。壓根兒不需要費(fèi)心修改業(yè)務(wù)代碼，幾秒鐘內(nèi)就輕輕松松完成不同模型、不同平臺(tái)之間的接入與切換。

對(duì)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，這種統(tǒng)一接口也意味著更低的維護(hù)成本和更快的迭代節(jié)奏。

其次，它還針對(duì)行業(yè)里API性能“各說(shuō)各話”的混亂狀態(tài)提供了一套規(guī)范。

此前，行業(yè)里關(guān)于API性能的描述是混亂的，有的平臺(tái)強(qiáng)調(diào)單次延遲，有的平臺(tái)強(qiáng)調(diào)峰值吞吐，有的只給理想條件下的數(shù)據(jù)。

不同統(tǒng)計(jì)口徑疊加在一起，幾乎無(wú)法橫向比較。

針對(duì)這個(gè)市場(chǎng)缺口，AI Ping一是確立了一套硬核指標(biāo)，把指標(biāo)定義、采集方式與統(tǒng)計(jì)口徑徹底固定了下來(lái)。

比如，它嚴(yán)格區(qū)分了TTFT（首字生成時(shí)間）和E2E Latency（端到端延遲），明確了不同Prompt長(zhǎng)度下的性能基準(zhǔn)。

這種標(biāo)準(zhǔn)化的做法讓結(jié)果具備可比較性和可復(fù)現(xiàn)性。

二來(lái)，它拒絕注水，堅(jiān)持?jǐn)?shù)據(jù)說(shuō)話。

和讓人摸不著頭腦的營(yíng)銷(xiāo)詞匯說(shuō)bye bye，和可信賴(lài)的數(shù)字說(shuō)hi hi～

一般來(lái)說(shuō)，廠商通常關(guān)注的是能力展示，而AI Ping這樣持續(xù)大規(guī)模的真實(shí)調(diào)用數(shù)據(jù)，更容易暴露細(xì)節(jié)差異。

這種顆粒度的洞察帶來(lái)了一個(gè)神奇的結(jié)果：在某些維度上，AI Ping對(duì)模型API的理解，甚至?xí)^(guò)廠商自身公開(kāi)的信息。

由于具備上述專(zhuān)業(yè)性，這套評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)開(kāi)始成為行業(yè)的共識(shí)。

去年，AI Ping就已經(jīng)支撐清華大學(xué)與中國(guó)軟件評(píng)測(cè)中心聯(lián)合發(fā)布了2025大模型服務(wù)性能榜單。

這里不得不提一個(gè)開(kāi)發(fā)側(cè)非常有吸引力的價(jià)值點(diǎn)，那就是AI Ping上的API多數(shù)情況下可能比你自己直接去廠商那兒調(diào)用更有性價(jià)比。

為啥？因?yàn)榍宄虡O智作為資源聚合者，有海量的調(diào)用需求，形成了巨大的買(mǎi)方市場(chǎng)，于是帶來(lái)了集采效應(yīng)。

團(tuán)購(gòu)總比單點(diǎn)劃算嘛，你懂得的～

為什么是清程極智來(lái)做？

看到這里，我們回到一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：

• 市面上那么多大廠，那么多評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)，為什么是清程極智來(lái)做這件事，還把AI Ping做得挺好？

這就得好好聊聊清程極智是誰(shuí)了。

成立于2023年12月的清程極智一直深耕算力調(diào)度、系統(tǒng)優(yōu)化和基礎(chǔ)設(shè)施層。

幾天前，這家公司舉行了一次線下產(chǎn)品發(fā)布會(huì)，會(huì)上明確表明把AI Ping視為其“雙重橋梁”定位的落地載體。

所謂“雙重橋梁”，第一重是指“算力與應(yīng)用之間的橋梁”，讓上層開(kāi)發(fā)不必被底層資源差異反復(fù)干擾；第二重則是指“國(guó)產(chǎn)硬件與大模型之間的橋梁”，降低不同硬件環(huán)境下模型調(diào)用的不確定性。

這就很好理解為什么清程極智適合做AI Ping這樣一個(gè)產(chǎn)品了。

首先，它是一個(gè)中立的基礎(chǔ)設(shè)施角色。

清程極智自己不開(kāi)發(fā)大模型，不自持算力提供MaaS服務(wù)，就不會(huì)出現(xiàn)自己既當(dāng)裁判又當(dāng)運(yùn)動(dòng)員的尷尬情況。第三方檢測(cè)的身份更能保證評(píng)測(cè)結(jié)果的客觀性和公正性。

其次，它擁有獨(dú)特的行業(yè)理解視角。

清程極智長(zhǎng)期處在算力部署與模型服務(wù)的一線，既懂底層的芯片和硬件，也懂上層的模型和應(yīng)用。

這樣的角色對(duì)算力側(cè)的調(diào)度難點(diǎn)、平臺(tái)側(cè)的優(yōu)化瓶頸、調(diào)用側(cè)的真實(shí)痛點(diǎn)有深度的協(xié)同理解。

團(tuán)隊(duì)能透過(guò)API看到背后的算力調(diào)度邏輯——這就是內(nèi)行看門(mén)道。

最后，清程極智還擁有能做好這件事的深厚技術(shù)底座。

要實(shí)現(xiàn)7×24小時(shí)的高并發(fā)評(píng)測(cè)和毫秒級(jí)的智能路由，沒(méi)有硬核的技術(shù)實(shí)力是玩不轉(zhuǎn)的。

AI Ping并不是孤立存在的工具。在AI Ping發(fā)布之前，清程極智就已經(jīng)圍繞國(guó)產(chǎn)GPU，在算力調(diào)度、異構(gòu)芯片適配、以及大規(guī)模集群系統(tǒng)優(yōu)化等底層領(lǐng)域積累了大量的戰(zhàn)績(jī)。

僅2025年，清程極智就陸續(xù)完成了赤兔（Chitu）推理引擎發(fā)布并開(kāi)源、八卦爐（Bagualu）智能計(jì)算軟件棧適配驗(yàn)證等產(chǎn)品的亮相。

在AI Infra領(lǐng)域的長(zhǎng)期積累，為其構(gòu)建這套復(fù)雜的監(jiān)測(cè)與路由系統(tǒng)提供了堅(jiān)實(shí)的底座。

也正因?yàn)榈讓幼銐蛴玻珹I Ping才能把復(fù)雜評(píng)測(cè)結(jié)果“翻譯”成人人看得懂的榜單，方便更多的模型調(diào)用者。

AI Ping填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)大模型服務(wù)實(shí)時(shí)性能監(jiān)測(cè)的空白。

它用榜單、評(píng)分這種一目了然又通俗易懂的方式，讓大家明白每一家模型具體怎么樣，就像當(dāng)年大眾點(diǎn)評(píng)讓大家知道“哪家館子好吃”一樣。

如果從更長(zhǎng)遠(yuǎn)的生態(tài)意義來(lái)看，AI Ping的價(jià)值是超越一個(gè)產(chǎn)品本身的——對(duì)行業(yè)來(lái)說(shuō)，它正在扮演一個(gè)“先鋒者”的角色。

它身先士卒，呼吁大模型API選型的透明化。

隨著越來(lái)越多生態(tài)企業(yè)圍繞AI Ping發(fā)布聯(lián)合成果與調(diào)研結(jié)論，大模型API的選型邏輯開(kāi)始發(fā)生質(zhì)的轉(zhuǎn)變，從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)走向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。

這種轉(zhuǎn)變將產(chǎn)生巨大的倒逼效應(yīng)。

就像餐廳為了好評(píng)必須提升菜品質(zhì)量一樣，供應(yīng)商為了在AI Ping上獲得更好的排名和更多的流量，必須不斷優(yōu)化自己的服務(wù)質(zhì)量，提升穩(wěn)定性，降低延遲。

這將促進(jìn)整個(gè)供應(yīng)側(cè)的良性競(jìng)爭(zhēng)，從而降低全行業(yè)的開(kāi)發(fā)與選型成本，最終推動(dòng)AI生態(tài)向著更規(guī)范、更高效的方向發(fā)展。