文章核心观点 - 大模型API服务市场存在严重的信息不对称和评测标准混乱问题，导致开发者选型困难、成本高昂[1][2][3] - 清程极智公司推出的AI Ping产品，旨在通过7×24小时持续评测、智能路由和统一度量衡三大核心功能，解决上述痛点，成为大模型API领域的“大众点评”，推动行业从经验驱动转向数据驱动[7][8][9][71] 行业痛点与市场现状 - 大模型API选型是AI应用开发团队的“至暗时刻”，缺乏可靠的公共参考体系[1][10] - 不同供应商提供的同一模型架构，在价格、延迟、稳定性和吞吐量等关键指标上波动巨大，堪比“霸天虎过山车”[2] - 在API调用动辄几十万、上百万token的时代，选型仍依赖经验反复试错，导致大量重复劳动[3][16] - 厂商宣传指标与真实调用环境存在差距，行业缺乏统一的性能描述标准，导致横向比较困难[15][41][42] AI Ping产品功能与解决方案 - 核心功能一：7×24小时持续评测的客观性能和模型精度榜单 - 提供动态监控而非静态跑分，实时公开吞吐、P90首字延迟、稳定性等图表化指标[19][21][22] - 引入多维度精度评估体系，持续监测模型在不同时间段及负载下的输出质量波动[24][25] - 扮演“教导主任”角色，一旦模型有异动，榜单上立即反馈[26] - 核心功能二：智能路由动态匹配 - 类似实时导航系统，根据实时评测数据，帮助接入侧动态选择最合适的API执行路径[27][29] - 当监测到某供应商延迟高或错误率攀升时，能毫秒级地将请求自动路由至表现最好的供应商，保障系统持续可用性与执行效率[31][32] - 核心功能三：统一大模型API的度量衡 - 提供多平台统一API接口：充当“万能转接头”，开发者只需面对一套标准化API接口，即可轻松接入或切换文心、Qwen、GLM、Kimi等不同模型，降低维护成本[35][37][38][39] - 确立行业性能评测规范：固定硬核指标的定义、采集方式与统计口径，例如严格区分TTFT（首字生成时间）与E2E Latency（端到端延迟）[43][44] - 坚持真实数据说话：基于持续大规模的真实调用数据，其洞察的颗粒度甚至可能超过厂商自身公开的信息，使结果具备可比较性和可复现性[45][46][47] - 形成行业共识：其评测标准已支撑清华大学与中国软件评测中心联合发布2025大模型服务性能榜单[48][49] 清程极智公司的优势与定位 - 公司定位与背景：成立于2023年12月，深耕AI Infra领域，定位为连接“算力与应用”及“国产硬件与大模型”的“双重桥梁”[56][57] - 中立性与公正性：公司不自研大模型，也不自持算力提供MaaS服务，保证了第三方评测的客观性[59] - 独特的行业理解：长期处在算力部署与模型服务一线，既懂底层芯片硬件，也懂上层模型应用，能深度理解各方痛点[60][61] - 深厚的技术底座：在国产GPU算力调度、异构芯片适配、大规模集群系统优化等领域有深厚积累，发布了赤兔推理引擎、八卦炉智能计算软件栈等产品，为AI Ping的高并发评测和智能路由提供了技术支持[63][64][65] 产品价值与行业影响 - 为开发者提供高性价比选择：作为资源聚合者，清程极智通过集采效应，使AI Ping上的API调用可能比直接向厂商调用更具性价比[53][54] - 填补市场空白：填补了国内大模型服务实时性能监测的空白，用榜单、评分等通俗易懂的方式呈现信息[67][68] - 推动行业范式转变：推动大模型API选型逻辑从经验驱动走向数据驱动[71] - 促进行业良性竞争：对供应商形成倒逼效应，促使其优化服务质量、提升稳定性、降低延迟，从而降低全行业的开发与选型成本，推动AI生态向更规范、高效方向发展[72][73]