简介

文章介绍AI Ping工具(aiping.cn)帮助解决国内大模型选择难题。该工具实时测评各大服务商API性能，包括首token延时、吞吐量和稳定性等指标，提供直观的性能坐标图和价格对比表。开发者可通过这些数据，选择最适合自己需求的低延时、高吞吐、稳定可靠且经济实惠的大模型API服务。

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最近收到一些后台咨询，说现在国内大模型种类太多了，不知如何选择。

正好这几天我发现了一个很好的工具，可以系统解决此问题，第一时间分享出来，感兴趣的可以继续看下去。

即便某个大模型，他们又有多种通用版本、专业版本，比如下面图展示光DeepSeek，Qwen加起来97个变种模型：

着实让人头大，到底如何选择呢。

1 工具网站

工具名字：AI Ping

传送门：aiping.cn

大概看了这个网站，内容相当丰富，光看名字 AI Ping 也能看出大概，它是测评大模型服务性能的工具。

什么叫测评大模型服务性能？

2025年智能体工具进一步普及，越来越多的AI智能体工具出现，比如某网站基于MCP协议的Server超过1万4千：

其中相当一部分Server内置了大模型，有了大模型加持工具才能如虎添翼。但是问题来了：

要想使用大模型，得走人家的API，不能直接像在他们官网那样直接使用了，因为Server无法直接接入他们的官网😄

所以得选择不同大模型、不同服务商，主要考量因素包括：首token延时，吞度，稳定性等。

首token延时，就是你提问大模型，到它输出回答时第一个token，经历的时间；而吞吐通俗来说，1万个请求同时过来，服务商处理这么多请求的能力到底几何；稳定性指会不会经常宕机，使用稳不稳的问题。

说实话，直到这些概念，还是无法解决问题，就像现在有人问你，DeepSeek、Qwen、豆包等这些API，谁更快？更吞多大？

可能大部分人都不知道答案。这些问题即便去问大模型，它也很难说的清楚，因为这些数据都是实时生产出来的，也就是说可能去年快，今年未必快😄 如下提问GPT-5，它会说：没有实时的官方测试结果，只能给一个参考，根据经验，这种问题的回答它会有很多幻觉：

这些问题也一直困扰着我，直到最近发现Ai Ping这个工具，才真正解答了大部分人心中的疑惑。AI Ping怎么解决的？下面看下思路

2 性能坐标图

这个网站实时性很好，它把各个服务商，提供具体大模型的数据，实时监控和展示出来了，如下为近7日的吞吐，延迟数据，每日更新：

首token延时最小，从右侧表格可以看到，前五名依次，蓝耘元生代，移动云，华为云，阿里云百炼，并行智算云。

这有啥用？ 大家部署智能体并使用到了Qwen-235B，同时比较看重延时，那就从以上服务商选择，这样你的智能体大概率可以获得较快的回复速度。若更看重吞吐，比如你的智能体后续访问量大后， 可以选择表格左侧的前几名服务商。

另外网站还展示了性能坐标图，综合两个维度，比如位于右上角的服务商，提供大模型API服务时性能最好：

比如，阿里云百炼，蓝耘元生代，腾讯云等，部署智能体比较不错选择。

3 模型详情

通过性能坐标图，大概知道服务商性能了，接下来，就是考虑API调用费用问题。

假如你的智能体准备使用DeepSeek或Qwen，API二选一，它还提供了直观的价格表格，并带有吞吐，延时，稳定性这样的指标，如下图所示：

以上表格数据是我在写公众号9月15日当天，实时性够高

价格这些都一致，但是同样的价格，提供的服务却不同，咱们当然要选择好的服务商，从这个表格基本一目了然，腾讯云，是比较理想的选择，吞吐好，延时低，又是大公司。

所以大家在做智能体副业变现时，若想使用DeepSeek，供应商如何选择AI Ping网站安排的明明白白。

同时还有延时折线图：

鼠标放在腾讯云这一行，自动只展示最近7天它的延时情况：

延时方差较小，稳定的。

同样方法再看看吞吐，腾讯云也稳：

至此，选择DeepSeek服务商，心里彻底有底了。

同样方法，咱们选择Qwen满血235B版，通过AI Ping下面表格，一目了然：

😄，发现了价格竟然差异这么大，其中2家服务商竟然免费，并且吞吐竟然比收费的还要好很多，延时也比很多收费的好。

如果不是通过这家网站，谁能一下知道还有这些服务商在用爱发电呢😄

再看吞吐，都感动流泪了😄，免费的竟然吞吐排到了第一：

在用智能体做副业的铁子，准备使用Qwen3-235B大模型的，知道该使用哪家服务商了吧。

如何学习大模型 AI ？

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

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由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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