猫眼影戏
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李爱
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猫眼影戏记者 何雨繁 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
衡宇 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
忍不了了 ，这个槽我真的不吐烦懑！
比面临大模子黑盒更让人抓瞎的事情 ，就是要去选既靠谱、性价比又高的API效劳 。
这险些是每一个涉足AI应用开发的团队都会履历的至暗时刻 ，抹泪.gif 。
统一个模子架构在差别的供应商手里 ，不但价钱上有收支 ，延迟、稳固性、吞吐量等用户体贴的指标 ，波动幅度简直堪比霸天虎过山车 。
你说荒唐不 ，在API挪用动辄几十万、上百万token的时代 ，API选型居然酿成了一件靠履历重复试错的事儿 。
这就导致想要接个API做开发 ，还得先被迫兼职下采购员 。东市买骏马 ，西市买鞍鞯 ，必需把市面上的供应商挨个测一遍 。
（写到这儿的时间 ，我的心情就是谁人各人可以想象的痛苦面具闭眼心情包.jpg）
不er ，就没有一个工具能把这些API的底裤扒得清洁 ，让咱开发者省点心吗？
带着云云沉痛的心情跟周围人探询了一圈 ，你还真别说 ，有人告诉我有家清华系的AI Infra公司——清程极智 ，真就做了这个事儿 。
产品叫AI Ping ，之前没做过什么宣发 ，基本一直就靠口碑口口相传 。
用一句话来归纳综合功效 ，可以说它就像大模子API领域的公共点评 。
用7×24小时一连运行的真实数据 ，替开发者把API各方面的内情都摸清晰 ，试图终结这个API选型的混沌时代 。
这个大模子API的公共点评什么样？
咱们平时点个20块钱的外卖 ，下单前都要习惯性看看评分 ，避避雷 。
动辄几十万、上百万Token挪用的AI开发环节 ，却恒久缺乏类似的公共参考系统 ，许多团队不得不尽己所能去比价比性能 。但你懂的 ，个体能力有限 ，做不到那么周全 。
这合理吗？显然不对理吧……TAT
清程极智家的AI Ping就把原天职散在各个团队内部 ，重复爆发的API评测和比照历程 ，笼统成一项一连运行的基础能力 ，for everyone 。
从使用角度看 ，AI Ping闪开发者不必再面临几十个模子API ，只需要在一个界面直接看清晰明确的比照效果就ok了 。
不需要自己去写剧本测速 ，更不需要去跟销售扯皮 ，就能在海量的大模子效劳中快速筛选出性能最优、性价比最高的API 。
背后解决的是两个恒久保存的问题 。
一个是信息差 。
厂商宣传的指标 ，和真实挪用情形之间往往保存距离 ，而AI Ping跑出来的是实测数据 。
另一个是重复劳动 。
大宗团队在做相似的评测事情 ，却很少形成可复用的公共效果 。
以是咱们可以把AI Ping看作毗连国产算力与应用端的第一道关口 ，相当于给开发者提供了一个开天主视角的平台 。
通过三大焦点功效 ，AI Ping构建了这个大模子API公共点评的骨架 。
详细来看——
第一大功效 ，7×24小时一连评测的客观性能和模子精度榜单 。
这是AI Ping最基础的功效 ，旨在解决最基础的“盲选”和信息差问题（着实也最容易冒监犯 ，哈哈哈） 。
市面上的榜单许多 ，但大大都是静态的跑分 。
AI Ping做的则是动态的监控 。
实时的果真吞吐、P90首字延迟、稳固性等指标都会整理出来 ，图表化效果 ，一目了然 。
在模子精度评测上 ，它更是下了狠功夫 。
各人都知道 ，经由量化、剪枝或者差别推理框架加速后的模子 ，其输出精度往往会有细微的损失 。关于严谨的营业场景 ，关注这种精度的波动还挺要紧的 。
AI Ping引入了多维度的精度评估系统 ，一连监测统一个模子在差别时间段、及差别负载下的输出质量 。
这就很是像中学期中考监考的教育主任 ，永远不知疲倦地在窗外盯着所有大模子 ，一旦有异动 ，榜单上立马就反响出来 。
第二大功效 ，也是最具手艺含量的 ，是智能路由动态匹配 。
为了利便各人明确 ，可以把AI Ping的智能路由明确成一套实时导航系统 。
现真相形中 ，简单供应商的稳固性往往难以包管100% Ｉ杏行矶嘁馔 ，好比网络颤抖、机房故障、算力拥塞啥的 ，都可能导致效劳中止 。
AI Ping的智能路由功效可以凭证实时的评测数据 ，资助接入侧动态选择最合适的执行路径 。
举个例子～
好比你提倡了一个请求 ，AI Ping会瞬间剖析目今各家供应商的状态 。若是它发明A供应商现在的延迟很高 ，或者B供应商的过失率正在攀升 ，它会自动将你的请求路由到体现最好的C供应商那里 。
这种动态匹配能包管系统运行的一连可用性 ，毫秒级延迟差别直接决议了代码天生的流通度 ，提升了整体的执行效率 。
第三大功效正是AI Ping更偏基础设施属性的一部分 ，我们下面单独开一part来说——
统一了大模子API的怀抱衡
我们把AI Ping称作大模子API的“公共点评” ，不但是由于两者提供的功效相似 ，更主要的是 ，AI Ping背后同样拥有硬核的评测系统 。
这就要好好说道说道AI Ping的第三大功效 ，也是最磨练Infra功力的功效：它在多个维度上统一了大模子API的怀抱衡 。
首先 ，AI Ping提供了多平台统一API接口 。
市面上差别厂商的API每家都有自己的SDK ，每家都有自己的参数界说 。
想要接入 ，真的是一场旷日长期令人头痛的恶战……别问我怎么知道的 。
这时间 ，AI Ping就自告奋勇 ，充当了一个万能转讨论的角色 。
它提供了一套标准化的API接口 ，开发侧只需要面临这一种挪用方法 。
无论后端对接的是文心、Qwen、GLM照旧Kimi ，关于开发者来说代码都是一样的 。压根儿不需要操心修改营业代码 ，几秒钟内就轻轻松松完成差别模子、差别平台之间的接入与切换 。
对开发团队来说 ，这种统一接口也意味着更低的维护本钱和更快的迭代节奏 。
其次 ，它还针对行业里API性能“各说各话”的杂乱状态提供了一套规范 。
此前 ，行业里关于API性能的形貌是杂乱的 ，有的平台强调单次延迟 ，有的平台强调峰值吞吐 ，有的只给理想条件下的数据 。
差别统计口径叠加在一起 ，险些无法横向较量 。
针对这个市场缺口 ，AI Ping一是确立了一套硬核指标 ，把指标界说、收罗方法与统计口径彻底牢靠了下来 。
好比 ，它严酷区分了TTFT（首字天生时间）和E2E Latency（端到端延迟） ，明确了差别Prompt长度下的性能基准 。
这种标准化的做法让效果具备可较量性和可复现性 。
二来 ，它拒绝注水 ，坚持数听语言 。
和让人摸不着头脑的营销词汇说bye bye ，和可信任的数字说hi hi～
一样平常来说 ，厂商通常关注的是能力展示 ，而AI Ping这样一连大规模的真实挪用数据 ，更容易袒露细节差别 。
这种颗粒度的洞察带来了一个神奇的效果：在某些维度上 ，AI Ping对模子API的明确 ，甚至会凌驾厂商自身果真的信息 。
由于具备上述专业性 ，这套评测标准已经最先成为行业的共识 。
去年 ，AI Ping就已经支持清华大学与中国软件评测中心联合宣布了2025大模子效劳性能榜单 。
这里不得不提一个开发侧很是有吸引力的价值点 ，那就是AI Ping上的API大都情形下可能比你自己直接去厂商那儿挪用更有性价比 。
为啥？由于清程极智作为资源聚合者 ，有海量的挪用需求 ，形成了重大的买方市场 ，于是带来了集采效应 。
团购总比单点划算嘛 ，你明确的～
为什么是清程极智来做？
看到这里 ，我们回到一个要害问题：
市面上那么多大厂 ，那么多评测机构 ，为什么是清程极智来做这件事 ，还把AI Ping做得挺好？
这就得好好聊聊清程极智是谁了 。
建设于2023年12月的清程极智一直深耕算力调理、系统优化和基础设施层 。
几天前 ，这家公司举行了一次线下产品宣布会 ，会上明确批注把AI Ping视为其“双重桥梁”定位的落地载体 。
所谓“双重桥梁” ，第一重是指“算力与应用之间的桥梁” ，让上层开发不必被底层资源差别重复滋扰；第二重则是指“国产硬件与大模子之间的桥梁” ，降低差别硬件情形下模子挪用的不确定性 。
这就很好明确为什么清程极智适合做AI Ping这样一个产品了 。
首先 ，它是一其中立的基础设施角色 。
清程极智自己不开发大模子 ，不矜持算力提供MaaS效劳 ，就不会泛起自己既当裁判又当运发动的尴尬情形 。第三方检测的身份更能包管评测效果的客观性和公正性 。
其次 ，它拥有奇异的行业明确视角 。
清程极智恒久处在算力安排与模子效劳的一线 ，既懂底层的芯片和硬件 ，也懂上层的模子和应用 。
这样的角色对算力侧的调理难点、平台侧的优化瓶颈、挪用侧的真实痛点有深度的协同明确 。
团队能透过API看到背后的算力调理逻辑——这就是内行看门道 。
最后 ，清程极智还拥有能做好这件事的深挚手艺底座 。
要实现7×24小时的高并发评测和毫秒级的智能路由 ，没有硬核的手艺实力是玩不转的 。
AI Ping并不是伶仃保存的工具 。在AI Ping宣布之前 ，清程极智就已经围绕国产GPU ，在算力调理、异构芯片适配、以及大规模集群系统优化等底层领域积累了大宗的战绩 。
仅2025年 ，清程极智就陆续完成了赤兔（Chitu）推理引擎宣布并开源、八卦炉（Bagualu）智能盘算软件栈适配验证等产品的亮相 。
在AI Infra领域的恒久积累 ，为其构建这套重大的监测与路由系统提供了坚实的底座 。
也正由于底层足够硬 ，AI Ping才华把重大评测效果“翻译”成人人看得懂的榜单 ，利便更多的模子挪用者 。
AI Ping填补了海内大模子效劳实时性能监测的空缺 。
它用榜单、评分这种一目了然又通俗易懂的方法 ，让各人明确每一家模子详细怎么样 ，就像昔时公共点评让各人知道“哪家馆子好吃”一样 。
若是从更久远的生态意义来看 ，AI Ping的价值是逾越一个产品自己的——对行业来说 ，它正在饰演一个“先锋者”的角色 。
它身先士卒 ，呼吁大模子API选型的透明化 。
随着越来越多生态企业围绕AI Ping宣布联合效果与调研结论 ，大模子API的选型逻辑最先爆发质的转变 ，从履历驱动走向数据驱动 。
这种转变将爆发重大的倒逼效应 。
就像餐厅为了好评必需提升菜品质量一样 ，供应商为了在AI Ping上获得更好的排名和更多的流量 ，必需一直优化自己的效劳质量 ，提升稳固性 ，降低延迟 。
这将增进整个供应侧的良性竞争 ，从而降低全行业的开发与选型本钱 ，最终推动AI生态向着更规范、更高效的偏向生长 。
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