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吴皇后
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猫眼影戏记者 令国泰 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
编辑｜吴昕
中国版 OpenRouter + Artificial Analysis ，让每一枚 Token 都能流向它最该去的地方。
大模子 API 效劳的「黑盒」焦虑
这两天 ，Clawbot 病毒式裂变 ，似乎是一年前 Manus 的魅影重现。
同样一夜之间站优势口 ，同样点燃了无数开发者对「泼天繁华」的想象 ，也随手把 Token 烧成了新的「硬通货」。
最近一组数据 ，让人更有体感。
中国大模子数目已凌驾 1500 个 ，下游开发者已经最先「猖獗盖屋子」。数据显示 ，2024 年头 ，中国日均 Token 消耗量约为 1000 亿；到 2025 年 6 月 ，这一数字已突破 30 万亿。一年半时间 ，增添凌驾 300 倍。
与三年前的 Chatbot 差别 ，「醒目活」的 Agent 正以亘古未有的强度 ，第一次把 API 挪用推入「生产级」——
一次看似简朴的操作 ，背后往往是十一再、甚至几十次模子挪用在同时爆发。任何一次效劳「抽风」 ，都会在 Agent 链路中引发一场多米诺骨牌式瓦解。
问题在于 ，中国大模子 API 效劳现状 ，远比 benchmark 重大得多。
更像是开盲盒 ，有人奚落说 ，以为自己在用「DeepSeek V3.2」 ，现实可能是蒸馏/量化版本。有人花了两周时间重复测试 ，上线后仍遭遇性能回退Ｉ杏型哦臃⒚ ，模子会在某些破晓时段准时「抽风」 ，延迟从 300ms 飙升至 2000ms 以上 ，客服秒变「智障」。
这些并非个案 ，而是高度碎片化的大模子API效劳的「缩影」。
大模子 API 效劳的「黑盒」 ，不但是模子不可诠释 ，而是用户基础不知道 ，效劳背后跑的是什么模子、什么设置、什么质量。清华系 AI Infra 创企清程极智联合首创人兼产品副总裁师天麾告诉机械之心。
中国大模子和大模子 API 效劳商原来就多。多算力、多架构、多网络并存 ，统一个模子 ，在差别效劳商、差别安排方法下 ，往往泛起出显著差别。
好比 ，同样挪用 DeepSeek-V3 / R1 ，头部效劳商可以维持毫秒级响应；而部分接入低质量算力或优化缺乏的效劳商 ，其 TTFT（首 Token 时延）可能慢上 2～3 倍。
与此同时 ，免费 Token、津贴、打包套餐的价钱战 ，让「性价比」变得越发扑朔迷离。
经济学家罗纳德·科斯曾指出 ，企业与制度的泛起 ，实质上是为了替换高本钱的市场生意。当模子效劳因高度不透明与供应碎片化一直抬升生意本钱时 ，市场往往会内生出新的中介形态与制度安排 ，用以收敛不确定性 ，降低决议与生意本钱。
正是在这样的配景下 ，1 月 29 日 ，清程极智正式宣布 AI Ping。这款被业内视为「中国版 OpenRouter + Artificial Analysis」产品 ，旨在重塑大模子 API 效劳秩序 ，将上游效劳的碎片化与「黑盒」 ，转化为下游用户手中稳固、可预期的生产力。
1 月 29 日 ，清程极智举行宣布会 ，正式官宣 AI Ping。
中国版 OpenRouter + Artificial Analysis：
AI Ping 怎么玩儿？
简朴来说 ，AI Ping 是一个通过评测与路由两大机制 ，来消除大模子 API 效劳不确定性的基础设施型产品。
若是说OpenRouter 解决的是「统一接入差别模子和效劳」 ，Artificial Analysis 解决的是「评测模子效劳质量」 ，那么 AI Ping 试图把这两件事合成一件事
通过评测告诉你模子效劳的质量数据 ，更基于实时评测效果 ，「接受」模子与效劳商的选择决议。
换句话说 ，有了这颗动态的「调理大脑」 ，你只管提需求 ，不必明确模子 ，不必挑供应商 ，更不必为故障兜底。
我们简朴体验了一把「自动驾驶」 ，在网页「多模子对话」中 ，让系统完成一个音乐播放器的设计。
模子路由 ，选择的是「平衡模式」 ，在效果、速率与本钱之间寻找综合最优解 ，而不是只追求简单极端指标（好比最低延迟）。
很快 ，系统判断 DeepSeek-V3.2 最适合目今使命 ，并将请求路由到其时效劳能力最优的火山引擎节点。
效果 ，响应速率快 ，输出效果也很不错。
本钱仅消耗 0.04 个算力点（约 4 分钱）。
大规模实验数据显示 ，无论用户选择哪种路由战略 ，AI Ping 都能把挪用推向「能力—本钱」的最优区域。
好比 ，纵然选择「效果优先」 ，系统也会在包管模子能力处于高水平的同时 ，阻止把本钱推向极端 ，而是在质量与价钱之间自动找到一个更平衡的位置。
通过模子路由战略 ，AI Ping 能在「能力—本钱」二维空间里 ，迫近差别目的下的最优解。
恒久以来 ，中国大模子 API 效劳市场缺乏一份公允、可比照的「体检报告」。差别效劳商各自披露性能指标 ，但测试条件、指标口径与展示方法并不统一 ，开发者很难判断 ，AI Ping 试图填补这一空缺。
现在 ，该平台已接入 30 家主流效劳商 ，笼罩 555 个模子接口 ，是海内少少数能够在统一标准下 ，对大模子效劳举行一连评测与果真展示的平台之一。
在 AI Ping 的网站首页 ，差别效劳商被放入统一张性能坐标图中举行比照。以吞吐率与延迟为坐标轴 ，统一个模子在差别效劳商处的现实效劳能力差别 ，一目了然。
用户提需求 ，自动天生效劳路由战略的代码。
点开效劳商 ，可以看到统一模子（ DeepSeek-V3.2 ）在差别效劳商处的效劳波动情形。
Top5效劳商最近几天效劳延迟的「心电图」。
这些对外展示的数据 ，强调公正性与可比性 ，按牢靠周期更新 ，犹如一份面向行业的「排行榜」和「体检报告」。对开发者而言 ，选型不再听厂商「吹捧」；对效劳商而言 ，效劳能力第一次被放在统一把尺子下较量。
对标 Artificial Analysis：
7×24h 数据「开盒」大模子API
从我们的体验来看 ，使用 AI Ping 和直接挪用某个大模子险些没有区别 ，只是完成了一次再通俗不过的请求。
但在系统内部 ，这次挪用已经悄然完成了一次跨模子、跨效劳商的最优路径选择。
这种「选路」的能力 ，源于清程极智构建的手艺三角闭环：全维度评测系统、效劳商级智能调理、以及多模子智能路由。
这一切的基石 ，是套对标 Artificial Analysis 的实时评测系统。要像成为公认的「评判员」 ，条件是评测系统自己具备足够的公正性与一致性。
在指标设计上 ，牢牢围绕用户真正体贴的体验维度睁开 ，包括 TTFT（首 Token 延迟）、TPS（吞吐率）、本钱、精度等焦点性能与经济指标。
差别应用场景 ，对指标的敏感点完全差别。师天麾诠释说 ，在通俗谈天场景中 ，用户最在意的是「多久最先回复」。只要能在几百毫秒内出首字、输出速率抵达可阅读水平 ，体验就已经趋于饱和。
而在 Agent 场景中 ，一个使命往往由多程序用组成 ，真正决议效率的 ，不再是单次延迟 ，而是整个流程的吞吐能力与端到端完成时间。
为了「开盒」国产模子效劳的真实水位 ，AI Ping 沉淀了一套极具手艺含量的评测要领。
例如 ，所有测试使用统一套「考卷」 ，并在统一时间段举行；测试请求从北、上、深、蓉等多地效劳器同时发出 ，彻底消除网络波动对简单节点的滋扰。
专门针对「效劳商缓存」设计特殊战略 ，确保测出的是真实的算力响应 ，而非「复用谜底」的表象。
始终以通俗用户身份 ，匿名走真实挪用流程 ，评测效果还会举行交织验证 ，也获得了数十家主流效劳商的认可。
最极致的一点 ，在于7×24 小时一连视察
模子自己只是个文件 ，能力基本是牢靠的；但模子一旦酿成大模子 API 效劳 ，情形就完全差别了。师天麾说。
中国大模子 API 效劳 ，白天和晚上纷歧样 ，北京和成都的节点纷歧样 ，甚至统一家效劳商 ，隔了几个小时负载也会强烈波动。若是拿几分钟前的评测数据做路由决议 ，无异于一成不变。
这种对指标的极致苛求 ，源于团队的硬核秘闻。AI Ping 背后的清程极智团队源自清华 ，恒久深耕超算与 AI 性能评测领域。他们不但加入过 AIperf 等行业评测工具的研发 ，更肩负过国家级超算集群的性能验收——这种「国家队」级别的评测履历 ，被降维应用到了大模子 API 效劳 ，最终转化为 AI Ping 难以被复制的壁垒。
对标 OpenRouter：
用「自动驾驶」接受 Token 调理权
我们的目的不是把数据摆给用户看 ，而是要替用户做决议。师天麾强调。
若是说 OpenRouter 的收获是实现了 API 的「大统一」 ，那么 AI Ping 则更进一步 ，通过一套 L4 级智能路由系统 ，实现了模子调理的「自动驾驶」。这套系统由「双引擎」驱动：模子路由（解决「谁来做」）效劳商路由（解决「在那里做」）
在 AI Ping 的逻辑里 ，模子不是「越大越好」 ，而应该是「分工明确」 ，有的善于写代码 ，有的善于写作。
现实中的使命也是分层的：写代码需要逻辑严密 ，一样平常闲聊只需快速响应。「若是所有请求都交给旗舰模子 ，只会变得又贵又慢。」
AI Ping 的路由模子会通过机械学习 ，实时对用户请求举行「画像」 ，并在多种模子之间动态选择目今性价比最优的组合。
在大规模测试中 ，这种「按问题匹配模子」的战略带来了两个效果：整体准确率凌驾简单旗舰模子的最高得分 ，而挪用本钱下降凌驾 50%。
这一效果也与外部研究结论 ，不约而同。
近期一项来自MIT 与佐治亚理工的研究发明 ，开源模子已经可以用约莫 13% 的本钱 ，抵达靠近 90% 的闭源模子性能。
但在现实市场中 ，这类高性价比模子的使用比例仍缺乏 20% ，主要受限于认知惯性与切换本钱。
两种差别情形下的模子路由。
解决了模子选型 ，下一步是决议请求落到哪家效劳商。
与古板的「失败后再重试」差别 ，AI Ping 的效劳商路由具备预判能力。每一次请求返回的效果 ，都是一个自然的丈量样本。这些数据会被一连汇总进内部评测池 ，用来描绘效劳商「此时现在」的真实效劳水平。
一旦发明某条请求的响应时间显着偏离正常建模 ，或与最近视察数据纷歧致 ，路由系统就会预判该节点可能进入异常状态 ，纵然尚未收到明确过失 ，而不是被动期待失败。
在亿次挪用的实测中 ，这套机制让整体 TPS（吞吐量）提升了约 90% ，本钱同步下降了 37%。
选择最适合的大模子API效劳商。
实现这种「自动驾驶」很是禁止易。师天麾告诉我们。
效劳商路由的一个难点在于动态平衡。「若是只把流量给目今最好的效劳商 ，瞬间的高并发可能会直接把对方打崩。」师天麾分享了一个真实细节：曾有效劳商因流量集中路由而宕机 ，CTO 三更打来电话询问爆发了什么。真正的路由不是简朴的排队 ，而是「使用目今最优」与「展望分派负载」之间的精妙平衡。
模子路由的门槛更高 ，它实质上是用 AI 去选 AI。系统需要通过海量数据学会「什么样的问题适合什么样的模子」 ，并在现实运行中一直接纳效果举行离线纠偏。
归根结底 ，这是一套依赖恒久数据积累、一连自我演化的系统 ，也是 AI Ping 作为中国版 OpenRouter 的护城河。
重塑生意秩序：
开发少做「选择题」 ，效劳不再只有「价钱战」
差别用户的实践 ，从侧面印证了 AI Ping 作为「中国版 OpenRouter + Artificial Analysis」的现实价值。
对许多直接面向 C 端或 B 端用户的团队而言 ，在接入 AI Ping 之前 ，最大的困扰并非模子能力缺乏 ，而是被大宗「非焦点工程」消耗精神。
一位从事 ToB 智能客服助手的开发者回忆 ，已往团队恒久陷在「工程师手动选型」的循环中：先接几家跑起来 ，再拿一批真实问题测效果、测延迟、测报错 ，最后再算一遍账；灰患揖鸵匦率逝洹⒅匦禄毓 ，周期很是长。
「判断哪个模子最好用 ，基本靠线上监控和履历。哪家最近延迟飘了 ，就人工降权 ，往往是用户先感知到卡顿 ，我们才最先调解 ，很是被动。」他们也曾思量自建调理系统 ，但很快发明 ，这意味着还要特殊肩负监控、容灾和对账等重大工程肩负 ，越发偏离主线使命。
接入 AI Ping 后 ，这类「选型内讧」被工程化消解 ，各人又能把主要精神投入到客服体验上 ，好比知识库质量、流程指导 ，转人工闭环。
这种调理价值 ，在对本钱高度敏感的场景中体现得更为直接。
一些自力开发者将 Agent 用于自用场景 ，对性能要求并不极致 ，但对本钱控制极为敏感。通过 AI Ping 提供的筛选排序功效 ，开发者可以在多家供应商中 ，选出性价比最高的计划 ，好比 TTFT＜5 秒、TPS＞20 ，价钱从低至高排序。同时 ，用户也可以在智能路由中使用此功效 ，智能路由会将用户的每一条需求 ，依据评测数据 ，路由至目今知足用户需求的最高性价比的效劳商。
而在多模子协作场景中 ，调理能力则直接转化为商业可行性。
面团 AI 的模拟面试产品需要多模子协作 ，好比挪用语音模子、文本语言模子 ，差别厂商的模子各有优势。已往 ，跨模子、跨平台挪用流程重大 ，本钱也很是高。
统一接入 AI Ping 之后 ，团队再也不需要体贴「既要接火山、又要接百度」的底层适配问题 ，模子挪用起来本钱更低 ，效率更高 ，效劳性能也越发稳固。
以往找身边的学上举行一次模拟面试 ，往往需要支付半小时三四百元的本钱。现在借助 AI 手艺 ，只需几块钱 ，就可以实现一个高拟人度、高仿真的模拟面试。
类似逻辑也泛起在情绪陪同应用中。一支清华大学学生团队发明 ，用户大部分提问是一样平常闲聊 ，少数才涉及深度推理。通过 AI Ping 的「分层调理」 ，简朴问题流向低价小模子以包管「秒回」 ，要害情绪点则路由至高阶模子。这种精准分发 ，既阻止了响应过慢导致的「冷暴力」 ，又将稳固性与价钱压到了可控区间。
更耐人寻味的是 ，这套评测系统也在反向重塑效劳商的行为。
硅基智能成为平台的恒久用户 ，一个主要缘故原由在于测得准。通过横向评测 ，他们可以清晰看到自己在数十家效劳商中的真实位置：延迟是否偏高 ，吞吐是否保存短板 ，稳固性怎样随时间波动。
已往 ，效劳商只能监控自身数据；现在 ，差别效劳能力被放在统一把尺子下较量。当延迟、吞吐与稳固性被一连量化泛起 ，用户也最先以「效劳质量」而非简单价钱作为选择依据 ，行业竞争也由此从价钱战转向工程优化与算力治理能力的比拼。
在师天麾看来 ，这将形成一个正向循环：评测数据闪开发者知道什么是好效劳 ，也让效劳商看清自身短板。效劳质量提升后 ，应用体验改善 ，AI 使用规模扩大 ，Token 消耗随之增添 ，收益再回流到算力与手艺优化之中。
我们希望用透明的数据 ，让行业知道什么才是值得竞争的偏向 ，他说 ，「不是只有价钱 ，而是真正的效劳能力。」
院士点赞 ，预见下一代基础设施
在宣布会上 ，中国工程院院士、清华大学盘算机系教授郑纬民给出了一个颇具画面感的比喻。
已往十年 ，行业解决的是怎样把智能「生产出来」。随着模子生态与智能体（Agent）的快速昌盛 ，新的瓶颈正在泛起：怎样让智能被高效、稳固地「流通」。
在他看来 ，智能路由正是这一流通系统中最要害的基础设施之一 ，也是下一阶段 AI Infrastructure 必需回覆的问题。
当模子路由、效劳路由、芯片调理所有买通后 ，用户只需提出需求 ，而无需体贴背后事实是哪个模子、哪一家云厂商、哪一块芯片在事情 ，效果便会自动抵达。
「这将是下一代 AI 基础设施的形态 ，」他说 ，「让智能像电一样被挪用和分发。」
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三是工业支持较弱。全市城镇普遍保存工业企业未几、工业支持乏力的问题 ，落伍的工业化难以顺应城镇化的生长要求。尤其是一些州里还相当落伍 ，财务收入低、城镇建设缺乏资金投入 ，财务一样平常预算收入低于万的并不少见 ，有的甚至只有、万元。
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四是试点州里树模发动一直突出 ，渗透作用日益延伸。小城镇建设在我市城镇化的梯级结构中处于最低一级 ，但它们在小天地里演绎了大精彩 ，纷纷唱起了“特色戏”。随着我市小城镇二、三工业的兴起 ，宽大农民纷纷进镇务工做生意 ，使农村生产力从纯农业中疏散出来 ，对启动农村工业化 ，加速墟落都会化历程起到了很着述用。尤其是各县区所在的城关镇、城郊乡城乡二元结构差别小 ，经济生长较快 ，在年全市州里综合经济实力排序中稳居前线。现在 ，全市小城镇镇区非农业生齿由年的万人增添到年底的万人 ，吸纳农村劳动力万人。小城镇试点的树模指导作用日益突出 ，我市自年以来先后确定了个综合刷新试点州里 ，它们生长的显著效果 ，对全市的小城镇建设起到了很好的树模带举措用。据统计 ，试点镇(乡)的财务收入平均横跨其它小城镇 ，海内生产总值平均横跨 ，农民人均纯收入平均横跨。个试点镇乡在全市个镇乡综合经济实力排序中 ，年有个升位 ，年有个升位。县镇突出以经济建设中心 ，六年来综合经济实力上升位 ，进入全市三十强 ，在全市爆发了强烈的树模效应Ｉ杏幸恍┬〕钦虻纳ひ劳欣诽氐愫妥陨碛攀凭傩卸ㄎ ，功效作用独具特色。如镇以生长旅游为主 ，以昌盛市场着名 ，靠“嫩头青”萝卜、靠柳编“打天下” ，靠工业“唱大戏” ，让界线商业、效劳业“登堂入室” ，靠科技先导招乃崮方 ，靠区位优势造镇 ，靠交通优势兴业。这些小城镇已成为我市小城镇建设的规范 ，在全市的经济建设和生长中起着不可低估的刊行动用。值得一提的是 ，有些州里也建设了工业园区 ，如罗山的镇 ，妄想建设了周南工业园区 ，已吸纳家州里企业入驻 ，区镇和镇划分建设了民营工业园和“双非”工业园 ，这些做法值得具备条件的州里借鉴。
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同志们 ，今天我就使用培训班开班的这个时机 ，交流一下头脑 ，提出一些事情要求 ，纷歧建都对 ，但都是我的心里话 ，希望对同志们有所启发 ，有所资助。在新形势下 ，我们社干部的责任重大 ，使命高尚 ，镇党委对你们寄以厚望 ，相信你们一定不会辜负党组织和宽大群众对你们的重托 ，一定能够在农村辽阔舞台上大显身手 ，干出效果。
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唯一能让人稍微松口吻的是 ，这个金色的圆球看起来人畜无害 ，整个就一吃货 ，没有什么危险气机。
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审核：胡若红
责编：周奉田
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