猫眼影戏
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刘海霞
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猫眼影戏记者 阮煜琳 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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