AI性能对决！蓝耘MaaS平台在2025大模型测评中如何脱颖而出

引言

写了太多案例，今天我们来讲点不一样的，主要来聊一聊蓝耘的MaaS到底值不值得入手。正片开始！（客观评价产品数据，不上升到平台）

大型语言模型服务（Large Model as a Service, MaaS）正成为AI应用落地的关键模式。在2025年9月的 GOSIM2025 大会上，清华大学联合中国软件评测中心发布了权威的《2025大模型服务性能排行榜》，对国内20余家大模型服务平台在多项性能指标上进行了评测。据悉，本次评测的数据由清华系企业清程极智打造的 AI Ping 平台提供（官方网站aiping.cn），该平台通过长周期、高频率的测试，实时跟踪大模型服务的延迟、吞吐、可靠性三大核心指标并生成性能榜单。本文将根据这一排行榜的客观数据，对蓝耘元生代 MaaS 平台的大模型服务性能与其他平台进行对比分析，重点关注响应速度、推理吞吐量、稳定性（API 调用成功率）等指标。

在 9月13日（本周六）清华大学联合中国软件评测中心将于杭州GOSIM大会-应用与智能体论坛发布榜单《2025大模型服务性能排行榜》，现场论坛由清华大学计算机系高性能所的所长翟季冬教授做演讲发布。该榜单由清华大学和中国软件评测中心发起，AI Ping提供评测数据与技术支持。

对比指标说明

延迟（Latency） 指模型服务从接收到请求到输出首个字符所需的时间，通常采用P90首字延迟作为衡量（即90%请求的首字响应时间）。延迟直接影响用户体验——延迟越低，用户等待时间越短，对话或交互越流畅。本次评测将延迟作为纵轴指标来比较不同服务商的。

吞吐率（Throughput） 表示模型处理Token的速度，常用单位为Tokens/s，即平均每秒生成的Token数量。吞吐率越高，说明模型在单位时间内产出内容的能力越强，适合需要大量文本输出或高并发请求的场景。评测以平均吞吐量为横轴，刻画各平台在处理效率方面的表现。

可靠性（Reliability）反映服务长时间运行的稳定性，包括API调用成功率、不同时间段性能波动等。高可靠性意味着服务能够在高峰期等压力场景下保持稳定的延迟和吞吐，不出现超时、错误响应等问题。一些业内标准要求大模型API成功率达到99.99%以上。AI Ping 平台通过7×24小时不间断监测各供应商性能，用折线图记录延迟和吞吐的实时变化，从而揭示哪家平台延迟控制更稳、哪家吞吐效率更高。例如，通过这些数据可以发现某些平台在业务高峰期出现延迟飙升或吞吐下降，影响了可靠性。

以上指标共同构成本次对比的基础。下面将基于排行榜中的实际测评数据，分析蓝耘MaaS平台在这些指标上的具体表现，并与其他主流平台进行对比。

蓝耘MaaS平台表现分析

延迟方面，蓝耘元生代 MaaS 平台在排行榜中表现卓越，多款模型服务的响应速度处于领先水平。例如，在针对DeepSeek-V3.1模型的评测中，蓝耘平台实现了P90首字延迟仅 0.79秒 的成绩，排名第1，超越了七牛云、阿里云“百炼”、字节跳动火山方舟等多家服务提供商。尤其值得关注的是，在测试阿里云开源的大模型 Qwen3-235B-A22B 时，蓝耘平台取得了 0.58秒 的首字响应，创造了此次评测中的最佳延迟记录，甚至领先于中国移动云、华为云等大型云服务。如此低的延迟充分证明了蓝耘平台在大模型推理优化和高速网络架构上的领先实力。

吞吐率方面，蓝耘MaaS同样展现出强劲的处理能力。在多个主流模型的测试中，蓝耘平台的平均吞吐量稳居行业前三。例如在 DeepSeek 系列模型中，蓝耘平台的吞吐性能指标如下表所示：

模型服务	P90首字延迟（秒）	平均吞吐率（Tokens/s）	蓝耘平台性能排名
DeepSeek-V3.1	0.79	63.54	延迟第1名，吞吐前三
Qwen3-235B-A22B	0.58	61.29	延迟第1名（最佳）；吞吐前三

表：蓝耘元生代MaaS平台在部分模型上的性能表现（数据来源：《2025大模型服务性能排行榜》）

从上表可见，蓝耘平台在不同模型下都实现了亚秒级的首字响应，同时每秒可生成数十个Token，具备出色的低延迟高并发处理能力。这意味着无论是短对话还是长篇内容生成，蓝耘都能快速给出首个回复，并以较高速度持续输出内容。值得一提的是，蓝耘平台不仅追求平均性能卓越，还能在高负载场景下保持稳定。尽管公开测评数据主要聚焦于平均延迟和吞吐，蓝耘在测试过程中并未出现明显的性能波动或异常中断。这种稳定性暗示其底层架构在弹性伸缩、错误重试等机制上表现优秀，能够保证API调用高成功率和服务可用性。蓝耘官方也强调平台提供高性能、低延迟、高可用的智算基础设施，可满足企业对数据安全和稳定运行的严苛要求。

蓝耘元生代MaaS平台的核心性能指标全面均衡：响应快，吞吐高，且服务稳健。接下来将把蓝耘的表现与其他主要平台进行横向对比，进一步凸显各家的优势与差异。

性能排行

《2025大模型服务性能排行榜》显示，不同MaaS平台在延迟和吞吐上各有千秋，可谓“各擅胜场”。蓝耘平台虽然在多个项目上领跑，但业内也有其他强劲对手，我们逐一比较如下：

Kimi-k2-Instruct模型

DeepSeek-V3.1模型

DeepSeek-R1-0528

Qwen3-235B-A22B

响应速度（延迟）

蓝耘元生代平台在多个模型上的延迟表现出色，凭借0.68~1.02秒的首字响应时间，常常位列榜单前列，体现出其在延迟控制方面的领先地位。例如，在Qwen3-235B-A22B模型测试中，蓝耘元生代以0.68秒的响应时间，成功夺得第一名，领先于所有其他竞争平台 。此外，在DeepSeek-V3.1模型中，蓝耘的延迟为0.79秒，与业内领先平台阿里云的1.0秒相比，蓝耘依旧保持了明显的优势。

不过，值得注意的是，不同模型的表现可能有所差异。在某些小众模型中，部分厂商的延迟超过了2秒，导致用户体验较差，尤其是对实时交互有较高需求的场景 。总体而言，蓝耘在延迟优化上较为稳固，且能够满足大多数应用场景的低延迟需求。

处理速度（吞吐）

在吞吐能力方面，蓝耘元生代在多项测试中稳定排名第一梯队。例如，在DeepSeek-V3.1模型测试中，蓝耘的吞吐量为63.54 Tokens/s，虽然略逊色于最高记录（无问芯穹的110.79 Tokens/s），但依然位于行业前列 。其吞吐性能为开发者提供了高效的处理能力，尤其适用于大量数据处理或生成任务。

需要指出的是，极高吞吐量往往伴随一定的延迟增加，例如SophNet在吞吐量达到70.79 Tokens/s时，其首字延迟相对偏高，因此适合对吞吐要求高但容忍延迟的场景 。而蓝耘平台则在保持相对较高吞吐的同时，依然兼顾了低延迟，在效率与响应之间取得了平衡。

稳定性（成功率）

在稳定性方面，蓝耘元生代与阿里云、腾讯云等平台的表现均衡，普遍保证99% 以上的API调用成功率。在长时间运行和高并发场景下，蓝耘的大模型服务能够持续稳定运行，未出现大规模调用失败或宕机现象 。

这里关于API调用的问题，就不一一展示了，大家可以去查看这个专栏中的内容
https://blog.csdn.net/2301_76341691/category_12974800.html

此外，基于AI Ping的7×24监控数据，蓝耘的延迟和吞吐量在高峰时段相较其他平台波动较小，能够有效避免因用户量激增导致的性能下降 。这一点尤其在一些大规模企业级应用中尤为重要，表明蓝耘拥有较为成熟的弹性扩容和负载均衡策略，确保在高并发场景下的高可用性。

如何获取蓝耘Maas平台API

1.点击注册链接：蓝耘智算平台

2.进入下面图片界面，输入手机号并获取验证码，输入邮箱，设置密码，点击注册在这里插入图片描述

蓝耘是一家专业的GPU算力云服务提供商，基于行业领先的灵活的基础设施及大规模的GPU算力资源，为客户提供开放、高性能、高性价比的算力云服务，助力客户AI模型构建、训练和推理的业务全流程。

进来之后，找到Maas平台—API KEY管理—创建API KEY即可，然后复制去OpenAI-API-compatible即可

典型应用场景评估

性能指标的差异往往会在具体应用场景中体现出实际影响。下面结合内容生成、代码辅助、企业问答三类典型场景，探讨蓝耘MaaS平台与其他平台性能差异带来的体验区别：

1. 内容生成（长文创作）：在自动文章写作、报告生成等场景中，用户往往希望模型既写得快又等得不久。蓝耘平台的低延迟确保了在发出内容生成指令后能够快速看到开头部分，减少长时间空白等待的焦躁。同时，其每秒几十Token的吞吐水平意味着生成一篇数千字的稿件所需时间相对较短。例如，若生成1000个Token（约合几百字），蓝耘（约60 Tokens/s）大约只需16-17秒即可完成输出，而某些吞吐较低的平台可能需要数倍时间才能生成同样长度的文本。另一方面，对于追求极致生成速度的批量内容生产，一些高吞吐平台（如无问芯穹的110+ Tokens/s）在整体完成时间上更有优势。但要注意，这类平台如果延迟较高，意味着前几句话可能迟迟不出现，不适合交互式的内容创作过程。综合来看，蓝耘在内容生成场景中提供了流畅且高效的体验：用户几乎即时见到开头，然后源源不断输出后续内容，既保证互动顺畅又兼顾输出效率。

2. 代码辅助（AI编程助手）: 开发者使用大模型进行代码补全、错误诊断等时，非常注重响应的即时性和生成的速度。例如在IDE中调用AI助手，让它补全几行代码，如果等待首字符输出就要几秒，无疑会打断思路。蓝耘MaaS平台亚秒级的延迟在这种场景下优势明显——几乎在触发请求后，模型就能开始给出代码建议[10]。此外，代码补全有时涉及输出多行代码片段，蓝耘每秒60余Token的吞吐让这些建议能在短短一两秒内全部呈现出来。这使得开发者在编写代码时，AI助手的反馈节奏足够跟上人思考的速度。相比之下，如果使用某些吞吐稍低的平台，生成同样长度的代码可能慢上几拍，影响工作效率；而若使用延迟高但吞吐极高的平台，则可能出现“开头迟到，后面赶超”的情况——第一行代码等了较久才出现，但后续一下子刷出很多行。这种不均匀的反馈节奏对交互体验并不理想。因此，在代码辅助这一需要短频快交互的场景中，蓝耘的平台性能带来了及时且持续的响应，提升了开发效率和使用体验。
   

3. 企业问答（知识库检索/客服）: 企业内部问答系统或智能客服机器人要求模型能够根据业务知识库快速准确地回答用户提问。这类场景下，稳定可靠地给出回答比追求极限速度更加重要。蓝耘MaaS平台凭借稳定的延迟控制和高可靠性，适合部署在对服务质量要求苛刻的企业环境中。举例来说，在客服高峰期同时有众多用户提问，蓝耘的平台可以保持低于1秒的首字回复时间，即使并发增加也不易出现响应超时或失败。同时，每秒数十Token的生成速度保证了即便用户提出复杂问题需要长答案，系统也能在较短时间内完成回答，不让用户久等。这对于提高客户满意度非常关键。如果换作某些可靠性稍逊的平台，可能会在高并发下出现部分回答迟滞甚至接口失败（掉包）的情况，影响用户对系统的信任度。此外，企业问答通常需要与后台数据库交互，蓝耘支持API快速集成和私有化部署的特性，也有利于构建安全可控的问答系统。不过从性能角度看，其他如阿里云、华为云等大厂平台在企业场景中同样具备高可用优势，它们的延迟和吞吐与蓝耘相差不大，在常规负载下都能提供可靠服务。所以对于企业用户而言，更现实的考量是这些平台在峰值负载或长时间运行下谁更稳定。根据目前公开的数据，蓝耘在这些方面交出了优秀的答卷，而业内领先平台整体已达到较高水准，能够胜任企业级应用，只是细节稳定性上蓝耘等少数平台略胜一筹。

总的来看，不同应用场景对于“大模型即服务”平台性能侧重有所不同：内容创作看重吞吐以加快长文本生成，但也需要延迟低以保障交互体验；编程助手要求极低延迟和足够吞吐来实时输出代码建议；企业问答则需要低延迟和高可靠性的综合保障。蓝耘元生代MaaS平台因为在延迟、吞吐、稳定性上表现均衡出色，在以上场景中都能提供兼顾速度与质量的服务体验。这种全能型的性能表现，使其成为各类AI应用落地的可靠底座。

结论

根据最新的评测数据，蓝耘元生代MaaS平台在低延迟、高吞吐和高稳定性三大核心性能指标上，持续位于行业领先地位。尽管一些平台在特定模型的吞吐量上有突破，蓝耘仍能在大多数实际应用场景中提供优越的性能，特别是在低延迟和稳定性方面有明显优势。蓝耘的综合表现使其在竞争激烈的MaaS市场中脱颖而出，成为开发者和企业选择AI模型服务时的可靠首选。

其他头部平台（如阿里云、腾讯云、七牛云）虽然在部分指标上也有所突出，但在面对对实时性要求高的应用场景时，蓝耘元生代依然保持了其在延迟控制和吞吐优化上的细微优势。这为用户提供了更多的选择和决策依据，尤其在高效AI应用开发方面，蓝耘无疑是一个值得依赖的合作伙伴。