【干货收藏】AI大模型性能评估指南：2025年从延迟到成本的全方位解析！

文章系统介绍了2025年评估AI大模型性能的三大核心维度：延迟（TTFT、TPOT和端到端时延）、吞吐量（生成Token吞吐量和每分钟请求数）以及成本（单请求成本和每百万Token成本）。同时分析了输入输出长度、模型规模和预加载时间等关键影响因素。作者强调评估大模型是一个系统工程，需要多维度考量，并在实际应用中根据场景需求在延迟、吞吐量和成本之间找到最佳平衡点。

python零基础入门小白

472人浏览 · 2025-09-24 17:56:39

python零基础入门小白 · 2025-09-24 17:56:39 发布

引言

2025年，大型语言模型（LLM）已经渗透到我们数字生活的方方面面，从智能客服、内容创作到企业级的自动化流程，LLM正以前所未有的深度和广度重塑着世界。然而，随着模型能力的飞速发展，如何科学、全面地评估一个LLM的性能，成为了开发者、研究人员和最终用户都必须面对的核心问题。

一个“好”的模型，不仅仅是回答问题准确，更涉及到响应速度、处理并发请求的能力、运行成本等多个维度。特别是在生产环境中，这些性能指标直接决定了用户体验的好坏和商业上的可行性。

本文将为您系统性地梳理和详解2025年评测AI大模型性能的关键指标，帮助您建立一个多维度、全方位的评估框架。无论您是需要为业务选择合适模型的决策者，还是致力于优化模型性能的工程师，都能从中获得有价值的参考。

核心性能指标：延迟、吞吐量与成本

评估一个LLM的性能，我们主要关注三大核心维度：

延迟（Latency）、吞吐量（Throughput）和成本（Cost）。

这三者相互关联，共同构成了衡量模型服务效能的“铁三角”。

1. 延迟指标：模型响应有多快？

延迟直接关系到用户体验，尤其是在实时交互场景中。我们通常从以下几个方面来衡量延迟：

首Token生成时间（Time To First Token, TTFT）

定义：用户发出请求后，模型生成第一个输出Token所需的时间。
重要性：TTFT是用户感知“即时性”的关键。在聊天机器人、实时搜索等应用中，一个低的TTFT能让用户迅速感知到系统已经开始响应，有效缓解等待焦虑。
考量因素：此指标主要受处理Prompt（Prefill阶段）所需时间的驱动。除了平均值，我们更应关注其分布情况，如P50（中位数）、P90、P95和P99等百分位数值，这能更好地反映在不同负载下，大部分用户的体验水平。

单个输出Token的生成时间（Time Per Output Token, TPOT）

定义：为每个用户的查询，逐个生成后续输出Token所需的时间。
重要性：TPOT决定了用户感知到的模型“语速”。一个稳定的、较低的TPOT能带来流畅的、不间断的阅读体验。例如，100毫秒/词元的TPOT意味着每秒生成10个词元，这个速度已经超过了大多数人的阅读速度，能带来非常舒适的交互感。
考量因素：TPOT主要受模型Decode阶段的计算效率影响。

端到端时延（End-to-End Latency）

定义：模型为用户生成完整响应所需的总时间。
计算公式：时延 = TTFT + (TPOT * 待生成的词元数)
重要性：这是用户从发出请求到收到完整答案的总体等待时间，是衡量单次交互完整体验的核心指标。

2. 吞吐量与成本指标：系统有多能干？多省钱？

如果说延迟关注的是“个体体验”，那么吞吐量和成本则关注的是“系统整体”的服务能力和经济效益。

生成Token吞吐量（Generated Token Throughput）

定义：推理服务在单位时间内（通常是每秒）为所有并发用户请求生成的输出Token总数。
重要性：这是衡量LLM服务“马力”的核心指标。更高的吞吐量意味着系统能同时服务更多的用户，或者更快地完成批处理任务。考虑到Prefill阶段的耗时相对固定且难以精确测量，业界的共识是更关注输出Token的吞吐量。

每分钟完成的请求数（Requests Per Minute）

定义：系统每分钟能够完整处理的并发用户请求总数。
重要性：这个指标直观地反映了系统的并发处理能力，对于需要支持大量用户的应用至关重要。

单个请求的成本（Cost Per Request）

定义：处理单个用户请求所需的硬件和能源成本。
重要性：成本是商业化落地的决定性因素。API提供商常常需要在延迟和成本之间做出权衡。例如，使用更高端的GPU或增加GPU数量可以降低延迟，但会显著增加成本。

最大利用率下每百万Token的成本（Cost Per Million Tokens at Max Utilization）

定义：在硬件资源达到最大有效利用率时，处理一百万个Token（通常指输出Token）所需的总成本。
重要性：这是一个标准化的成本度量，非常适合用于比较不同硬件配置、不同模型或不同推理框架的成本效益。例如，你可以用它来精确比较在A100、H800或A800上运行Llama-3-8B的经济性。

影响性能的关键因素

理解了核心指标后，我们还需要探究影响这些指标的关键变量，以便进行针对性的优化。

1. 输入与输出长度

输出Token长度决定总体响应延迟：从端到端时延的公式可以看出，输出内容的长度是决定总延迟的主要变量。因此，在评估时延时，必须设定一个预期的最大输出长度。
输入长度对端到端性能影响较小，但对硬件要求影响大：大量研究和实践表明，输入Prompt的长度（在一定范围内）对TTFT和总体延迟的影响远小于输出长度。例如，一项针对MPT模型的测试发现，增加512个输入Token所带来的延迟，还不如多生成8个输出Token。然而，支持长输入（长上下文）对硬件的显存要求极高。例如，要流畅服务支持2048个Token上下文的MPT-7B模型，通常推荐使用80GB显存的A100或更高级别的GPU。

2. 模型规模

端到端推理延迟与模型大小呈次线性关系：直觉上，模型越大，推理越慢。但这种关系并非简单的线性正比。例如，在相同硬件上，MPT-30B的延迟大约是MPT-7B的2.5倍（参数量是4.3倍）；Llama2-70B的延迟大约是Llama2-13B的2倍（参数量是5.4倍）。这是因为更大的模型虽然计算量增加，但通过更优化的并行策略和硬件利用，可以部分抵消参数量带来的性能开销。

3. 预加载时间（Prefill Time）

定义：处理输入提示并计算其KV Cache所需的时间。
特点：预加载时间是TTFT的主要组成部分，但它本身很难被直接精确测量。研究发现，在一定范围内（如250到800个输入词元），输入长度与TTFT之间没有强相关性，其影响常常被系统其他部分的“随机噪声”所掩盖。通常可以认为，输入词元对端到端总时延的贡献度约为输出词元的1%量级。

结论

评测AI大模型是一个系统工程，绝不能仅仅依赖单一指标。在2025年，一个成熟的评估体系必须是多维度的，综合考量延迟（TTFT, TPOT, 端到端时延）、**吞吐量（生成Token吞吐量, 每分钟请求数）和成本（单请求成本, 每百万Token成本）**这三大支柱。

同时，我们必须清醒地认识到，这些指标并非孤立存在，而是相互制约的。追求极致的低延迟往往意味着更高的成本和更低的吞吐量。因此，最佳的模型部署策略，是在具体应用场景的需求下，在这三者之间找到最佳的平衡点。

希望本文能为您提供一个清晰、实用的AI大模型性能评测框架，助您在波澜壮阔的AI时代，做出更明智的技术决策。

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