一、评测背景与意义

        在大模型技术飞速发展的当下，API接口的响应速度已成为开发者选型的重要指标。本文通过严谨的测试实验，对DeepSeek、阿里通义千问、字节火山豆包、腾讯元宝四大主流模型的22个具体版本（含标准版、优化版、轻量版等）展开全面评测。通过400余次API调用实测数据，我们揭示不同模型在响应速度维度的真实表现。

        我们采用标准化测试程序，通过20次重复测试取均值，重点关注总token处理速度（tokens/s）、提示处理速度（prompt tokens/s）和补全生成速度（completion tokens/s）三个核心指标。

二、评测方案设计

2.1 测试环境配置

• 测试工具：基于OpenAI SDK二次开发的自动化测试框架

• 测试样本："请讲两个笑话"

• 测试时间：2025年3月23日

2.2 核心测试代码解析

def text_reply(content, config, model_type, stream=False, numtokens=0, syst='FGAI智能助手'):
    # 令牌动态截取算法
    while numtokens - max_prompt_tokens > 0:
        dnum = (numtokens -max_prompt_tokens) // 2 + 100
        content = content[dnum:]
    # 分块处理机制
    client = openai.OpenAI(
        api_key=api_key,
        base_url=base_url,
        timeout=request_timeout
    )
    # 多维度指标采集
    return usage.total_tokens, prompt_tokens, completion_tokens

2.3 测试参数设定

• 重复次数：每个模型20次连续请求

• 超时阈值：流式30秒/非流式无限制

• 上下文管理：自动截断超长文本

2.4 评测模型清单

版本标识说明：

• 日期编码：如"250115"代表2025年1月15日发布的版本

• 参数标识：32b/70b标注模型参数量级

• 架构标记：

  • v3：第三代基础架构

  • r1：新一代优化架构

  • distill：知识蒸馏压缩版本

• 功能标记：

  • pro：专业增强版

  • lite：轻量化版本

  • turbo：快速响应版

        该清单完整覆盖四大厂商的22个主流API版本，包含基础架构、优化版本、联合开发等不同类型，确保评测结果的行业代表性。

三、评测结果分析

3.1 速度梯队分布

3.2 厂商速度极值对比

3.3 完整评测结果数据

[001] qwen-turbo-latest 90.22 10.93 79.29
[002] doubao-1-5-lite-32k-250115 80.53 15.62 64.91
[003] hunyuan-lite 74.74 8.14 66.6
[004] doubao-1-5-pro-32k-character-250228 69.56 11.86 57.7
[005] hunyuan-standard 55.9 6.26 49.64
[006] qwen-deepseek-r1-distill-qwen-32b 51.74 1.93 49.82
[007] doubao-1-5-pro-32k-250115 44.82 5.05 39.76
[008] hunyuan-large 40.91 5.45 35.45
[009] doubao-deepseek-r1-distill-qwen-32b-250120 38.25 2.03 36.22
[010] doubao-deepseek-v3-241226 33.96 3.2 30.75
[011] hunyuan-turbos-latest 33.31 3.08 30.23
[012] doubao-deepseek-r1-250120 31.83 1.07 30.76
[013] qwen-max-latest 31.09 5.65 25.44
[014] qwen-max-2025-01-25 30.29 5.57 24.72
[015] qwen-deepseek-r1-distill-llama-70b 30.12 1.01 29.1
[016] qwen-plus-latest 28.39 4.22 24.17
[017] hunyuan-deepseek-v3 27.37 3.47 23.9
[018] qwen-deepseek-v3 25.92 2.43 23.5
[019] hunyuan-deepseek-r1 23.05 1.14 21.91
[020] hunyuan-turbo-latest 21.2 2.74 18.46
[021] deepseek-r1 14.7 0.53 14.18
[022] deepseek-v3 7.72 0.72 7.01

四、完整评测程序

import time
import openai
import tiktoken
import configparser
import numpy as np
from tqdm import tqdm

def text_reply(content, config, model_type, stream=False, numtokens=0, syst='FGAI智能助手'):
    try:
        api_key = config.get(model_type, 'api_key')
        base_url = config.get(model_type, 'base_url')
        max_prompt_tokens = config.getint(model_type, 'max_prompt_tokens')
        if numtokens == 0:
            encoding = tiktoken.encoding_for_model(config.get('task', 'token_model'))
            tokens = encoding.encode(content)
            numtokens = len(tokens)
        while numtokens - max_prompt_tokens > 0:
            dnum = (numtokens -max_prompt_tokens) // 2 + 100
            content = content[dnum:]
            tokens = encoding.encode(content)
            numtokens = len(tokens)
        if stream:
            request_timeout = 30
        else:
            request_timeout = None
        client = openai.OpenAI(
            api_key=api_key,
            base_url=base_url,
            timeout=request_timeout         # 超时设置移至此处的客户端初始化
        )
        response = client.chat.completions.create(
            model=config.get(model_type, 'model'),
            messages=[
                {'role': 'system', 'content': syst},
                {'role': 'user', 'content': content}
            ],
            temperature=config.getfloat(model_type, 'temperature'),
            max_tokens=config.getint(model_type, 'max_tokens')-numtokens,
            top_p=config.getint(model_type, 'top_p'),
            frequency_penalty=config.getfloat(model_type, 'frequency_penalty'),
            presence_penalty=config.getfloat(model_type, 'presence_penalty'),
            stream=stream
        )
    except Exception as e:
        print(str(e))
        return False, 0, 0, 0, ''
    if stream:
        return True, 0, 0, 0, response
    print(response.usage)
    return True, response.usage.total_tokens, response.usage.prompt_tokens, response.usage.completion_tokens, response.choices[0].message.content

def test_time(model_type, config, content, repeat_times=20):
    print(config.get(model_type, 'model'), config.get(model_type, 'api_key'))
    t_tot = 0.0
    t_prp = 0.0
    t_cpl = 0.0
    for i in tqdm(range(repeat_times)):
        t0 = time.time()
        flag, num_tot, num_prp, num_cpl, resp = text_reply(content, config, model_type, stream=False, numtokens=0, syst='FGAI智能>助手')
        t1 = time.time() - t0
        t_tot = t_tot + float(num_tot) / t1
        t_prp = t_prp + float(num_prp) / t1
        t_cpl = t_cpl + float(num_cpl) / t1
    t_avg_tot = round(t_tot / repeat_times, 2)
    t_avg_prp = round(t_prp / repeat_times, 2)
    t_avg_cpl = round(t_cpl / repeat_times, 2)
    return t_avg_tot, t_avg_prp, t_avg_cpl




if __name__ == "__main__":
    cfg_path = 'cfg_llm.ini'
    config = configparser.ConfigParser()
    config.read(cfg_path, encoding='utf8')
    content = '请讲两个笑话。'
    model_types = ['qwen-max-latest', 'qwen-max-2025-01-25', 'qwen-plus-latest', 'qwen-deepseek-v3', 'qwen-deepseek-r1-distill-qwen-32b', 'qwen-deepseek-r1-distill-llama-70b', 'qwen-turbo-latest', 'doubao-1-5-pro-32k-250115', 'doubao-1-5-pro-32k-character-250228', 'doubao-1-5-lite-32k-250115', 'doubao-deepseek-r1-250120', 'doubao-deepseek-v3-241226', 'doubao-deepseek-r1-distill-qwen-32b-250120', 'hunyuan-turbos-latest', 'hunyuan-turbo-latest', 'hunyuan-large', 'hunyuan-standard', 'hunyuan-lite', 'hunyuan-deepseek-r1', 'hunyuan-deepseek-v3', 'deepseek-v3', 'deepseek-r1']
    print(len(model_types))
    t_avg_tots = []
    t_avg_prps = []
    t_avg_cpls = []
    for model_type in model_types[:]:
        t_avg_tot, t_avg_prp, t_avg_cpl = test_time(model_type, config, content, repeat_times=20)
        t_avg_tots.append(t_avg_tot)
        t_avg_prps.append(t_avg_prp)
        t_avg_cpls.append(t_avg_cpl)
        print(config.get(model_type, 'model'), t_avg_tot)
    print('t_avg_tots: ', t_avg_tots)
    print('t_avg_prps: ', t_avg_prps)
    print('t_avg_cpls: ', t_avg_cpls)
    results = []
    ids =  np.argsort(t_avg_tots)[::-1]
    for i, mid in enumerate(ids):
        result = f'[{(i+1):03d}] {model_types[mid]} {t_avg_tots[mid]} {t_avg_prps[mid]} {t_avg_cpls[mid]}\n'
        print(result)
        results.append(result)
    # with open('t_avg_tot.txt', 'w', encoding='utf8') as f:
    #     f.writelines(results)

五、总结

        在当前大模型技术快速发展的背景下，API响应速度已成为开发者选择模型的重要参考因素。本文通过对 DeepSeek、阿里通义千问、字节火山豆包、腾讯元宝 四大主流模型的 22个具体版本，从 总token处理速度、提示处理速度 和 补全生成速度 三个核心指标展开评测，涉及 400余次API调用 实验，以揭示不同模型在响应速度上的真实表现。测试采用标准化程序，取20次重复测试均值，确保结果的可靠性与科学性。需要强调的是，本次评测目前仅对 速度 进行了对比，而模型的实际选型还应综合考虑 准确性、稳定性、功能适配性等性能，后续我们将逐步补充相关评测内容。

        此外，本评测将持续更新，欢迎大家留言提出关心的模型或版本，以便在未来的评测中纳入分析范围。本次评测结果来源于FGAI（FGAI 人工智能平台）https://www.botaigc.cn/，可将DeepSeek大模型与知识库直接接入微信公众号。速度在该场景下至关重要，这是因为公众号官方规定响应时间限制在5秒内，且仅3次重试机会，及总时间不超过15秒。