性能再提升！蓝耘元生代MaaS平台多个模型服务性能登顶AI Ping榜首

当AI大模型推理速度逐渐成为影响企业应用效能的关键指标时，每一单位tokens/s的性能提升，都意味着用户体验的质变。

2026年1月27日，权威AI性能测试平台AI Ping发布最新测试数据显示：蓝耘元生代MaaS平台DeepSeek-v3.2模型以217.48 tokens/s的吞吐表现和0.38s的超低延迟，在参评的诸多模型服务商中登顶榜首，较第二名实现近两倍领先；GLM-4.7模型同样以179.44 tokens/s吞吐的成绩稳居第一。

各平台DeepSeek V3.2吞吐排行，数据来自AIPing网站（截至2026年1月27日12:00）

各平台GLM-4.7吞吐排行，数据来自AIPing网站（截至2026年1月27日12:00）

性能为王：数据见证实力

在实际的AI应用落地场景中，模型的推理性能往往对用户体验的流畅度与业务处理效率具有直接影响。

以生成一篇1000字文章为例，根据公开测试数据显示，蓝耘平台的处理时间约为7-10秒，而部分同类平台可能需要15-20秒甚至更长。在并发请求较高的场景中，性能差异可能进一步扩大，并对用户使用意愿及任务完成效率产生相应影响。从智能客服响应、内容流式生成，到代码辅助与数据分析等场景，吞吐量（tokens/s）已逐渐成为衡量MaaS平台服务能力的重要指标之一。

技术底座：全栈优化铸就性能优势

在当前的AI服务领域，模型推理性能的提升通常与底层技术架构的优化密切相关。作为国内AI基础设施服务商之一，蓝耘通过整合自建AIDC（智算中心）与全栈技术优化，构建了其服务支撑体系。

在硬件层面，蓝耘在全国部署了多个AIDC节点，并采用新一代AI加速卡。相较于完全依赖公有云资源的模式，自建AIDC有助于在硬件层面实施针对性调优，从GPU集群调度、内存管理到网络传输，每个环节都针对大模型推理场景进行了专项优化。

在软件层面，该平台的工程师团队对推理引擎进行了多轮优化迭代，包括算子融合与量化加速、动态批处理、KV缓存优化、分布式推理架构等关键技术。这些优化不是"纸上谈兵"，而是在实际生产环境中经过数亿次API调用验证的成熟方案。

模型矩阵：覆盖全场景的AI能力

在AI模型服务领域，除性能表现外，平台支持的模型类型与覆盖范围，同样是影响其适配不同场景需求的重要因素。当前主流服务平台通过集成多种主流模型，构建覆盖轻量级到高性能、通用任务到垂直领域的模型矩阵。以蓝耘元生代MaaS平台为例，其目前已接入包括DeepSeek-V3、R1系列、Kimi-K2、MiniMax-M2、GLM、千问系列、百川智能等在内的多类模型服务，以丰富的模型生态满足不同场景需求。

其中，DeepSeek-v3.2作为国产大模型代表，在蓝耘平台上不仅实现了217.48 tokens/s的吞吐成绩，更支持128K超长上下文处理，满足从长文档分析、法律合同审查到代码库理解等复杂场景需求。相比国外闭源模型动辄每百万tokens数百元的定价，DeepSeek-v3.2的成本优势明显，新用户注册即可领取100万免费Tokens。

以出色的中文理解能力著称GLM-4.7，在蓝耘平台上同样实现了179.44 tokens/s的卓越吞吐，特别适合需要快速响应的交互式应用场景。除了文本模型外，蓝耘元生代MaaS平台亦提供视觉、语音、代码等多模态模型，并针对医疗、法律、金融、教育等专业领域推出相应垂直模型服务，形成多领域覆盖的模型产品线布局。

开发者友好：极简接入体验

蓝耘平台提供的API遵循OpenAI标准，对于熟悉ChatGPT API的开发者来说几乎零学习成本，只需修改几行代码中的API Key和Base URL，就能快速迁移。平台采用按Token用量计费，提供详细的用量统计和账单明细，让成本透明可控。

面向企业级用户，蓝耘提供了包括多地域容灾部署、数据加密传输、私有化部署方案及全天候技术支持在内的企业级服务能力，以支持不同规模与安全要求的业务场景。

行业趋势：性能驱动时代已来

随着 AI 应用落地场景的不断拓展，性能表现、技术实力与服务质量已成为已成为企业与开发者选择MaaS平台时的重要考量维度。不同平台在吞吐性能、响应延迟及服务可靠性等方面的差异，成为影响实际应用效果与用户体验的关键变量之一。217.48 tokens/s和179.44 tokens/s，不仅是两个数字，更是蓝耘践行"让AI能力触手可及"承诺的具体体现。随着AI技术应用不断深入，服务商在性能优化、服务稳定性与成本效益等方面的持续投入，或将成为推动行业整体服务能力提升的重要因素之一。

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