对话清程极智核心团队：不是所有Token都是好Token
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- 来源:越西县融媒体中心
榜单揭晓 数十家Token供应商服务质量参差不齐引关注
2026年五月二十七日, 于北京。伴随大模型应用全面呈现爆发态势, 国内已然涌现出数十家Token服务供应商, 然而服务质量参差不齐这一问题正愈发明显地突显出来。清程极智联合创始人师天麾向智东西等媒体透露, 哪怕是同一版本的DeepSeek模型, 运用同样的机器以及价格, 不同服务商所提供的模型效果也有着显著的差异。部分服务商标价相同、生成Token数相同, 可是用户实际成本或许相差数倍, 在这背后是缓存机制、推理效率等核心技术存在巨大差距。
痛点直击 慢响应问题突出让用户体验大打折扣
清程极智最新观测得出的数据表明, 现阶段Token服务里“慢响应”的状况越发严峻, 依照规定, 服务商理应在长达3到5秒的时间范围内返回结果, 可是在实际情形里, 等待30秒、50秒甚至漫长至300秒却已然成为常态, 从用户真实的体验层面来看, 这样的响应速度实际上已经基本处于不可用的状态, 然而在厂商的服务质量保证体系当中, 只要是返回了结果便算可被使用了，清程极智核心团队成员当中的翟季冬指出: “不同的服务商在首Token延迟、吞吐量、支持的上下文长度等各项指标方面, 表现有可能差值大概为四五倍。”。
评测利器 AI Ping实现7×24小时动态监测与智能调度
清程极智于2025年底成立, 其核心团队源自清华大学计算机系高性能所, 重点产品AI Ping在Token服务环节体现出强大之力, 借由7×24小时持续评测、异地分布式测试以及智能路由, 针对不同Token服务商的延迟、吞吐以及稳定性予以动态观测和调度, 为保障公平性, AI Ping运用同样的模型、同样的输入, 于同一个时间段开展测试, 并借助动态输入机制变法子评测内容, 防止服务商就评测搞“作弊”。师天麾宣称, 那个评测的结果, 跟国内云厂商的性能监测进行了交叉验证, 误差被控制在了百分之一以内。
效率革命 赤兔推理引擎让算力利用率提升超90%
清程极智的另一关键产品, 叫“赤兔”的推理引擎, 是专门针对国产算力做了技术突破的。它和那种简单挪用vLLM、SGLang等现成技术的方案不一样, 赤兔引擎切实考虑了国产芯片跟英伟达芯片在计算能力、数据表达能力、硬件调度以及通信方式上存在的差异。有数据表明, AI Ping目前能够把Token服务成本降低超过37%, 吞吐提升超过90%, 延迟降低超过20%, 可用率达到99.99%以上, 是对标服务质量最高的云大厂的。在大模型兴起之前, 流体力学模拟以及药物设计相关的计算需求, 已然催生出了高性能计算技术的积累, 清程极智团队恰恰是传承了清华大学计算机系高性能所历经几十年的技术底蕴。
供需博弈 Token价格趋势与国产算力适配新观察
当下, 国内推理方面的需求依旧处于快速增长的态势，特别是在长上下文、多轮交互这类应用开始兴起之后, Token的消耗速度远远超过了以往, 然而，算力的供给却没有办法同步进行扩张。针对“Token变得越来越便宜”这样的市场趋势, 师天麾立足于供需关系以及调度效率的角度表明, 清程极智正在试着通过评测以及智能调度来提高算力的利用率。用户能够在AI Ping上依照需求去选择模型策略, 像是默认模式、成本优先、性能优先等。对于大厂来讲, 从几十个服务商那里采购其所提供的Token服务, 并且开展评测, 这并不是一件困难的事情, 然而中小企业由于成本方面以及技术方面的缘由, 很难达成这一状况, 如此一来, 便给清程极智等第三方服务商创造出了广阔的市场空间。
未来展望 多模态统一与基础设施效率决胜下一阶段
当前, 文本问答、图片生成、视频生成等能力, 大多依旧是由不同模型各自承担, 然而, 越来越多的企业正尝试把文本、图片以及视频整合进统一模型之内, 达成多模态能力的一体化。清程极智察觉到, 去年蚂蚁曾探寻基于扩散机制的语言模型方向, 谷歌也曾开展过相关探索。伴随大模型渐渐普及, 模型背后的基础设施效率越发成为AI行业的竞争焦点。能够以更低成本、更稳定且更高质量地提供Token服务的一方, 便更有机会占据下一阶段的优势。
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