根据中国信通院发布的数据，随着大模型技术快速演进，词元服务正成为连接技术与应用的关键环节。国内词元日均调用量持续增长，2026年6月，国内词元日均消耗量约为500万亿，较2025年12月增长了近4倍。产业界越来越多的MaaS平台厂商通过公有云API提供大模型词元服务，但用户对词元服务的性能缺乏直观判断，且面临选型困难等问题。
为有效衡量服务性能，中国信息通信研究院人工智能研究所、人工智能大模型及软硬件评测工业和信息化部重点实验室，以及中国人工智能产业发展联盟，自2025年起持续开展公有云大模型词元服务性能监测工作，为产业应用提供重要参考，并联合发布了《大模型词元服务性能监测报告（2026年）》。
该报告基于2026年1月至8月的监测数据，围绕各平台词元服务的调用成功率、吞吐速度、首词时延、稳定性、价格及上下文窗口等维度进行分析，对比了原厂大模型官方平台，以及DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi四款开源模型在第三方平台上的性能差异。报告进一步分析了影响词元服务性能的关键因素，总结了产业核心观察，并明确了下一步工作计划，旨在为用户选型提供参考，并为产业界优化服务能力提供方向指引。
1. 国内词元服务每秒吞吐量较2025年翻倍，仍低于国外
报告指出，8月份国内各模型平均TPS达到78.23（个/秒），较2025年均值38.25（个/秒）翻倍。但同期国外典型模型的TPS均值为112.82（个/秒），较2025年12月的51.35（个/秒）提升也超过一倍，整体表现仍优于国内。
2. 词元服务时延有所增加，国内外趋势一致
报告显示，今年以来国内各模型平均TTFT持续上升，8月份均值达到1.26秒，较2025年平均0.78秒明显增加。同时，8月份国外典型模型TTFT平均值为2.08秒，较4月份的1.04秒也显著增加。值得注意的是，TTFT上升并非单纯性能退化，而是伴随模型参数量增加、上下文长度扩展、调用量增长等多种因素共同作用的结果。
3. 2026年词元服务价格明显回升
报告指出，经历过去两年价格战后，2026年国内外模型服务价格显著上涨。国内2025年下半年归一化均价为6.8元，而今年均价升至13.46元，涨幅接近一倍。但国外价格仍高于国内，2026年以来发布的典型模型平均归一价格约为117.8元。
4. 模型上下文长度不断向百万级长度扩展
报告显示，被监测模型中，上下文长度达到1M（1百万词元）的模型占比为47.8%，200K及以上的合计占比达95.7%，较2025年底提高超过76个百分点，而低于200K的模型占比持续减少。
5. 开源模型词元服务性能提升显著，同一模型在不同平台性能波动较大
报告指出，5月份更新了4款开源模型的新版本进行监测，结果显示TPS持续提升，TTFT时延不断压缩。例如，8月份DeepSeek-V4-Pro的TPS已达到DeepSeek-V3.2的2倍。时延方面，5月份主要模型完成换代升级后，TTFT普遍出现阶段性上升，随着推理优化措施落地，时延指标逐步回落至换代前水平。同时，4款模型在不同平台上的TPS、TTFT及调用成功率表现不一。部分第三方平台性能明显优于官方平台提供的模型服务，同一模型在不同平台间的TPS差距最大可达近一倍。各平台对相同模型的推理加速、优化策略及成本控制不同，是造成性能分化的主要原因。在九游平台上，相关模型服务也表现出类似的性能波动特征。
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