大模型速度大比拼:谁是真正的“快枪手“?

在人工智能领域,大语言模型(Large Language Models, LLMs)的发展可谓日新月异。随着各大科技公司和研究机构纷纷推出自己的大模型,一个常被忽视却至关重要的问题浮出水面:这些模型到底有多快?

本文将为您揭秘各大模型的真实速度,带您一探究竟谁才是AI界的"快枪手"。

为什么速度很重要?

在讨论模型性能时,我们往往关注其智能程度、回答质量等方面。然而,速度作为一个核心指标,同样不容忽视。原因有以下几点:

1. 用户体验:更快的响应速度意味着更流畅的交互体验。
2. 成本效益:高速模型能在相同时间内处理更多请求,提高资源利用率。
3. 实时应用:某些场景(如实时翻译)对速度有极高要求。
4. 开发效率:更快的模型可以加速开发和测试过程。

因此,了解各个模型的真实速度对于开发者和用户来说都至关重要。

测试方法

为了公平比较各模型的速度,我们采用了以下测试方法:

1. 任务设置:要求各模型将《出师表》中的一段古文翻译成现代汉语。
2. 接口调用:通过API方式访问各模型。
3. 计算公式:生成速度 = 生成长度 / 生成时间 - 生成长度:通过completions接口获取- 生成时间 = 总时间(接收请求的时间-发出的时间) - 网络延迟 - 理解上文的时间

为了更精确地测量,每个模型都进行了两次调用:

• 第一次:使用streaming方式,获取首个token的产生时间,近似作为"网络延迟 + 理解上文的时间"。
• 第二次:使用非streaming方式,获取总生成时间和下文长度。

通过这种方法,我们可以较为准确地计算出各模型的token生成速度。

测试结果

我们将测试结果分为小杯(一般聪明)、中杯(比较聪明)和大杯(超级聪明)三个档次。以下是详细的测试结果:

小杯模型速度排名

1. OpenAI gpt-3.5-turbo: 83.42 token/s
2. 智谱 glm-4-flash: 72.14 token/s
3. 通义千问 qwen-turbo: 43.99 token/s
4. 百川 Baichuan3-Turbo: 36.36 token/s

从结果可以看出,在小杯模型中,OpenAI的gpt-3.5-turbo以83.42 token/s的速度遥遥领先,充分展现了其"快枪手"的实力。紧随其后的是智谱的glm-4-flash模型,以72.14 token/s的速度表现不俗。通义千问和百川的模型则稍显逊色,速度分别为43.99和36.36 token/s。

中杯模型速度排名

1. 智谱 glm-4-airx: 92.95 token/s
2. OpenAI gpt-4o: 75.14 token/s
3. 通义千问 qwen-plus: 17.22 token/s

中杯模型的结果令人惊讶。智谱的glm-4-airx模型以惊人的92.95 token/s的速度夺得桂冠,甚至超过了小杯模型中的最快者。OpenAI的gpt-4o紧随其后,但速度明显落后。通义千问的qwen-plus模型在这个级别中表现欠佳,速度仅为17.22 token/s。

大杯模型速度排名

1. 月之暗面 moonshot-v1-32k: 30.26 token/s
2. OpenAI gpt-4: 30.14 token/s
3. 智谱 glm-4: 30.13 token/s
4. 阶跃星辰 step-1-8k: 28.58 token/s
5. 百川 Baichuan4: 19.21 token/s
6. 深度求索 deepseek-chat: 18.80 token/s
7. 通义千问 qwen-max: 15.07 token/s

在大杯模型中,前三名的速度几乎不分伯仲。月之暗面的moonshot-v1-32k以微弱优势领先,紧随其后的是OpenAI的gpt-4和智谱的glm-4。值得注意的是,这些顶级模型的速度反而不如中杯和小杯模型,这可能是由于它们需要处理更复杂的任务和更大的参数规模。

速度与智能的权衡

从测试结果中,我们可以观察到一个有趣的现象:模型的速度并不总是与其智能程度或参数规模成正比。这引发了一个重要的讨论:速度与智能之间是否存在权衡?

1. 参数规模的影响:通常,参数量更大的模型被认为更"智能",但我们的测试显示,它们的速度往往较慢。这可能是因为更大的模型需要更多的计算资源和时间来处理信息。
2. 专门优化的重要性:一些模型(如智谱的glm-4-airx)展现出了优异的速度表现,这可能是因为它们在架构设计和优化方面做了特别的努力。
3. 任务复杂度:大杯模型的速度普遍较慢,可能是因为它们被设计用来处理更复杂、需要更深入思考的任务,而不仅仅是简单的文本生成。
4. 硬件和基础设施:模型的速度也可能受到部署环境、服务器配置等因素的影响。

选择合适的模型

根据测试结果,我们可以为不同场景推荐合适的模型:

1. 需要快速响应的场景(如客服聊天机器人):- 推荐: OpenAI gpt-3.5-turbo 或 智谱 glm-4-flash- 原因: 这些模型响应速度快,能提供流畅的用户体验
2. 需要较高智能但仍注重速度的场景(如内容生成):- 推荐: 智谱 glm-4-airx 或 OpenAI gpt-4o- 原因: 在保持较高智能水平的同时,仍能提供不错的速度
3. 需要处理复杂任务的场景(如高级分析、复杂问题解答):- 推荐: OpenAI gpt-4, 智谱 glm-4 或 月之暗面 moonshot-v1-32k- 原因: 这些模型虽然速度较慢,但能处理更复杂的任务
4. 资源受限或成本敏感的场景:- 推荐: 通义千问 qwen-turbo 或 百川 Baichuan3-Turbo- 原因: 这些模型在速度和性能上提供了较好的平衡,可能更具成本效益

未来展望

随着AI技术的不断发展,我们可以期待:

1. 速度与智能的进一步融合:未来的模型可能会在保持高智能的同时,实现更快的响应速度。
2. 专用模型的兴起:针对特定任务优化的高速模型可能会变得更加普遍。
3. 硬件优化:专门为AI设计的硬件可能会大幅提升模型的运行速度。
4. 新型架构:全新的模型架构可能会打破当前速度与智能之间的权衡。

结论

通过这次全面的速度测试,我们不仅了解了各大模型的真实表现,也深入探讨了速度、智能和实用性之间的关系。在选择和使用大语言模型时,我们需要根据具体场景和需求,在速度、智能和成本之间找到最佳平衡点。

未来,随着技术的进步,我们有理由相信会出现更快、更智能的模型,为AI的应用开辟更广阔的前景。

参考文献

1. 金色传说大聪明. (2023). 大模型真实速度一览(附:测试脚本). 微信公众号:赛博禅心.