贾扬清公司高效率，登顶大模型推理成本排行榜

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「大模型的 API 是个亏本买卖吗？」

随着大语言模型技术的实用化，许多科技公司推出了大模型 API，供开发者使用。然而，我们不禁开始怀疑基于大模型的业务能否持续下去，尤其是考虑到OpenAI每天烧掉70万美元的情况。

本周四，AI 创业公司 Martian 为我们仔细盘算了一下。

排行榜链接：https://leaderboard.withmartian.com/

The LLM Inference Provider Leaderboard is an open-source ranking of API inference products for large models. It benchmarks the cost, rate limits, throughput, and P50 and P90 TTFT for the Mixtral-8x7B and Llama-2-70B-Chat public endpoints of each vendor.

虽然互为竞争关系，但 Martian 发现各家公司的大模型服务在成本、吞吐量和速率限制方面存在显著的差异。这些差异超过了5倍的成本差异、6倍的吞吐量差异，甚至还有更大的速率限制差异。选择不同的API对于获得最佳性能至关重要，尽管只是业务开展的一部分。

根据当前排名，Anyscale 提供的服务在Llama-2-70B的中等服务负载下具有最佳的吞吐量。对于大型服务负载，Together AI在Llama-2-70B和Mixtral-8x7B上的P50和P90吞吐量表现最佳。

此外，贾扬清的 LeptonAI 在处理短输入和长输出提示的小任务负载时，表现出最佳的吞吐量。其达到的130 tks/s的P50吞吐量，是目前市面上所有厂商提供的模型产品中最快的。

知名 AI 学者、Lepton AI 创始人贾扬清在排行榜放出后第一时间进行了点评，让我们看看他是如何说的。

贾扬清首先阐述了人工智能领域行业现状，然后肯定了基准测试的意义，最后指出 LeptonAI 将帮用户找到最好的 AI 基础策略。

1. 大模型 API 正在「烧钱」

如果模型在高工作负载基准测试中处于领先地位，那么恭喜，它正在「烧钱」。 

LLM 推理公共 API 的容量就像是经营一家餐馆：有厨师，需要估算客流量。聘请厨师是要花钱的。延迟和吞吐量可以理解为「你为顾客做饭的速度有多快」。对于一个合理的生意，你需要有「合理」数量的厨师。换句话说，你希望拥有能够承载正常流量的容量，而不是在几秒钟内突然爆发的流量。流量激增意味着需要等待；反之，「厨师」则会无所事事。

在人工智能世界中，GPU 扮演着「厨师」的角色。基准负载是突发的。在低工作负载下，基准负载会混合到正常的流量中，并且测量结果可以准确表示服务在当前工作负载下的情况。

高服务负载场景则很有趣，因为会带来中断。基准测试每天 / 每周仅运行几次，因此不是人们应该期望的常规流量。想象一下，让 100 个人涌入当地的餐馆来检查厨师做菜的速度，结果会很不错。借用量子物理学的术语，这被称为「观察者效应」。干扰越强（即突发负载越大），其精度就越低。换句话说：如果您给某个服务突然提供高负载，并发现该服务响应速度非常快，那么您就知道该服务有相当多的闲置容量。作为投资者，看到这种情况，你应该质问：这种烧钱的方式负责任吗？

2. 模型最终会达到相似的表现

人工智能领域很喜欢竞争比赛，这的确很有趣。大家都会很快收敛到相同的解决方案，并且，由于 GPU 的原因，英伟达总是最终的赢家。这要归功于伟大的开源项目，vLLM 就是一个很好的例子。这意味着，作为提供商，如果您的模型性能比其他模型差很多，您可以通过查看开源解决方案并应用良好的工程来轻松赶上。

3.「作为客户，我不关心提供商的成本」

对于人工智能应用程序构建者来说，我们很幸运：总是有 API 提供商愿意「烧钱」。AI 行业正在烧钱来获得流量，下一步才是担心利润。

基准测试是一项乏味且容易出错的工作。无论好坏，通常都会发生成功者赞扬你而失败者指责你的情况。上一轮卷积神经网络基准测试就是如此。这不是一件容易的事，但基准测试将帮助我们在人工智能基础设施方面获得下一个 10 倍的收益。

基于人工智能框架和云基础设施，LeptonAI 将帮用户找到最好的 AI 基础策略。

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