E
EvalScope
Benchmark
生成时间: 2026-05-30 15:49:00
测试模型总数
27
最佳吞吐量
137
tok/s
平均吞吐量
47.1
tok/s
总重试次数
3
次 (avg 40.5s)
C
cucloud
9 个模型
37.3
平均 tok/s
最佳模型
Qwen3-235B-A
平均 TTFT
1475
ms
平均延迟
42.6
s
总重试
0
次
1
DeepSeek-V4-Pro
TTFT
2971ms
延迟
111.9s
9.2 tok/s
2
DeepSeek-V4-Flash
TTFT
1888ms
延迟
31.1s
33 tok/s
3
glm-5.1
TTFT
2987ms
延迟
40.9s
25 tok/s
4
glm-5
TTFT
1417ms
延迟
23.9s
42.8 tok/s
5
MiniMax-M2.5
TTFT
903ms
延迟
40.1s
25.5 tok/s
6
Qwen3.5-397B-A17B
TTFT
648ms
延迟
13.3s
76.9 tok/s
7
Qwen3-235B-A22B
TTFT
507ms
延迟
13.2s
77.8 tok/s
8
Qwen3.6-27B
TTFT
673ms
延迟
31.6s
32.4 tok/s
9
kimi-k2.5
TTFT
1282ms
延迟
77.5s
13.2 tok/s
Q
qianfan
8 个模型
43.7
平均 tok/s
最佳模型
minimax-m2.5
平均 TTFT
938
ms
平均延迟
63.0
s
总重试
3
次
1
deepseek-v3.2
TTFT
1085ms
延迟
28.9s
35.4 tok/s
2
kimi-k2.5
TTFT
861ms
延迟
109.2s
50 tok/s
3
glm-5
TTFT
1520ms
延迟
20.3s
50.5 tok/s
4
glm-5.1
TTFT
1225ms
延迟
23.5s
43.6 tok/s
5
minimax-m2.5
TTFT
519ms
延迟
97.2s
51.7 tok/s
6
ernie-4.5-turbo-20260402
TTFT
1242ms
延迟
27.5s
35.3 tok/s
7
deepseek-v4-flash
TTFT
503ms
延迟
110.0s
38.5 tok/s
↻
3
8
deepseek-v4-pro
TTFT
549ms
延迟
87.0s
44.6 tok/s
O
opencode_go
8 个模型
47.4
平均 tok/s
最佳模型
mimo-v2.5
平均 TTFT
2571
ms
平均延迟
23.2
s
总重试
0
次
1
glm-5.1
TTFT
1614ms
延迟
20.2s
50.7 tok/s
2
glm-5
TTFT
4398ms
延迟
19.8s
51.6 tok/s
3
kimi-k2.5
TTFT
2408ms
延迟
21.6s
47.5 tok/s
4
kimi-k2.6
TTFT
2182ms
延迟
24.5s
41.9 tok/s
5
deepseek-v4-pro
TTFT
1457ms
延迟
30.3s
33.8 tok/s
6
deepseek-v4-flash
TTFT
1839ms
延迟
17.9s
57.3 tok/s
7
mimo-v2.5
TTFT
3046ms
延迟
15.1s
67.9 tok/s
8
mimo-v2.5-pro
TTFT
3621ms
延迟
35.9s
28.5 tok/s
M
miniMax
2 个模型
103.5
平均 tok/s
最佳模型
MiniMax-M2.5
平均 TTFT
1581
ms
平均延迟
11.1
s
总重试
0
次
1
MiniMax-M2.7
TTFT
2103ms
延迟
14.7s
69.9 tok/s
2
MiniMax-M2.5
TTFT
1059ms
延迟
7.5s
137 tok/s