DeepSeek vs 通义千问 vs 智谱 AI:三大模型独立对比测试报告

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免责声明:本文所有数据均来自 Mayfly 项目团队的内部压测,测试结果受测试环境、API 配额、网络条件等因素影响,仅供参考。文中观点均为团队个人见解,不代表任何官方立场。我们尊重所有大模型厂商的努力和贡献,本文旨在通过真实数据帮助企业开发者做出更明智的技术选型。


⚠️ 引言:昨天的报告引发热议,但我们发现了一个重要问题

昨天,我们发布了《Spring AI 2.0 弃用智谱 AI 的背后:一份来自压测实验室的真实报告》([查看原文](Spring AI 2.0 弃用智谱 AI 的背后:一份来自压测实验室的真实报告SpringAI 2.0弃用智谱 AI - 掘金)),在国内 Java 开发者社区引发广泛讨论:

  • 智谱 AI 真的不适合企业级场景吗?
  • DeepSeek 和通义千问表现如何?
  • 企业应该如何选择大模型?

⚠️ 上一份报告的不足

在发布第一份报告后,我们收到了社区的反馈,并进行了进一步调查。我们发现上一份报告存在一个重要问题

我们对智谱 AI 失败原因的分析存在偏差。

上一份报告的结论

智谱 AI 的 API 稳定性不足,在所有场景下错误率都超过 50%。

实际情况

经过进一步调查,我们发现智谱 AI 的失败主要原因是账户权益等级限制,而非 API 本身不稳定。

第一份报告使用的是免费账户(V0 等级) ,并发限制极低。50 并发远超免费账户的限制,导致大量请求被智谱 AI 服务器拒绝(500 Internal Server Error)。

这并非智谱 AI API 本身不稳定,而是账户权益等级不足导致的并发限制。

本报告的目的

为了提供更准确的对比数据,我们进行了第二轮独立对比测试

  1. 独立测试:每个模型 100% 权重,排除其他模型干扰
  2. 统一配置:50 并发用户,10 秒 Ramp-Up,3 分钟持续时间
  3. 统一请求:POST http://localhost:8080/api/chat/send
  4. 统一内容{"message": "你好,请简单介绍一下你自己"}

今天,我们公布第二份报告:三大模型独立对比测试(更正版)。


🧪 独立测试说明

测试配置

项目配置
设备Intel i9-11900H @ 2.50GHz, 16GB RAM
操作系统Windows 11 家庭版 25H2
JDK17.0.16
Spring Boot3.2.4
Spring AI1.0.0-M6
JMeter5.6.3
测试接口POST /api/chat/send

测试方法

模型权重配置并发数持续时间说明
DeepSeek100%503分钟独立测试
通义千问100%503分钟独立测试
智谱 AI100%50→103分钟独立测试(账户限制)

⚠️ 重要说明:智谱 AI 数据不可用

本次独立测试中,智谱 AI 的压测数据不可用,原因如下:

  1. 账户等级限制:本次测试使用的是免费账户(V0 等级) ,根据智谱 AI 官方文档 速率限制

    • V0 等级(积分 [0, 2,000)):基础服务,并发极低
    • V1 等级(积分 [2,000, 10,000)):并发权益
    • V2 等级(积分 [10,000, 50,000)):更高并发
    • V3 等级(积分 >= 50,000):最高并发
  2. 测试过程

    • 50 并发:100% 失败(500 Internal Server Error)
    • 降至 10 并发:依然 100% 失败
    • 结论:免费账户并发限制极低,无法完成有效压测
  3. 相关错误码

    • 错误码 1302:触发用户速率限制(当前模型的并发请求数已达到账户上限)
    • 错误码 1305:平台服务过载(模型在当前时段整体访问压力较高)

因此,本报告仅提供 DeepSeek 和通义千问的完整对比数据,智谱 AI 部分仅说明账户限制情况。


📊 对比维度一:API 稳定性

独立测试结果

模型总请求数成功数失败数成功率表现
通义千问 (qwen-max)~850~8500✅ 100%优秀
DeepSeek (deepseek-chat)~650~6500✅ 100%优秀
智谱 AI (glm-4)~8000~800❌ 0%账户限制

分析

在独立测试中,通义千问和 DeepSeek 均实现了 100% 的成功率,表现优秀。智谱 AI 因免费账户并发限制,所有请求均被拒绝(500 Internal Server Error),数据不可用。


📊 对比维度二:响应时间

响应时间对比

模型平均响应时间最小响应时间最大响应时间表现
通义千问 (qwen-max)~6.5s3.0s13.6s✅ 快速
DeepSeek (deepseek-chat)~11.0s9.6s14.4s✅ 稳定
智谱 AI (glm-4)N/A20-200ms (熔断)N/A❌ 账户限制

响应时间可视化

通义千问 ████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 6.5s
DeepSeek ████████████████████████████████████████████████████████████████████ 11.0s
智谱 AI   ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ N/A (账户限制)

分析

通义千问的平均响应时间为 6.5 秒,比 DeepSeek 的 11.0 秒快约 40%。两者的响应时间都在可接受范围内,但通义千问在响应速度上具有明显优势。


📊 对比维度三:并发能力

并发能力对比

模型50 并发成功率说明
通义千问 (qwen-max)✅ 100%并发能力强
DeepSeek (deepseek-chat)✅ 100%并发能力强
智谱 AI (glm-4)❌ 0%免费账户限制极低

JVM 表现

模型堆内存线程数变化内存泄漏说明
通义千问正常锯齿波动30 → 70 → 恢复GC 有效
DeepSeek正常锯齿波动31 → 70 → 恢复GC 有效
智谱 AIN/AN/AN/A账户限制

分析

通义千问和 DeepSeek 在 50 并发下均表现稳定,JVM 内存管理正常,无线程泄漏,GC 有效回收。压测后系统快速恢复正常状态。


📊 对比维度四:成本效益

成本对比

模型输入 Token 价格输出 Token 价格性价比说明
DeepSeek¥0.001/千Token¥0.002/千Token✅ 优秀价格最低
通义千问¥0.004/千Token¥0.012/千Token✅ 良好价格适中
智谱 AI¥0.005/千Token¥0.005/千Token⚠️ 一般价格较高

分析

DeepSeek 的价格最低,输入 Token 价格仅为 ¥0.001/千Token,是通义千问的 1/4。通义千问价格适中,但响应速度更快。智谱 AI 价格较高,且免费账户无法用于生产环境。


🏆 综合评分与推荐

综合评分汇总

模型API稳定性响应时间并发能力成本效益综合评分
通义千问5.0/55.0/55.0/54.0/54.8/5
DeepSeek5.0/54.0/55.0/55.0/54.8/5
智谱 AI❌ 数据不可用❌ 数据不可用❌ 数据不可用❌ 数据不可用❌ 账户限制

推荐建议

🥇 通义千问:响应速度最快

推荐理由

  • API 稳定性优秀:100% 成功率
  • 响应速度最快:平均 6.5 秒,比 DeepSeek 快 40%
  • 并发能力强:50 并发下表现稳定
  • 中文理解优秀:阿里通义系列模型优势
  • 适合主要模型:建议配置 60-70% 权重

适用场景

  • 企业级 AI 应用
  • 对响应速度要求高的场景
  • 中文对话和理解场景

🥈 DeepSeek:性价比最高

推荐理由

  • API 稳定性优秀:100% 成功率
  • 性价比最高:价格最低,是通义千问的 1/4
  • 并发能力强:50 并发下表现稳定
  • 响应时间稳定:波动小,可预测
  • 适合备用模型:建议配置 30-40% 权重

适用场景

  • 成本敏感场景
  • 作为通义千问的备用模型
  • 需要多模型冗余的场景

⚠️ 智谱 AI:需升级账户等级才能用于生产环境

重要说明

本次独立测试中,智谱 AI 的压测数据不可用,原因是免费账户(V0 等级)并发限制极低

测试情况

  • ❌ 50 并发:100% 失败(500 Internal Server Error)
  • ❌ 降至 10 并发:依然 100% 失败
  • 结论:免费账户无法完成有效压测

企业使用智谱 AI 的前提条件

  1. 账户等级要求

    • ✅ 最低要求:V1 等级(积分 >= 2,000)
    • ✅ 推荐等级:V2 或以上(积分 >= 10,000)
    • ❌ 不推荐:V0 等级(免费账户,并发限制极低)
  2. 如何提升账户等级

    • 调用模型 API 消耗现金余额获得积分
    • 购买产品资源包获得积分
    • 花费金额与积分按 1:1 比例兑换
  3. 免费模型限制

    • GLM-4-Flash:永久免费,限制 30 并发
    • 如需更高并发,需使用付费模型或升级账户
  4. 申请提额

    • 通过控制台提交速率限制调整申请
    • 填写需要调整的模型、期望增加的并发数量、实际使用场景
    • 平台将在 10 个工作日内完成审核

适用场景

  • ✅ 已升级至 V1 或以上等级的企业用户
  • ✅ 作为备用模型(需确保账户等级足够)
  • ❌ 免费账户不适合高并发生产环境

🚀 Mayfly 的企业级能力

为什么 Mayfly 能解决单模型限制问题?

1. 智能路由:不依赖单模型

mayfly:
  models:
    # 主模型:通义千问
    - name: tongyi-primary
      provider: tongyi
      model: qwen-max
      weight: 70  # 70% 流量
    
    # 备用模型:DeepSeek
    - name: deepseek-backup
      provider: deepseek
      model: deepseek-chat
      weight: 30  # 30% 流量

效果

  • 即使单模型出现问题,系统仍能处理其他模型的请求
  • 单模型故障不影响整体服务

2. 熔断保护:防止系统雪崩

mayfly:
  circuit-breaker:
    enabled: true
    failure-rate-threshold: 50  # 50% 失败率触发熔断
    wait-duration-in-open-state: 60s
    sliding-window-size: 10
    minimum-number-of-calls: 5

效果

  • 模型错误率达到 50% 时自动熔断
  • 熔断期间,请求自动路由到其他模型
  • 防止单模型故障导致系统雪崩

3. 故障转移:业务无感知

@Service
public class ChatService {
    private final ModelRouter modelRouter;
    
    public ChatResponse chat(String message) {
        // Mayfly 自动处理故障转移
        // 当某模型失败时,自动切换到其他模型
        return modelRouter.chat(new Prompt(message));
    }
}

效果

  • 业务代码无需处理故障转移逻辑
  • 模型失败时,自动切换到其他模型
  • 业务无感知,用户体验不受影响

4. 长时间稳定性:生产就绪

10分钟压测结果(第一份报告数据):

  • 无内存泄漏:内存底部稳定在 70-80MB
  • 无线程泄漏:活动线程数完全稳定在 72 个
  • GC 工作正常:锯齿状波动持续,垃圾回收有效

效果

  • 适合生产环境长时间运行
  • 资源管理稳定
  • 系统行为可预测

📈 测试数据汇总

独立测试完整数据

模型并发数持续时间总请求数成功率平均响应时间系统状态
通义千问503分钟~850100%~6.5s✅ 优秀
DeepSeek503分钟~650100%~11.0s✅ 优秀
智谱 AI50→103分钟~8000%N/A❌ 账户限制

关键结论

结论说明
通义千问响应速度最快,适合作为主模型
DeepSeek性价比最高,适合作为备用模型
智谱 AI免费账户并发限制极低,数据不可用
系统瓶颈外部AI模型API(非本地系统)
Mayfly 价值多模型路由+熔断保护,保障系统稳定性

⚠️ 已知问题与改进计划

当前版本限制

  • 模型数量:当前支持3个模型(DeepSeek、通义千问、智谱AI),v1.1将扩展至8+
  • 智谱AI说明:本次测试使用免费账户(V0等级),并发限制极低,压测数据不可用。企业使用智谱AI需确保账户达到V1或以上等级
  • 文档完善度:用户文档正在完善中,v1.1将提供完整文档

v1.1改进计划

  • 扩展模型支持至8+(文心一言、讯飞星火、OpenAI、Claude等)
  • 完善用户文档(快速入门、配置说明、FAQ)
  • 补充Token成本统计监控
  • 编写基础单元测试

🤝 关于 Mayfly

Mayfly 是一个基于 Spring AI 的企业级模型路由增强插件,专为国内 Java 开发者打造。我们致力于解决 Spring AI 在国产模型支持和企业级特性方面的不足,让每个开发者都能轻松构建生产级的 AI 应用。

核心能力

  • 智能路由:固定路由、权重路由、SpEL规则路由
  • 负载均衡:轮询、加权轮询算法
  • 熔断保护:基于Resilience4j,50%失败率自动熔断
  • 故障转移:主备切换+冷却机制
  • 健康监控:Micrometer + Prometheus 完整指标
  • 零配置集成:3行配置快速接入

开源与社区

快速开始

# 克隆项目
git clone https://gitcode.com/Topfogking/mayfly.git

# 查看示例配置
cat mayfly-demo/src/main/resources/application.yml

# 运行测试
cd mayfly-demo && mvn spring-boot:run

💬 免责声明

  1. 测试数据:本文所有数据均来自 Mayfly 项目团队的内部压测,测试结果受测试环境、API 配额、网络条件等因素影响,仅供参考。
  2. 个人观点:文中观点均为团队个人见解,不代表任何官方立场。
  3. 尊重厂商:我们尊重所有大模型厂商的努力和贡献,本文旨在通过真实数据帮助企业开发者做出更明智的技术选型。
  4. 非官方测试:本文非 Spring 官方测试,非任何大模型厂商官方测试,仅作为第三方技术团队的独立测试报告。
  5. 数据时效性:压测数据仅反映测试时的 API 状态,大模型厂商可能随时优化 API 稳定性。
  6. 智谱 AI 说明:本次测试使用免费账户(V0等级),并发限制极低,智谱 AI 压测数据不可用。企业使用智谱AI需确保账户达到V1或以上等级。

📣 立即体验

# 克隆项目
git clone https://gitcode.com/Topfogking/mayfly.git

# 查看压测报告
cat mayfly-demo/stress-test-report.md

# 运行测试
cd mayfly-demo && mvn spring-boot:run

访问测试端点

  • GET /api/test/models - 查看注册的模型
  • GET /api/test/health-monitor - 健康状态监控
  • POST /api/test/load-balancer - 负载均衡测试

🌟 Star us on GitCode if you find Mayfly useful! 🚀 让国产大模型在 Spring 生态中绽放光彩! 📊 用数据说话,用实力证明!


报告生成日期:2026-04-18 报告版本:v1.0 测试负责人:Mayfly 项目团队 审核状态:已发布