国产大模型中转质量评估

10086AI 中转服务质量评估 支持 DeepSeek、通义千问 Qwen、Kimi、GLM、豆包、混元、文心等 OpenAI-compatible 模型, 通过协议合规、能力完整性、流式一致性与 usage 字段检测,快速判断中转接口质量。

测试前建议关闭代理 / VPN: 国产模型中转接口通常会根据网络出口、代理节点或风控策略返回不同结果。为了让检测结果更接近你的真实使用环境,建议在测试国产模型时关闭浏览器代理、系统代理或 VPN 后再提交检测。

OpenAI-compatible

选择要评估的国产 / 热门模型

点击下方模型标签会自动填入表单。若你的中转站使用自定义模型名,也可以在目标模型输入框中直接填写。

中转站接口地址

填写 OpenAI-compatible 根 URL,通常是 https://api.example.com/v1 或中转站提供的 API 地址。

API 密钥

仅用于本次检测,不写入报告、不持久化。测试国产模型前建议关闭代理 / VPN。

目标模型

支持 DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、豆包、混元、文心等模型;也可直接输入中转站自定义模型名。

检测深度

深度检测:长上下文真实性 额外发 32k → 100k → 200k tokens 探针验证中转站是否真实兑现宣传的 context window(识别截断 / 路由到小窗口模型)。失败立即停。 额外成本约 $0.05–$0.50,由你的 API key 支付。

极限检测:模型完整 context 按模型上限等比探测(如 1M 模型测 32k → 500k → 950k)。能 catch「宣传 1M 实际只给 200k」这类高端中转站欺诈, 标准档完全测不到。 额外成本 $0.05–$8,由你的 API key 支付,大模型成本可能很高。

检测 Chat Completions 响应结构、choices、finish_reason、usage 等字段是否符合 OpenAI-compatible 规范。

探测 tool call、结构化输出、流式响应等能力是否被中转层剥离或简化。

检查短长 prompt 的 token 增量、stream/non-stream 一致性,识别用量字段异常或包装层痕迹。