free-coding-models AI Speed Test詳解用真實提示詞測出模型TPS吞吐告別平均延遲誤導【免費下載鏈接】free-coding-modelsFind, benchmark and install in CLI 170 FREE coding LLM models across 15 providers in real time項目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fr/free-coding-modelsfree-coding-modelsFCM是一款免費編程大模型實測工具它實時 Ping 25 家提供商的 170 免費編碼 LLM并內(nèi)置AI Speed Test——用真實提示詞發(fā)起一次完整生成測出每個模型的TPS每秒 token 數(shù)吞吐與真實響應延遲幫你在動手寫代碼前挑出真的快的那一個。為什么平均延遲會誤導你日常 Ping 只測服務器回應的快慢而真實編碼體驗取決于整段回答的生成速度。一個平均延遲 250ms 的模型如果隨機尖峰到 6 秒體感反而不如穩(wěn)定的 400ms 模型。FCM 因此用兩條獨立的證據(jù)鏈幫你避坑指標回答的問題來源Stability 穩(wěn)定性分這個模型是否持續(xù)穩(wěn)定p95 延遲、抖動、尖峰率、可用率加權(quán)詳見 docs/stability.mdAI Latency TPS完整生成一段真實回答要多久、多快AI Speed Test 真實補全請求?? 只信平均延遲你會被運氣好的一次 Ping騙到AI Speed Test 測的是完整生成過程才代表你寫代碼時的真實等待。一鍵運行 AI Speed Test 的最快方法在 TUI 中只需兩個快捷鍵↑↓選中一個模型按CtrlA對該模型發(fā)起一次真實補全報告AI Latency總耗時 TPS吞吐按CtrlU對當前所有可見模型批量跑全局基準測試在設(shè)置P中開啟Startup AI Speed Scan啟動后自動跑全局基準無需手動觸發(fā)完整鍵位表見 docs/tui.md。批量測試時列中會顯示旋轉(zhuǎn)動畫測完自動填入數(shù)值按表頭點擊即可按 AI Latency 或 TPS 排序。TPS 是怎么算出來的原理速覽AI Speed Test 的測量邏輯集中在 src/core/benchmark.js核心設(shè)計對新手很友好固定真實提示詞內(nèi)置確定性問題Why is the sky blue?要求模型用 80–100 詞寫一段連貫短文src/core/benchmark.js。足夠長的輸出TPS 才有統(tǒng)計意義可復現(xiàn)temperature0、max_tokens140同一模型多次測量結(jié)果一致優(yōu)先取官方 token 數(shù)讀 API 返回的usage.completion_tokens接口沒給時用字符數(shù) ÷ 4估算并明確標注抗抖動單次超時 20 秒失敗自動重試最多 3 次間隔 15 秒專門對付 429 限流和臨時故障——這正是免費模型的常態(tài)src/core/benchmark.js算出的結(jié)果直接渲染成兩列AI Latency顯示總耗時如4.3sTPS顯示取整的吞吐如13格式見 formatBenchmarkTps。讀懂結(jié)果TPS 列與重試徽章 ?測完后重點看三處顯示含義怎么解讀AI Latency完整回答的墻鐘耗時越低越好但需結(jié)合 TPS 看TPS每秒生成 token 數(shù)越高越跟手長回答越受益?N 徽章第 N1 次嘗試才成功出現(xiàn)即說明該模型當前有負載或限流謹慎選擇 一個模型可能 AI Latency 漂亮但 TPS 偏低——說明首響快、吐字慢寫長代碼時體感會卡。兩個數(shù)配合穩(wěn)定性分一起看才是完整畫像。列定義參見 docs/stability.md。實戰(zhàn)工作流測完直接開工free-coding-models啟動后等模型并行 Ping 完成CtrlU跑全局 AI Speed Test按TPS 表頭點擊排序Enter一鍵把選中的模型寫入 OpenCode / Crush / Goose 等 21 款工具的配置并直接啟動想要一個永不掉線的主備切換端點--daemon-bg啟動 Smart Model Router注意Router 的 test via router 走的是真實路由鏈路與直連的CtrlA測速不是一回事見 docs/router-v2.mdWeb Dashboardfree-coding-models web同樣支持點擊任意行的AI Latency 單元格即可對該模型單獨跑基準并查看延遲趨勢圖模式說明見 docs/web-dashboard.md。常見問題Q測速會不會大量消耗免費額度AAI Speed Test 每次只發(fā)一個小請求max_tokens140比日常對話消耗低得多Ping 探測遇到 429 也會自動暫停該提供商并指數(shù)退避。Q為什么同一模型兩次測出的 TPS 不一樣A免費層共享算力高峰期會被鄰居搶帶寬。建議結(jié)合重試徽章和穩(wěn)定性分判斷而不是單次結(jié)果。Q哪些文檔值得收藏列含義與穩(wěn)定性公式docs/stability.mdTUI 鍵位全集docs/tui.mdWeb Dashboard 與 Dockerdocs/web-dashboard.md全部 CLI 參數(shù)docs/flags.md提供商完整清單docs/providers.md?一句話總結(jié)別再看平均延遲猜模型快不快——CtrlU一發(fā)真實提示詞TPS 吞吐列會直接告訴你誰才配得上你的免費額度?！久赓M下載鏈接】free-coding-modelsFind, benchmark and install in CLI 170 FREE coding LLM models across 15 providers in real time項目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fr/free-coding-models創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 free-coding-models AI Speed Test詳解：用真實提示詞測出模型TPS吞吐，告別平均延遲誤導
free-coding-models AI Speed Test詳解用真實提示詞測出模型TPS吞吐告別平均延遲誤導【免費下載鏈接】free-coding-modelsFind, benchmark and install in CLI 170 FREE coding LLM models across 15 providers in real time項目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fr/free-coding-modelsfree-coding-modelsFCM是一款免費編程大模型實測工具它實時 Ping 25 家提供商的 170 免費編碼 LLM并內(nèi)置AI Speed Test——用真實提示詞發(fā)起一次完整生成測出每個模型的TPS每秒 token 數(shù)吞吐與真實響應延遲幫你在動手寫代碼前挑出真的快的那一個。為什么平均延遲會誤導你日常 Ping 只測服務器回應的快慢而真實編碼體驗取決于整段回答的生成速度。一個平均延遲 250ms 的模型如果隨機尖峰到 6 秒體感反而不如穩(wěn)定的 400ms 模型。FCM 因此用兩條獨立的證據(jù)鏈幫你避坑指標回答的問題來源Stability 穩(wěn)定性分這個模型是否持續(xù)穩(wěn)定p95 延遲、抖動、尖峰率、可用率加權(quán)詳見 docs/stability.mdAI Latency TPS完整生成一段真實回答要多久、多快AI Speed Test 真實補全請求?? 只信平均延遲你會被運氣好的一次 Ping騙到AI Speed Test 測的是完整生成過程才代表你寫代碼時的真實等待。一鍵運行 AI Speed Test 的最快方法在 TUI 中只需兩個快捷鍵↑↓選中一個模型按CtrlA對該模型發(fā)起一次真實補全報告AI Latency總耗時 TPS吞吐按CtrlU對當前所有可見模型批量跑全局基準測試在設(shè)置P中開啟Startup AI Speed Scan啟動后自動跑全局基準無需手動觸發(fā)完整鍵位表見 docs/tui.md。批量測試時列中會顯示旋轉(zhuǎn)動畫測完自動填入數(shù)值按表頭點擊即可按 AI Latency 或 TPS 排序。TPS 是怎么算出來的原理速覽AI Speed Test 的測量邏輯集中在 src/core/benchmark.js核心設(shè)計對新手很友好固定真實提示詞內(nèi)置確定性問題Why is the sky blue?要求模型用 80–100 詞寫一段連貫短文src/core/benchmark.js。足夠長的輸出TPS 才有統(tǒng)計意義可復現(xiàn)temperature0、max_tokens140同一模型多次測量結(jié)果一致優(yōu)先取官方 token 數(shù)讀 API 返回的usage.completion_tokens接口沒給時用字符數(shù) ÷ 4估算并明確標注抗抖動單次超時 20 秒失敗自動重試最多 3 次間隔 15 秒專門對付 429 限流和臨時故障——這正是免費模型的常態(tài)src/core/benchmark.js算出的結(jié)果直接渲染成兩列AI Latency顯示總耗時如4.3sTPS顯示取整的吞吐如13格式見 formatBenchmarkTps。讀懂結(jié)果TPS 列與重試徽章 ?測完后重點看三處顯示含義怎么解讀AI Latency完整回答的墻鐘耗時越低越好但需結(jié)合 TPS 看TPS每秒生成 token 數(shù)越高越跟手長回答越受益?N 徽章第 N1 次嘗試才成功出現(xiàn)即說明該模型當前有負載或限流謹慎選擇 一個模型可能 AI Latency 漂亮但 TPS 偏低——說明首響快、吐字慢寫長代碼時體感會卡。兩個數(shù)配合穩(wěn)定性分一起看才是完整畫像。列定義參見 docs/stability.md。實戰(zhàn)工作流測完直接開工free-coding-models啟動后等模型并行 Ping 完成CtrlU跑全局 AI Speed Test按TPS 表頭點擊排序Enter一鍵把選中的模型寫入 OpenCode / Crush / Goose 等 21 款工具的配置并直接啟動想要一個永不掉線的主備切換端點--daemon-bg啟動 Smart Model Router注意Router 的 test via router 走的是真實路由鏈路與直連的CtrlA測速不是一回事見 docs/router-v2.mdWeb Dashboardfree-coding-models web同樣支持點擊任意行的AI Latency 單元格即可對該模型單獨跑基準并查看延遲趨勢圖模式說明見 docs/web-dashboard.md。常見問題Q測速會不會大量消耗免費額度AAI Speed Test 每次只發(fā)一個小請求max_tokens140比日常對話消耗低得多Ping 探測遇到 429 也會自動暫停該提供商并指數(shù)退避。Q為什么同一模型兩次測出的 TPS 不一樣A免費層共享算力高峰期會被鄰居搶帶寬。建議結(jié)合重試徽章和穩(wěn)定性分判斷而不是單次結(jié)果。Q哪些文檔值得收藏列含義與穩(wěn)定性公式docs/stability.mdTUI 鍵位全集docs/tui.mdWeb Dashboard 與 Dockerdocs/web-dashboard.md全部 CLI 參數(shù)docs/flags.md提供商完整清單docs/providers.md?一句話總結(jié)別再看平均延遲猜模型快不快——CtrlU一發(fā)真實提示詞TPS 吞吐列會直接告訴你誰才配得上你的免費額度?！久赓M下載鏈接】free-coding-modelsFind, benchmark and install in CLI 170 FREE coding LLM models across 15 providers in real time項目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fr/free-coding-models創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考