衡量大模型一体机是否有用的几个指标

寂静回声

最近，很多用户都在私有化部署“DeepSeek大模型一体机”，并且已经上线跑起来了。
大家都知道，插满GPU的DeepSeek大模型一体机不便宜，少则十几万，满血版的都是百万起、甚至大几百万。
一体机上线之后，效果到底怎么样？
这钱花得值不值？
值不值，不能光靠感觉，需要从多个维度进行评估！
极限总吞吐（TPS）
也就是每秒最高能处理多少个Tokens。
比如，有的一体机极限吞吐量是8000Token/s，有的则是3000Token/s，说明性能差距翻了两三倍。
这有硬件的原因，也有软件优化的原因。
理论上讲，极限吞吐越高，越好。这代表了一台一体机的上限。

响应速度
说白了就是用户点一下，大模型多久能给出答案。
这个主要看两个指标：TTFT（首Token延迟）和TPOT（单Token生成时长）。
前者代表了用户发出请求到大模型吐一个字所需要的时间。后者则决定了模型持续生成内容的效率。
这点一定要注意，嘿嘿，前端的同事和领导们能直接感知到哦，是爽还是卡。

并发能力
能同时处理多少个用户请求，而不崩、不卡、不掉线。
比如，原来能撑500人同时用，现在1000个人用，会不会卡？
并发能力是判断大模型服务“能不能上生产”的核心标准之一。

多场景性能体验
花大价钱买的一体机，可不是光拿来玩聊天的。
目前市面上秀出来的一体机性能，主要是极限吞吐，一般是模拟1k上下文长度的聊天会话场景，通过增大并发来获得极限吞吐。
而在企业场景，还需要看比如知识库、翻译、文章解读、代码生成等场景的具体体验。
所以，选购的时候，最好让供应商也提供相应场景的测试数据。（序列长度/并发量/TPOT/TTFT/TPS）

能否支持多种模型同时跑
能不能同时跑多个模型，如 DeepSeek、QwQ、Llama等，不被框架或资源限制住？

能否平滑支持集群部署
都说单机版跑DeepSeek，由于并行限制导致性能无法跑到最佳。
那么手里的一体机，未来扩展成多机、集群，有没有硬伤，多机互联有没有瓶颈？
单机的优化和多机的优化，区别很大，软件上能不能快速适应，把那些PD分离、EP并行的玩法都加上。

配套AI开发工具链到底有没有坑？
一体机硬件重要，配套的AI工具链同样重要。
是不是把Dify套了壳，就说是自研？
那可以要小心了，别被人家发了律师函。

是否支持模型热部署与快速切换
不重启系统、不停服务的情况下，能随时切换模型、加载新模型，让系统“热着”也能换脑子！

是否具备一套完善监控和运维机制
能把GPU、内存、延迟、模型状态这些关键指标都监起来，运维才不抓瞎。
出现宕机、推理失败、死锁、内存溢出等问题，有没有告警机制？

员工人均效率是否提升？
比如，之前一件工作需要3天，现在需要6小时，人效ROI大幅上升。

是否能解决具体业务问题？
比如，用大模型搞合同审核，准确率提升到80%；用大模型搞招聘，人岗匹配准确率提升 30%..

业务指标，有提升吗？
比如，公司的销售转化率、运营效率、客户留存率提升了吗？

推理成本降了没有？
比如，原来从外面调用API，每百万Tokens要16元，私有部署后，综合摊下来只要5元，长期就能省下一大笔。

整体投入产出比如何？
比如，花100万部署，能不能在半年内通过效率提升或营收增长赚回来？

leftwall

amd ai max 395+ 配合128G统一内存，据说跑ds满血版才8Token/s

2266998

现在骗子还不够，傻子乌泱！

我昨天跟人家说，我每天敲7000字就足以生活，什么都够，他就没办法骗我！我现在用98年的计算机都能生活，