ModelBench

项目介绍

ModelBench 是一款 AI 模型横向对比与提示词测试平台。 面对越来越多的大模型，用户常常需要在不同平台之间反复复制问题、切换窗口，再凭感觉判断哪个模型更好。ModelBench 将这一过程集中到一个界面中：只需输入一次问题，即可同时调用多个模型，并排查看它们的回答效果、响应速度、Token 消耗与费用估算，更快找到适合自己的模型和提示词。 核心亮点 多模型并行对比同一个问题同时发送给多个 AI 模型，回答并排呈现，差异一目了然。 实时流式响应逐字展示模型输出，直观比较首字响应速度、生成过程和整体耗时。 提示词矩阵测试支持“多条提示词 × 多个模型”组合测试，批量验证不同写法和模型搭配，快速找到更优方案。 多维性能指标同时查看回答内容、响应时间、Token 消耗和费用估算，不只比较“答得好不好”，还可以衡量速度与成本。 灵活的模型管理覆盖 DeepSeek、通义千问、豆包、Kimi、Claude、GLM 等多种模型，并支持添加自定义模型。 便捷的结果管理支持历史会话保存、模型排序和结果切换，方便复盘、演示与持续测试。 适配多种设备提供深色与浅色主题，并适配桌面、平板和手机。 适用场景 模型选型在真实业务问题下比较不同模型，找到效果、速度与成本更加均衡的方案。 提示词优化批量测试不同提示词写法，观察各模型表现，减少反复手动试错。 AI 产品开发帮助开发者验证模型能力、响应稳定性和调用成本，为产品接入提供参考。 内容与办公任务对比不同模型在写作、总结、翻译、分析和代码生成等任务中的表现。 产品演示与团队评审通过统一界面展示多个模型的实时回答，让模型能力差异更直观、更容易讨论。 为什么选择 ModelBench？ 选择 AI 模型，不应该只看排行榜或宣传参数。模型在具体任务中的回答质量、响应速度和使用成本，才是真正影响使用体验的因素。 ModelBench 把分散、重复的模型测试过程变成一次直观的横向实验，让每一次模型选择都有真实结果作为依据。 FAQ Q：ModelBench 是一个新的 AI 模型吗？A：不是。ModelBench 是模型对比与测试平台，帮助你在同一界面调用并比较多个 AI 模型。 Q：使用前需要准备什么？A：根据需要配置相应模型服务商的 API Key，即可选择模型开始对比。 Q：可以一次测试多个问题吗？A：可以。矩阵测试支持将多条提示词与多个模型组合运行，适合进行批量评测。 Q：适合哪些用户？A：适合 AI 产品经理、开发者、内容创作者、研究人员，以及正在进行大模型选型和提示词优化的团队。