ModelBench

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。