LLM 推理性能 Benchmark：TTFT/TPS/延迟全景对比

引言

模型能力决定了「能不能做」，推理性能决定了「能不能用」。一个 GPT-5 级别的模型如果每次回复需要 30 秒，在大多数实际场景中就不可用。2026 年，随着模型规模增长和上下文窗口扩展，推理性能优化已成为 LLM 工程的核心挑战。本文系统梳理推理性能的关键指标、测试方法论和主流模型对比。

一、关键指标定义

1.1 核心性能指标

1.2 指标之间的关系

E2E = TTFT + (Output Tokens / TPS)

示例：
  TTFT = 500ms
  Output Tokens = 500
  TPS = 80 tokens/s
  E2E = 0.5 + (500/80) = 0.5 + 6.25 = 6.75 秒

1.3 哪个指标最重要？

取决于应用场景：

二、测试方法论

2.1 测试环境标准化

推理性能受硬件、网络、负载等多因素影响，测试环境必须标准化：

硬件配置记录：

• GPU 型号和数量（如 8x H100 80GB）
• CPU 型号和核心数
• 内存容量和带宽
• 网络（内网/公网、带宽、延迟）
• 存储类型（NVMe SSD）

软件配置记录：

• 推理框架版本（vLLM / TensorRT-LLM / SGLang）
• 量化方案（FP16 / INT8 / INT4）
• KV Cache 配置
• 批处理策略
• 并发连接数

2.2 测试输入设计

输入分布对性能影响巨大：

建议： 每种输入类型测试 100+ 次，取 P50/P90/P99 分位数。

2.3 负载测试

不同并发级别下的性能表现：

并发级别：1, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256
每级持续：5 分钟
记录：TTFT/TPS/E2E 的 P50/P90/P99

关键观察点：

• 性能拐点：并发增加到某个值后，TPS 开始下降——这是系统的最大吞吐
• 延迟劣化点：并发增加到某个值后，TTFT 急剧上升——这是可接受延迟的上限
• OOM 点：并发过高导致 KV Cache 不足，开始拒绝请求

2.4 测试注意事项

1. 预热：前 30 秒的请求丢弃，确保系统进入稳态
2. 隔离测试：不同模型/配置在不同实例上测试，避免资源争抢
3. 网络排除：同区域测试，排除网络波动
4. 多次运行：至少 3 次，取中位数
5. 报告分位数：不要只报平均值，P99 往往才是用户最差体验

三、主流模型性能对比

3.1 API 性能对比（2026 年 6 月）

测试条件：

• 输入：500 tokens
• 输出：300 tokens
• 并发：1（单请求延迟测试）
• 区域：美国东部

3.2 长上下文性能

测试条件： Input = 100K tokens, Output = 1000 tokens

关键发现： Gemini 2.5 Ultra 在长上下文场景中表现最优，这得益于其 Ring Attention 架构的优化。100K 上下文的 TTFT 比短输入高 5-10 倍，这是 Prefill 阶段的计算成本。

3.3 吞吐量对比（QPS）

测试条件： Input = 500 tokens, Output = 300 tokens, 目标延迟 TTFT < 2s

四、自部署模型性能

4.1 硬件影响

测试模型：Llama 3.3 70B (FP16)

关键发现：

• H100 vs A100：单卡 TPS 提升 ~40%，TTFT 降低 ~35%
• Tensor Parallelism (TP) 从 1 到 8：TPS 提升 ~2.1 倍（非线性）
• 显存是主要瓶颈——70B 模型 FP16 需要 ~140GB，至少 2 卡

4.2 量化对性能的影响

测试模型：Llama 3.3 70B, 硬件：1x H100 80GB

推荐：

• 质量优先：FP8（H100）或 INT8
• 性价比优先：INT4 (AWQ)
• 平衡选择：INT8

4.3 推理框架对比

测试模型：Llama 3.3 70B (INT8), 硬件：2x H100 80GB

选择建议：

• 极致性能：TensorRT-LLM（但编译复杂，灵活性低）
• 通用推荐：vLLM（性能/易用性平衡最佳）
• 大量重复前缀：SGLang（如 system prompt 相同的场景）
• 资源受限：llama.cpp（可在 CPU 上运行）

五、性能优化效果

5.1 主要优化技术

5.2 Speculative Decoding 详解

Speculative Decoding 用一个小模型快速生成草稿，大模型验证：

大模型 (70B) 单独：TPS = 68 t/s
小模型 (8B) 生成：TPS = 180 t/s
Speculative (8B 草稿 + 70B 验证)：
  - 接受率 75%
  - 有效 TPS = 110 t/s
  - 加速比 = 1.62x

2026 年实践建议：

• 草稿模型大小建议为主模型的 1/10
• 接受率 > 70% 时有显著加速
• 对 TTFT 无帮助（甚至略有增加）
• 对 TPS 和 E2E 有显著提升

5.3 Prefix Caching 详解

多个请求共享相同的前缀（如 system prompt）时，缓存 Prefill 的 KV Cache：

场景：1000 个请求，共享 2000 token 的 system prompt

无 Prefix Caching：
  每次重新 Prefill 2000 tokens = 2000 × 1000 = 2M token 计算量

有 Prefix Caching：
  首次 Prefill 2000 tokens，后续 999 次命中缓存
  计算量 = 2000 + 999 × 0 = 2000 token
  节省 99.9% 的前缀计算

实际效果：

• System prompt 长 2000 token 时，TTFT 从 350ms 降至 180ms
• System prompt 长 5000 token 时，TTFT 从 800ms 降至 250ms
• 前缀越长，缓存收益越大

六、性能评估报告模板

完整的推理性能评估报告应包含：

6.1 环境信息

• 硬件配置（GPU 型号/数量/内存/网络）
• 软件版本（模型/框架/量化方案）
• 测试参数（输入输出长度/并发/持续时间）

6.2 核心指标

延迟指标（单请求）：
| 输入长度 | 输出长度 | TTFT P50 | TTFT P99 | TPS P50 | E2E P50 |
|---------|---------|----------|----------|---------|---------|
| 100     | 100     | 150ms    | 450ms    | 85 t/s  | 1.3s    |
| 500     | 300     | 280ms    | 850ms    | 82 t/s  | 3.9s    |
| 4000    | 500     | 750ms    | 2100ms   | 78 t/s  | 7.2s    |
| 100K    | 1000    | 2.8s     | 6.5s     | 65 t/s  | 18.2s   |

吞吐指标（多并发）：
| 并发数 | QPS | TTFT P50 | TTFT P99 | TPS P50 | 错误率 |
|-------|-----|----------|----------|---------|--------|
| 1     | 1   | 280ms    | 350ms    | 85 t/s  | 0%     |
| 10    | 9   | 320ms    | 580ms    | 82 t/s  | 0%     |
| 50    | 38  | 450ms    | 1200ms   | 75 t/s  | 0%     |
| 100   | 65  | 680ms    | 2100ms   | 68 t/s  | 0.1%   |
| 200   | 82  | 1200ms   | 4500ms   | 55 t/s  | 1.2%   |

6.3 性能-质量权衡

结语

推理性能评估不是简单的「快慢」对比，而是一个涉及延迟、吞吐、质量、成本的多维优化问题。2026 年的实践标准是：按实际应用场景定义性能需求，用标准化的方法论测试，报告完整的分位数分布。记住，性能优化的目标不是「最快」，而是「在满足质量要求的前提下，以最低成本提供可接受的延迟和吞吐」。

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