我的办公小浣熊使用实录5份LLM压力测试报告分析全过程 任务背景最近接到了一个紧急任务需要分析5份不同大语言模型的压力测试PDF报告包括Qwen3.6-35b、Nemotron3-33b、Qwen3-8b、Qwen3.5-122b和Qwen3.5-35b。老板要求我不仅要提取关键指标还要做深度对比分析最后生成一份专业的分析报告。说实话看到这一堆PDF文件时我真的头大…每份报告都有几十页数据密密麻麻的手动整理估计要搞一整天。 第一步上传文件并初步询问我的提问请从用户上传的5份LLM压力测试报告PDF中提取并整理以下核心指标生成一个对比表格目标提取字段模型名称(Model Name)提取文件名中的模型标识如 qwen3_5_35b。模型参数量级(Size)从文件名中识别参数规模如 8B, 35B, 122B, 33B。总请求数(Total Requests)。成功率(Success Rate)。全局TPS(Overall TPS)衡量吞吐量的关键指标。平均首字延迟(Avg TTFT)衡量响应速度的关键指标。平均响应时间(Avg Response Time)。注意请确保数据对应正确的文件。如果某项数据在文档中未明确列出请标注为N/A。小浣熊的回答它首先确认了所有文件都已成功上传到沙盒环境然后立即开始处理。让我惊讶的是它只用了不到1分钟就生成了完整的对比表格Model NameSizeTotal RequestsSuccess RateOverall TPS (t/s)Avg TTFT (s)Avg Response Time (s)qwen3.6:35b35B42100.0%147.3627.3129.46nemotron3:33b33B57100.0%137.3219.3120.71qwen3:8b8B51100.0%64.3964.1567.06qwen3.5:122b122B25100.0%62.1915.6821.07qwen3.5:35b35B67100.0%130.8830.9533.19它还贴心地加了一个简要分析吞吐量表现qwen3.6:35b以 147.36 t/s 的全局TPS领先表现出极高的处理效率。响应速度qwen3.5:122b虽然参数量最大122B但平均首字延迟TTFT仅为 15.68s响应速度最快而qwen3:8b的延迟最高64.15s。稳定性所有模型在本次压力测试中均保持了 100.0% 的成功率。 第二步深入分析需求看到这个结果我很满意但还需要更深入的分析。于是我又提出了更具体的问题我的提问基于上一步提取的数据表格请进行以下维度的深度分析1. 性能横向对比吞吐量 vs 延迟- 找出Overall TPS 最高和Avg TTFT 最低的模型。- 分析Nemotron3_33b相比于Qwen3系列同等参数量如35B的模型在吞吐量TPS和延迟TTFT上的表现差异。- 观察Qwen3_5_122b122B参数的表现它的 TPS 是否符合参数越大性能越强的预期如果不是可能的原因是什么结合 Avg Response Time 分析2. 版本迭代对比Qwen 3.5 vs 3.6- 对比文件report_stress_qwen3_5_35b和report_stress_qwen3_6_35b。- 分析从 3.5 版本升级到 3.6 版本后35B参数模型在全局TPS和响应时间上的具体提升幅度。3. 稳定性评估- 查看各报告中的P90 TPS和Min/Max TPS如有详细数据。- 评估在高负载下哪个模型的性能波动最小即服务最稳定。4. 综合结论- 如果追求高并发处理能力吞吐量推荐哪个模型- 如果追求极致的交互速度低延迟推荐哪个模型小浣熊的回答这次它给出了非常详细的分析结果1. 性能横向对比Overall TPS 最高qwen3.6:35b(147.36 t/s)表现出极强的并发处理能力。Avg TTFT 最低qwen3.5:122b(15.68 s)在首字响应速度上表现最优。Nemotron3_33b vs Qwen3.6_35b (参数量级相近)吞吐量Qwen3.6:35b 比 Nemotron3:33b 高出约 10.04 t/s处理效率更高。延迟Nemotron3:33b 的平均首字延迟19.31s显著低于 Qwen3.6:35b27.31s在交互响应速度上更具优势。Qwen3.5_122b 的表现分析TPS 表现其 TPS 为 62.19 t/s确实低于 35B 模型。这符合大参数模型的物理特性随着参数量增加计算开销增大单位时间内的 Token 生成总量通常会受到算力瓶颈的限制。原因分析尽管 TPS 较低但其 Avg Response Time 仅为 21.07s极短。这说明该模型虽然单次请求的计算量大但推理引擎的优化极好能够非常高效地完成单次任务从而实现了低延迟与高参数量的平衡。2. 版本迭代对比Qwen 3.5 vs 3.6对比同为 35B 参数的qwen3.5:35b和qwen3.6:35b全局TPS提升从 130.88 t/s 提升至 147.36 t/s提升幅度达 12.59%。响应时间缩短从 33.19s 缩短至 29.46s缩短幅度达 11.24%。结论Qwen 3.6 版本在保持模型规模不变的情况下通过架构或算子优化实现了吞吐量和响应速度的双重显著提升。3. 稳定性评估通过计算 Min/Max TPS 的波动范围Range及变异系数CV Range / Overall TPS来评估稳定性Model NameMin_TPSMax_TPSRangeCVqwen3.6:35b6.35131.83125.480.85152nemotron3:33b1.548785.460.622342qwen3:8b1.3356.6555.320.85914qwen3.5:122b12.8255.5342.710.686766qwen3.5:35b4.1381.1777.040.588631最稳定模型qwen3.5:35b(CV0.588)。在高负载下它的性能波动最小服务表现最为平稳。波动较大模型qwen3.6:35b 和 qwen3:8b 的 CV 值较高均超过 0.85说明其在极端情况下性能起伏较大。4. 综合结论与建议如果追求高并发处理能力吞吐量推荐qwen3.6:35b。它以 147.36 t/s 的全局 TPS 领先全场适合需要快速处理大量任务的后台批处理场景。如果追求极致的交互速度低延迟推荐qwen3.5:122b。它拥有最低的 Avg TTFT15.68s且单次响应时间极短非常适合对实时性要求极高的对话或交互式应用。 第三步生成正式报告最后我需要一份正式的《LLM 压力测试分析报告》于是提出了最终要求我的提问请根据上述分析结果生成一份简明的《LLM 压力测试分析报告》。要求包含以下部分执行摘要用一段话总结本次测试的整体结论。关键指标对比表展示各模型的核心性能数据。性能雷达图描述请描述一个包含吞吐量(TPS)、“首字延迟(TTFT)”、响应时间三个维度的雷达图用于直观展示 Qwen3.6-35b 与 Nemotron-33b 的差异。优化建议针对表现稍弱的模型如 Qwen3.5-122b给出可能的调优建议如检查显存带宽、批处理设置等。小浣熊的回答它立即生成了一份结构完整、内容详实的正式报告包含了所有要求的章节并且逻辑清晰、专业性强。 使用感受总结整个过程中我最满意的几个点速度快从上传文件到得到完整分析报告总共不到5分钟比我预想的快太多了准确性高所有数据都准确无误连P90 TPS这种细节都精准提取完全没有出错。分析深入不仅仅是简单的数据整理还提供了深度的业务洞察和优化建议。交互友好可以一步步深入追问每次回答都很精准不会跑题。格式规范生成的表格、报告格式都很专业可以直接用于工作汇报。真的强烈推荐给需要做数据分析的朋友们有了办公小浣熊复杂的数据分析工作变得轻松多了 ✨#OPC能力挑战赛 #商汤小浣熊 #Datawhale #办公效率 #AI工具推荐 #数据分析 #职场干货