火山方舟和阿里百炼两家都提供 Coding Plan API 订阅服务，但实际使用体验有多大差距？响应快不快、吞吐稳不稳、同一个模型在两家的速度差多少——这类实际问题很少有人认真测过。
本文在 2026 年 4 月 22 日用统一方法向两家各发了一批请求，累计 270 次，从服务层面的速度和稳定性角度给出数据对比。
测试设计
测试模型
火山方舟 9 个主力模型：doubao-seed-2.0-pro、doubao-seed-code、minimax-m2.5、minimax-m2.7、kimi-k2.5、kimi-k2.6、glm-4.7、glm-5.1、deepseek-v3.2。
阿里百炼 6 个：glm-4.7、glm-5、kimi-k2.5、MiniMax-M2.5、qwen3.5-plus、qwen3.6-plus。
其中 glm-4.7、kimi-k2.5、MiniMax-M2.5 三家都有，可做直接横向对比。
测试方法
三类 Coding 题：算法题、Bug 修复、API 设计。每个模型做 3 轮，每轮 3 道题，即 9 次请求。所有模型加起来 270 次。
同步在本地 macOS 和广州阿里云服务器跑，观察网络位置对结果的影响。所有请求参数一致：流式输出、max_tokens=2048、User-Agent 统一 claude-code/2.1.37、请求间隔 0.5 秒。
核心指标
- TTFB（首字节延迟）：多久收到第一个 token，决定看到模型开始"说话"的等待时间
- 总耗时：整个回答生成完需要多长时间
- 吞吐量（tok/s）：每秒输出多少个 token，衡量生成速度最直观的数字
总体印象：没有全面赢家
两家没有谁能全面碾压对方，各项单项最佳分散在两家手里：
| 指标 | 获奖选手 | 成绩 |
|---|---|---|
| 响应最快 | kimi-k2.5（阿里百炼） | 平均 14.37 秒 |
| 吞吐最高 | doubao-seed-2.0-pro（火山方舟） | 64.9 tok/s |
| 首字节最快 | kimi-k2.5（火山方舟） | 0.57 秒 |
| 最稳定 | glm-5（阿里百炼） | 标准差 σ=3.20 秒 |
| 峰值吞吐 | doubao-seed-2.0-pro（火山方舟） | 72.5 tok/s |
三个共同模型的正面对决
glm-4.7：阿里赢，差距将近一半
广州服务器环境下，火山方舟平均耗时 40.85 秒、吞吐量 37.3 tok/s；阿里百炼平均耗时 27.83 秒、吞吐量 54.5 tok/s。时间快约 13 秒，吞吐量高出近 46%。本地 macOS 环境下结论一致，阿里百炼耗时 24.79 秒，火山方舟 45.17 秒。
kimi-k2.5：差距近 5 倍
广州服务器环境下，火山方舟平均耗时 79.45 秒、吞吐量 16.5 tok/s；阿里百炼平均耗时 14.37 秒、吞吐量 32.5 tok/s。
苏米注：这个差距并非模型能力差异。火山方舟侧的 kimi-k2.5 开启了大量推理链（reasoning token），模型在正式给出答案前先输出大量内部推理过程，虽然对答案质量可能有帮助，但实实在在地拉长了耗时。
MiniMax-M2.5：打平，差异在误差范围内
本地环境火山方舟略快，广州服务器阿里百炼略快。吞吐量两边也差不多，说明两家对 MiniMax-M2.5 的调度水平基本相当。
火山方舟优势：更新的模型版本
阿里百炼 Coding Plan 里 Kimi 最新是 k2.5、GLM 最新是 glm-5。火山方舟已上线 kimi-k2.6 和 glm-5.1。
kimi-k2.6 比 k2.5 快 40%
广州服务器下，kimi-k2.5 平均耗时 79.45 秒、吞吐量 16.5 tok/s；kimi-k2.6 平均耗时 47.85 秒、吞吐量 43.3 tok/s。耗时缩短 40%，吞吐量提升 2.6 倍。k2.6 在推理链路上做了大幅优化，不再像 k2.5 那样生成冗长的 reasoning token。
glm-5.1 初期表现欠佳
广州服务器下，glm-5.1 平均耗时 45.46 秒、首字节 11.09 秒、吞吐量 28.8 tok/s。相比 glm-4.7 的首字节 1.34 秒，延迟明显更高。这很可能是新版本刚上线、服务端调度还没跑稳的症状，等资源调度优化后通常会有明显改善。
doubao-seed-2.0-pro：字节自家的速度之王
doubao-seed-2.0-pro 是本次测试吞吐量最高的模型。广州服务器下平均吞吐 64.9 tok/s，峰值 72.5 tok/s；本地环境平均吞吐 67.1 tok/s。成功率 100%，平均耗时约 30 秒，首字节约 1.5 秒。
对比阿里表现最好的 qwen3.6-plus（53.3 tok/s），doubao-seed-2.0-pro 高出约 22%。如果需要频繁生成长段代码、完整模块或 API 文档，这是当前速度最快的选择。
deepseek-v3.2：快进快出，适合轻任务
火山方舟独家提供的模型。广州服务器下平均 19.17 秒、首字节约 2 秒，但吞吐量只有 26 tok/s。适合快速、相对简短的任务——解释函数、查询 API 用法、定位代码 bug。短进短出反应快，但生成几百行代码等待体感会慢下来。
稳定性对比
稳定性用标准差（σ）衡量，σ 越小意味着每次请求耗时越集中、体验更可预期。
阿里百炼整体更好，三个模型达到"一般"评级：kimi-k2.5（σ≈4.25 秒）、glm-4.7（σ≈5.94 秒）、glm-5（σ≈3.20 秒，本次最稳定）。火山方舟大多数在"较差"区间，kimi-k2.6 的 σ 达 31.80 秒，波动较大。
网络位置的影响被高估
在广州阿里云服务器上调用阿里百炼 API 是否更快？实测结果令人意外——没有"服务器明显快"的规律。部分模型本地更快，部分服务器更快，没有方向性。
结论：广州阿里云服务器和阿里百炼的模型推理节点未必在同一个可用区，走的网络路径不一定更短。服务端的资源调度和排队状态才是影响速度的主要因素。不需要为了调 API 更快而特意把服务部署到特定地区。
按需选择指南
| 场景 | 推荐 | 原因 |
|---|---|---|
| 主要用 glm-4.7 做日常 Coding | 阿里百炼 | 吞吐量高出约 46%，总耗时短十几秒 |
| 用 kimi-k2.5 做快速问答/代码补全 | 阿里百炼 | 平均 14 秒出结果，火山侧要 79 秒 |
| 想用最新版 Kimi（kimi-k2.6） | 火山方舟 | 阿里百炼目前没有 k2.6 |
| 高速生成长代码/大段文档 | 火山方舟 | doubao-seed-2.0-pro 全场最高吞吐 |
| 对响应时间波动敏感 | 阿里百炼 | glm-4.7 和 glm-5 标准差较小 |
| 希望覆盖更多模型家族 | 火山方舟 | 覆盖 Doubao、GLM、Kimi、MiniMax、DeepSeek 五系列 |
总结
两家各有所长，没有必要非此即彼。glm-4.7 日常工作选阿里百炼，高强度长代码生成选火山方舟 doubao-seed-2.0-pro，想用最新版 Kimi 选火山方舟，对稳定性敏感选阿里百炼。长期来看，等两家再跑一轮版本迭代后，这些数字可能都会变化。
注：所有数据来源于 2026 年 4 月 22 日完成的实测，测试发出 270 次 API 请求，测试环境为本地 macOS 及广州阿里云服务器。本文仅讨论 API 服务性能，不涉及模型智能能力评价。样本量有限，数据仅供参考。