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
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 Name | Size | Total Requests | Success Rate | Overall TPS (t/s) | Avg TTFT (s) | Avg Response Time (s) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| qwen3.6:35b | 35B | 42 | 100.0% | 147.36 | 27.31 | 29.46 |
| nemotron3:33b | 33B | 57 | 100.0% | 137.32 | 19.31 | 20.71 |
| qwen3:8b | 8B | 51 | 100.0% | 64.39 | 64.15 | 67.06 |
| qwen3.5:122b | 122B | 25 | 100.0% | 62.19 | 15.68 | 21.07 |
| qwen3.5:35b | 35B | 67 | 100.0% | 130.88 | 30.95 | 33.19 |
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_122b（122B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 Qwen3.6:35b（27.31s），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 Name | Min_TPS | Max_TPS | Range | CV |
|---|---|---|---|---|
| qwen3.6:35b | 6.35 | 131.83 | 125.48 | 0.85152 |
| nemotron3:33b | 1.54 | 87 | 85.46 | 0.622342 |
| qwen3:8b | 1.33 | 56.65 | 55.32 | 0.85914 |
| qwen3.5:122b | 12.82 | 55.53 | 42.71 | 0.686766 |
| qwen3.5:35b | 4.13 | 81.17 | 77.04 | 0.588631 |
- 最稳定模型：qwen3.5:35b(CV=0.588)。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 TTFT（15.68s），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