Groq速度实测：全球最快的AI推理有多快？

Groq 号称"全球最快的 AI 推理"，用自研的 LPU（Language Processing Unit）芯片替代传统 GPU，推理速度据说是 GPU 方案的 10-20 倍。

这个说法到底靠不靠谱？我们做了一次实测。

Groq 是什么？

Groq 是一家 AI 芯片公司，创始人 Jonathan Ross 曾是 Google TPU 的发明者之一。Groq 的核心产品是 LPU——一种专门为大语言模型推理设计的芯片。

与 GPU 不同，LPU 采用确定性计算架构，没有 GPU 的内存带宽瓶颈，推理速度可以做到极快且稳定。

Groq 提供免费的 API 服务，开发者可以直接调用多个开源模型。

测试环境

测试时间： 2026 年 4 月
测试地点： 中国大陆（通过代理）/ 美国服务器
测试模型： Llama 3.3 70B、Mixtral 8x7B、Gemma 2 9B
对比平台： OpenAI GPT-4o、DeepSeek-V3、Together AI Llama 3.3 70B
测试方法： 相同 prompt，记录首 token 延迟（TTFT）和生成速度（token/s）

速度实测结果

测试 1：短文本生成（生成 200 token）

Groq 的速度优势非常明显。Llama 3.3 70B 在 Groq 上的生成速度是 Together AI 同模型的 4 倍，是 GPT-4o 的 7 倍。

测试 2：长文本生成（生成 1000 token）

长文本生成时，Groq 的优势更加明显。生成 1000 token，Groq 只需 3-4 秒，GPT-4o 需要近 25 秒。

测试 3：代码生成（生成一个 Python 函数）

速度上 Groq 碾压，但代码质量上 GPT-4o 和 DeepSeek-V3 略优。Llama 3.3 70B 的代码能力已经很强，但在复杂逻辑上偶尔会有小问题。

为什么 Groq 这么快？

LPU vs GPU 架构差异

传统 GPU 推理的瓶颈在于内存带宽。大模型的参数需要从显存中读取，GPU 的计算速度远快于内存读取速度，导致大量时间浪费在等待数据上。

Groq 的 LPU 采用了完全不同的架构：

确定性计算：每个计算步骤的时间是固定的，没有 GPU 的调度开销

片上内存：模型参数直接存储在芯片上，消除了内存带宽瓶颈

流水线并行：多个 LPU 芯片通过高速互联组成流水线

简单说，GPU 推理像是在高速公路上开车但经常堵车，LPU 推理像是在专用轨道上跑高铁——速度快且稳定。

速度稳定性

我们连续测试了 50 次，记录速度波动：

Groq 的速度不仅快，而且稳定。波动范围只有 ±9%，而 GPU 方案的波动可达 ±28%。这对需要稳定延迟的生产应用非常重要。

免费额度够用吗？

Groq 提供免费的 API 额度，但有速率限制：

实际使用感受：

个人开发和测试：完全够用

小型应用（日均 100-200 次调用）：基本够用，偶尔触发限制

中型应用（日均 1000+ 次调用）：不够，需要付费

生产环境：建议付费，免费额度不稳定

免费额度的主要限制是每分钟 token 数。如果你的请求生成内容较长（比如每次 500+ token），很容易触发限制。

适用场景

Groq 最适合的场景

1. 实时对话应用：聊天机器人、客服系统，用户体验要求低延迟

2. 流式输出：需要快速开始输出的场景，Groq 的首 token 延迟极低

3. 批量处理：大量短文本的分类、摘要、提取

4. 原型开发：快速迭代，不想等待漫长的 API 响应

Groq 不太适合的场景

1. 需要最强模型能力：Groq 只支持开源模型，GPT-4o 和 Claude 不可用

2. 长上下文：Groq 的上下文窗口受限于开源模型（通常 8K-128K）

3. 多模态：目前不支持图片输入

4. 国内直连：需要代理，增加了延迟

与其他平台的综合对比

平台/模型	首 token 延迟	生成速度	总耗时
Groq Llama 3.3 70B	0.12s	320 token/s	0.75s
Groq Mixtral 8x7B	0.08s	480 token/s	0.50s
Groq Gemma 2 9B	0.05s	620 token/s	0.37s
OpenAI GPT-4o	0.8s	45 token/s	5.2s
DeepSeek-V3	0.3s	60 token/s	3.6s
Together AI Llama 3.3 70B	0.5s	80 token/s	3.0s
平台/模型	首 token 延迟	生成速度	总耗时
Groq Llama 3.3 70B	0.15s	290 token/s	3.6s
Groq Mixtral 8x7B	0.10s	430 token/s	2.4s
OpenAI GPT-4o	0.9s	42 token/s	24.7s
DeepSeek-V3	0.4s	55 token/s	18.6s
平台/模型	总耗时	代码质量
Groq Llama 3.3 70B	1.2s	⭐⭐⭐⭐
OpenAI GPT-4o	8.5s	⭐⭐⭐⭐⭐
DeepSeek-V3	5.3s	⭐⭐⭐⭐⭐
平台	平均速度	最快	最慢	波动范围
Groq Llama 3.3 70B	310 token/s	335 token/s	280 token/s	±9%
OpenAI GPT-4o	44 token/s	52 token/s	28 token/s	±27%
DeepSeek-V3	58 token/s	68 token/s	35 token/s	±28%
模型	每分钟请求数	每分钟 token 数	每天 token 数
Llama 3.3 70B	30	6000	14400
Mixtral 8x7B	30	5000	14400
Gemma 2 9B	30	15000	14400
维度	Groq	OpenAI	DeepSeek	Together AI
速度	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
模型能力	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
免费额度	⭐⭐⭐	⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
国内可用	❌	❌	✅	❌
稳定性	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐

开发者接入指南

Groq 的 API 兼容 OpenAI 格式，接入非常简单：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-groq-api-key",
    base_url="https://api.groq.com/openai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="llama-3.3-70b-versatile",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
    stream=True
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

注册地址：console.groq.com

总结

Groq 的速度确实名不虚传。在我们的实测中：

生成速度是 GPT-4o 的 7 倍
首 token 延迟只有 0.05-0.15 秒
速度波动极小（±9%）

但 Groq 不是万能的。它的优势在速度，劣势在模型能力（只有开源模型）和国内可用性（需代理）。

推荐策略： 速度敏感的场景用 Groq，能力敏感的场景用 DeepSeek 或 GPT-4o。两者搭配使用效果最佳。

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