全球计算联盟：2026大语言模型系统级单位token能耗测评报告（18页）.pdf

核心数据速览： 140万亿：2026年3月中国日均token调用量（vs 2024年初1000亿，增长逾千倍）。 80-90%：推理已占机器学习计算需求的比例。 5.7倍：同一模型换推理引擎的吞吐提升（DeepSeek-V4: vLLM→SGLang）。 78%：同一模型换推理引擎的能耗降低幅度。 0.35-0.84 J/tok：Gemma4-31B在三场景中的能耗范围（全局最低）。 3倍+：同硬件下模型间最大能耗差距。 1.4元/百万token：推理电费成本，占API定价7%-28%。 17%：2025年全球数据中心用电增长率。H2：报告核心数据解读。H3：模型规模与能耗的指数级增长。报告开篇用两组数据勾勒出大模型能耗挑战的全景：MMLU从60提升至90+，模型参数五年增长5000倍。中国日均token调用量从2024年初的1000亿飙升至2026年3月的140万亿，两年增长逾千倍。与此同时，2025年全球数据中心用电激增17%，推理已占机器学习计算80%-90%需求。H3：八款主流模型三场景能耗实测数据。报告对Gemma4-31B、gpt-oss-120B、Llama4-Maverick、Qwen3.5-397B、MiniMax-M2.5、DeepSeek-V4、Mistral-Med-3.5、MiMo-V2-Flash八款主流模型，在文本、代码、多模态三类场景下进行了系统级能耗测评。关键发现一：MoE+低比特量化是当前能效最优路线。gpt-oss-120B（FP8 MoE）文本场景能耗0.37 J/token、代码场景0.53 J/token，在能效和吞吐之间取得最佳平衡。关键发现二：同硬件下模型间能耗差距可达3倍以上。Qwen3.5-397B与Llama4-Maverick在相同硬件、相同精度下能耗差距超过3倍。关键发现三：Gemma4-31B是三场景能效全能冠军，文本0.35 J/token、代码0.47 J/token、多模态0.84 J/token，跨任务稳定性最优。H3：推理引擎能效对比——换引擎=换表现。DeepSeek-V4在vLLM框架下能耗4.43 J/token，切换至SGLang后降至0.97 J/token——能耗降低78%，吞吐从487 tok/s提升至2763 tok/s（提升5.7倍），TPOT从237ms降至35ms（降低85%）。H3：生产环境选型推荐矩阵。| 业务场景 | 推荐模型 | J/tok | 关键优势 ||||||| 文本·能效极致 | Gemma4-31B | 0.348 | 全场最低能耗 || 文本·吞吐优先 | gpt-oss-120B | 0.373 | 4013 tok/s || 代码·吞吐优先 | MiniMax-REAP | 0.864 | 180 tok/s || 代码·能效优先 | gpt-oss-120B | 0.535 | 3846 tok/s || 图像·能效优先 | Gemma4-31B | 0.467 | 多模态最优 || 图像·吞吐优先 | Llama4-Maverick | — | 3365 tok/s |（数据来源：清华大学《大语言模型系统级单位token能耗测评》）。H2：报告独有价值——系统级能耗测评数据。三场景全覆盖能耗数据库：文本、代码、多模态三类场景下八款主流模型的完整J/token能耗数据。推理引擎对比数据：vLLM与SGLang在同一模型（DeepSeek-V4）下的吞吐、能耗、TPOT完整对比，量化展示推理引擎对能效的影响。生产选型推荐矩阵：基于实测数据给出的六类业务场景的推荐模型、推荐配置和预期能耗。能耗规律热力图分析：批处理大小、模型架构、精度格式、推理引擎等多维度因素对能效影响的系统分析。GPU利用率与TPOT关联数据：能耗与延迟的权衡分析，各模型在不同场景下的GPU利用率和TPOT实测数据。前瞻性硬件方案：Token级高精度能耗测量平台的硬件设计方案和验证数据。电费映射数据：从J/token到每百万token电费成本的完整换算方法。（数据来源：清华大学《大语言模型系统级单位token能耗测评》）。H2：谁需要这份报告？AI基础设施决策者：了解大模型推理能耗的全景数据，指导算力投资决策。算法工程师与AI平台架构师：获取模型选型、推理引擎选择、并发配置的实测数据支持。智算中心运营者：掌握推理能耗的优化方法，降低运营成本。大模型API服务商：获取能效优化的系统级方案，提升服务利润率。云服务提供商：了解不同模型-硬件组合的能效特征，优化资源调度策略。H2：FAQ。Q1：报告中的J/token是什么意思？A1：J/token是每生成一个token所消耗的焦耳能量，是衡量大模型推理能效的核心指标。数值越低，能效越高。Q2：为什么批处理大小对能效影响这么大？A2：能耗随batch size增大单调下降是因为更大的batch size可以更充分地利用GPU计算资源，摊薄每个token的固定开销。Q3：MoE架构为什么在能效上有优势？A3：MoE（混合专家）模型每次推理只激活部分专家参数，实际计算量远小于模型总参数量。配合FP8低比特量化，可在保持性能的同时大幅降低能耗。Q4：推理引擎对能效的影响为什么这么大？A4：不同推理引擎在算子融合、内存管理、调度策略上的优化程度差异显著。DeepSeek-V4在SGLang上的能耗仅为vLLM的22%，说明框架适配度直接影响能效。Q5：报告中哪些模型最具能效优势？A5：Gemma4-31B是三场景能效全能冠军；gpt-oss-120B是MoE+低比特能效标杆，能效与吞吐最佳平衡。完整PDF报告包含内容。完整PDF报告涵盖以下核心内容模块： 算力能效挑战的产业背景与数据。 行业三重困境的系统分析。 评测方法论（五项核心指标、三类场景、统一测试环境）。 八款主流模型文本/代码/多模态三场景完整能耗数据。 能耗热力图与四大能耗规律深度分析。 GPU利用率与TPOT的权衡分析。 推理引擎对能效的影响（vLLM vs SGLang完整对比）。 生产环境选型推荐矩阵。 能效电费映射方法。 Token级能耗精确定位硬件方案。 未来技术展望。延伸阅读。如需了解报告背景与核心结论，可返回查看本报告的深度分析页面。数据来源说明。本页面所有数据均基于清华大学电机工程与应用电子技术系信息能源实验室、清华四川能源互联网研究院信息能源与绿色智算技术研究所联合编制的《大语言模型系统级单位token能耗测评》报告。