检测报告
这里展示的是可核验的公开数据;模型指纹、降智和计费一致性会在原生检测接入后加入。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 95.9%,延迟 4.2s,覆盖 24 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 84.1%,延迟 5.0s,覆盖 46 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 97.5%,延迟 5.2s,覆盖 69 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 99.7%,延迟 3.5s,覆盖 29 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 86.9%,延迟 5.0s,覆盖 20 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 97.0%,延迟 5.4s,覆盖 66 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 91.7%,延迟 5.9s,覆盖 53 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 100.0%,延迟 4.3s,覆盖 18 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 100.0%,延迟 4.5s,覆盖 42 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 100.0%,延迟 3.5s,覆盖 29 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 83.9%,延迟 5.1s,覆盖 41 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 99.0%,延迟 5.2s,覆盖 72 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 99.6%,延迟 4.0s,覆盖 21 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 91.2%,延迟 4.3s,覆盖 42 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 97.7%,延迟 5.6s,覆盖 238 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 98.9%,延迟 5.6s,覆盖 28 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 100.0%,延迟 6.3s,覆盖 72 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 100.0%,延迟 3.5s,覆盖 18 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 100.0%,延迟 6.2s,覆盖 11 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 100.0%,延迟 3.3s,覆盖 16 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 87.0%,延迟 4.0s,覆盖 38 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 100.0%,延迟 6.9s,覆盖 21 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 88.5%,延迟 5.7s,覆盖 54 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 48.3%,延迟 19.5s,覆盖 56 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 95.0%,延迟 4.2s,覆盖 54 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 99.9%,延迟 5.6s,覆盖 43 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 99.4%,延迟 4.0s,覆盖 24 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 100.0%,延迟 4.1s,覆盖 41 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 99.4%,延迟 5.0s,覆盖 18 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 96.5%,延迟 7.9s,覆盖 35 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 86.9%,延迟 6.8s,覆盖 36 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 62.7%,延迟 5.4s,覆盖 9 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 98.1%,延迟 3.9s,覆盖 21 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 85.9%,延迟 4.3s,覆盖 6 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 99.2%,延迟 5.0s,覆盖 29 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 81.3%,延迟 9.1s,覆盖 40 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 100.0%,延迟 4.6s,覆盖 19 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 97.1%,延迟 5.4s,覆盖 84 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 92.9%,延迟 4.0s,覆盖 42 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 99.5%,延迟 3.7s,覆盖 60 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 99.3%,延迟 4.4s,覆盖 12 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 96.2%,延迟 5.1s,覆盖 29 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 100.0%,延迟 5.3s,覆盖 30 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 98.4%,延迟 6.9s,覆盖 34 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 100.0%,延迟 2.5s,覆盖 7 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 100.0%,延迟 4.5s,覆盖 64 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 97.6%,延迟 8.4s,覆盖 5 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 94.7%,延迟 3.7s,覆盖 58 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 75.8%,延迟 6.0s,覆盖 7 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 95.1%,延迟 4.0s,覆盖 26 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 100.0%,延迟 6.0s,覆盖 35 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 98.9%,延迟 5.2s,覆盖 33 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 56.7%,延迟 4.5s,覆盖 39 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 84.8%,延迟 7.2s,覆盖 20 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 100.0%,延迟 5.1s,覆盖 31 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 97.7%,延迟 4.4s,覆盖 15 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 96.9%,延迟 9.4s,覆盖 56 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 100.0%,延迟 4.1s,覆盖 49 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 98.2%,延迟 8.2s,覆盖 36 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 99.7%,延迟 5.6s,覆盖 29 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 46.9%,延迟 4.4s,覆盖 41 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 96.1%,延迟 4.7s,覆盖 13 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 65.4%,延迟 6.4s,覆盖 27 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 99.4%,延迟 5.4s,覆盖 33 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 100.0%,延迟 6.1s,覆盖 52 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 99.7%,延迟 7.1s,覆盖 65 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 87.3%,延迟 3.5s,覆盖 18 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 100.0%,延迟 4.3s,覆盖 107 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 92.4%,延迟 7.3s,覆盖 27 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 99.7%,延迟 8.2s,覆盖 166 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 100.0%,延迟 3.0s,覆盖 26 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 98.4%,延迟 3.5s,覆盖 39 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 78.2%,延迟 5.5s,覆盖 48 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 65.7%,延迟 3.9s,覆盖 128 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 99.8%,延迟 5.0s,覆盖 131 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 100.0%,延迟 5.2s,覆盖 65 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 97.0%,延迟 6.9s,覆盖 103 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 99.4%,延迟 7.0s,覆盖 58 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 99.5%,延迟 4.3s,覆盖 55 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 100.0%,延迟 5.7s,覆盖 129 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 93.4%,延迟 6.1s,覆盖 15 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 85.1%,延迟 7.7s,覆盖 8 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 97.2%,延迟 8.6s,覆盖 62 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 95.1%,延迟 6.2s,覆盖 32 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 91.0%,延迟 6.2s,覆盖 59 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 99.7%,延迟 5.9s,覆盖 40 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 98.1%,延迟 8.4s,覆盖 20 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 97.2%,延迟 4.8s,覆盖 33 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 89.7%,延迟 6.3s,覆盖 66 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 85.5%,延迟 4.7s,覆盖 55 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 98.0%,延迟 5.5s,覆盖 40 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 97.9%,延迟 4.7s,覆盖 40 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 99.8%,延迟 4.8s,覆盖 24 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 87.4%,延迟 5.5s,覆盖 36 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 93.7%,延迟 5.8s,覆盖 13 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 97.1%,延迟 4.8s,覆盖 17 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 99.5%,延迟 5.9s,覆盖 92 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 100.0%,延迟 3.9s,覆盖 14 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 63.1%,延迟 10.1s,覆盖 58 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 99.7%,延迟 7.0s,覆盖 15 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 99.8%,延迟 5.2s,覆盖 8 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 80.8%,延迟 5.0s,覆盖 42 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 99.6%,延迟 4.8s,覆盖 34 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 100.0%,延迟 7.6s,覆盖 40 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 97.4%,延迟 7.3s,覆盖 102 个模型。
样本偏少或波动较大,建议先小额测试,不要一次充太多。
在线率 94.6%,延迟 5.5s,覆盖 42 个模型。
可以先用,但建议先小额充值,跑一周再决定长期使用。
在线率 100.0%,延迟 3.6s,覆盖 52 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 98.5%,延迟 6.0s,覆盖 47 个模型。
可以用,但晚高峰延迟和样本量还需要继续观察。
在线率 99.2%,延迟 5.5s,覆盖 82 个模型。