评测转向「任务完成时间」：流得快不等于干得完

随着工作负载越来越「代理化」，只比每秒吐出多少 token 已经不够。新的性能标尺把焦点放到「完成一项任务要多久」：从发出请求到拿到最终结果的端到端时间，覆盖预填充、隐藏推理与生成全过程，并纳入多轮编码与知识工作场景。

在这一口径下，单位速度更快的模型未必更早收工。输出更克制、步骤更少的模型，往往能以更低的端到端耗时跑完同等智能指数任务；而把努力档位从最高降到 API 默认中档，通常能把耗时与成本同时压下数倍，智能分数只小幅回落。

对选型团队来说，建议把「任务完成时间」和「默认档位成本」写进评测清单：先用榜单短名单，再在真实 Agent 流水线上计时计费。盯着流式观感做采购，很容易买到「看起来很快、干完却更慢」的方案。