Text completion 的性能取决于许多因素，包括所使用的模型、文本输入的长度和复杂性，以及系统的硬件配置和网络连接状态。

  目前，OpenAI 的 GPT-3 模型是一种在 Text completion 领域表现出色的语言模型。它由1750亿个参数组成，具有强大的文本生成能力，能够生成连贯、有逻辑的文本。GPT-3 在各种文本生成任务中都表现出很高的准确性和多样性。

  但是，由于其参数量巨大，GPT-3 的运行速度较慢，响应时间可能较长。此外，其需要大量的计算资源和存储空间来进行训练和推理，因此对硬件配置要求比较高。这可能对一些较低配置的设备或服务器提出挑战。

  另外，网络连接状况也会影响 Text completion 的性能。由于需要与远程服务器进行通信，如果网络延迟较高或不稳定，可能会导致响应时间延长。

  总体而言，Text completion 的性能受到多个因素的影响，包括模型质量、硬件配置和网络连接状态。在使用时，需要根据具体需求和条件来评估和权衡。