大模型评测、定制基准与模型竞技
为领域任务设计评测基准、任务集和评判协议，通过盲测与成对比较，综合衡量模型能力、成本和延迟。
更新于 2026 年 10 月 10 日
用真实任务定义能力
通用榜单可以提供参考，领域选型仍需要贴近实际使用的任务。评测集应明确样本来源、任务类别和评分方法，并与训练数据分开管理。
盲测、成对比较与评判协议
对开放式回答，可以使用盲测与成对比较减少模型名称造成的偏差。评判协议需要写清楚质量标准、平局处理及人工复核方式。
把质量、成本和延迟一起衡量
模型选型不仅看一个总分。记录任务完成率、失败类型、推理配置、运行成本与响应延迟，才能在同一条件下比较，并在版本更新后进行回归评测。
常见问题
定制评测基准和通用榜单有什么区别？
定制基准围绕特定领域、业务任务和验收标准构建；通用榜单覆盖更广，但未必反映具体应用中的表现。
模型竞技排名能直接决定选型吗？
不能单独决定。成对偏好结果需要结合任务覆盖范围、样本量、评判方法、成本和延迟来解释。