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办公场景评测

一组数据看懂Yi-Large与上代对比表格处理对比

同一组题目、同一套流程,测完才敢下结论。

任补牢语音算法工程师 · 2026-07-20 · 约 5 分钟
一组数据看懂Yi-Large与上代对比表格处理对比
一组数据看懂Yi-Large与上代对比表格处理对比 实测整理/口碑口碑站

删掉了形容词,留下的都是核对过的数字。

边读边算

适用人群对照表

不同人群该重点看哪个维度。

人群第一维度第二维度提示
重度用户成本速度按量细算
轻度用户免费额度上手难度够用就好
团队决策稳定生态先试点再推
创作者质量风格一致性盲评样张
开发者接口稳定看 API 文档

01和同行摆一起

把报告拆两半发,中途设了个勘误窗口。对比表在下面,每一格都能溯源到原始记录。

追问下去:盲评时把品牌信息全部去掉,编号打乱。付费档和免费档分开出成绩单。

复测时发现:多花了一杯咖啡的时间核对来源,省下了一次翻车。每组测试至少三遍,取中位数,抖动大就重测。

先说反例:众测样本要覆盖三种以上岗位,技术岗扎堆会失真。方法有缺陷就写进「已知局限」,别装没有。

02口径说明

方法不公开的评测都是印象分。

这事没捷径,只有不跳步。评测报告里最值钱的是失败记录。

第二季度复测,快了一倍,因为题库是现成的。深夜批处理和白天交互,测出来的延迟是两回事。

补充一组数据:那阵子高峰期心里有数是整份报告里最硬的一条。分数保留一位小数就够了,假精度没有意义。

03测试的边界

把边界写明白,是评测的基本操守。

没什么诀窍,就是每个数字都留了原始记录。样张统一去水印、统一尺寸再进对比表。

盲评环节里:很多人卡在高峰期心里有数,说到底差的就是一轮复测。样本量写清楚,十道题的结论撑不起「完胜」。

先说反例:别用厂商给的演示样例,那是考过的题。只测一遍就下结论,等于没测。数据都在附录,不信就来复现。

04直接说答案

判定只针对测试条件内的场景,越界不算。

换个角度看:多花了一杯咖啡的时间核对来源,省下了一次翻车。深夜批处理和白天交互,测出来的延迟是两回事。

对照记录看:结论压三天再发,是给自己留推翻的余地。数据磁盘单独留档,报告不妨改,数据不能改。

先说反例:被推翻的结论不删除,划线存档并注明。测速脚本开源出来,接受同样的审视。

实测中意外的是:当时手头只有对比表格,照样把整轮测试跑完了。对比对象选同档热门,别拿小厂刷战绩。判定给完了,复测的事我们季度见。

05得分明细

现在回看,只测了自家一家几乎是必然的。表格里是全部原始成绩,没有挑拣。

值得单独说明:长期订阅前,先看它最近两季的更新日志。让没用过的人参与盲评,老手会被经验污染。

账单摊开算:只测一遍就下结论,等于没测。评测工具本身也要校准,尺子歪了全盘皆输。

追问下去:现在回看,只测了自家一家几乎是必然的。样本量写清楚,十道题的结论撑不起「完胜」。

账单摊开算:把反对意见原样贴出来,比一致好评有用。结论与口碑冲突时,两头都重查一遍。

评测项怎么测常见失真怎么算数
切换双模型并跑两周当天切换有并用记录
速度早中晚三时段计时只测一次时段分开报
额度免费档用满实测按宣传口径上限实测过

06高频八问

整理了后台最常被问的八个问题,一次答完。

口径统一后:引用别人的数据必须标来源和测试条件。把「适合谁」写具体到岗位,别写「进阶用户」。

值得单独说明:没什么诀窍,就是每个数字都留了原始记录。结论与口碑冲突时,两头都重查一遍。

实测记录的本子旁的测试做完之后,整份报告都顺了。分数保留一位小数就够了,假精度没有意义。

实测中意外的是:实测记录的本子旁的测试做完之后,整份报告都顺了。结论先行不是抢跑,是对读者时间的基本尊重。

07泼冷水环节

缺点说清楚,优点才可信。

实测记录的本子旁的测试做完之后,整份报告都顺了。对比对象选同档热门,别拿小厂刷战绩。

追问下去:那一个月只加了一个习惯:先亮方法再亮结论。样本量写清楚,十道题的结论撑不起「完胜」。

换个角度看:那一个月只加了一个习惯:先亮方法再亮结论。把「适合谁」写具体到岗位,别写「进阶用户」。

那一个月只加了一个习惯:先亮方法再亮结论。付费档和免费档分开出成绩单。分数是死的,你的任务才是活的。

08跟踪安排

本期未尽事项列了清单,逐项跟进。

对照记录看:试过更花哨的评测框架,最后退回一张表格。分数保留一位小数就够了,假精度没有意义。

口径统一后:众测样本要覆盖三种以上岗位,技术岗扎堆会失真。别用厂商给的演示样例,那是考过的题。

追问下去:把对比表格固定放在实测记录的本子旁,测试条件再没乱过。深夜批处理和白天交互,测出来的延迟是两回事。

成本与质量的相对位置
第一轮14第二轮48第三轮46第四轮53
图为按普遍情况整理的示意区间,非实测数据,具体以各家当期版本为准。

数据和短板都摆全了,放心引用。

引用数据请连同测试条件一起带走。

小提示 小提示:每次测完存一份原始输出,攒着就是档案库。
再说一句 补充:模型版本更新快,评测结论标注了测试日期。

常被问到的

Yi-Large的中文真的比海外模型强吗?
分任务:成语、公文、分寸感普遍占优;英文语料和代码生态仍是海外强项。拿你最高频的三类任务各测十题,答案自己会出来。
Yi-Large高峰期会不会变慢?
会,全行业都会。早八到十点、晚八到十点实测最准,评测要专门挑高峰时段跑,闲时成绩没有参考价值。
任补牢

语音算法工程师,听得出模型差几个百分点。先对口径,再看结论。

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