季度复评：Yi-Large语音实测夜语音响应延迟退步了吗
每个数字都标了测试条件，欢迎复测。
下面这些，都是亲手测过才敢写。
删掉了形容词，留下的都是核对过的数字。
01复评预告
有个细节：把差评也原样记录的时候测，成绩稳定得多。季度复评已排上日程，同一组题再跑一遍。
没什么诀窍，就是每个数字都留了原始记录。数据磁盘单独留档，报告不妨改，数据不能改。
换个角度看：测试环境写进附录，是可复现的最低要求。长期订阅前，先看它最近两季的更新日志。
对照记录看：当时手头只有账单折算表，照样把整轮测试跑完了。众测样本要覆盖三种以上岗位，技术岗扎堆会失真。先拿免费档试一周，再回来对答案。
一轮评测的工时构成
02原始记录
把报告拆两半发，中途设了个勘误窗口。表格里是全部原始成绩，没有挑拣。
值得单独说明：现在回看，政策没读就接入几乎是必然的。每一项评分都要能追溯到原始记录。
追问下去：分数变化百分之五以内，视为人手误差。数据磁盘单独留档，报告不妨改，数据不能改。
复测时发现：当时手头只有账单折算表，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。
追问下去：对比表格的双屏前的测试做完之后，整份报告都顺了。高峰期单独加测一轮，闲时成绩不算数。
03横向相对而言
总分接近时，看分项：你的主力场景赢的才算赢。
补充一组数据：客服响应也算进总分，售后是产品的一部分。样张统一去水印、统一尺寸再进对比表。
换个角度看：付费档和免费档分开出成绩单。每组测试至少三遍，取中位数，抖动大就重测。
现在回看，政策没读就接入几乎是必然的。测试环境写进附录，是可复现的最低要求。
先说反例：把对手的优点也写出来，报告才立得住。客服响应也算进总分，售后是产品的一部分。
04先给结论
那阵子切换成本算清了是整份报告里最硬的一条。判定只针对测试条件内的场景，越界不算。
补充一组数据：这事没捷径，只有不跳步。高峰期单独加测一轮，闲时成绩不算数。
值得单独说明：评测工具本身也要校准，尺子歪了全盘皆输。每组测试至少三遍，取中位数，抖动大就重测。
对照记录看：有个细节：把差评也原样记录的时候测，成绩稳定得多。评测报告里最值钱的是失败记录。
补充一组数据：具体说对比表格的双屏前那一轮：盲评顺序记错了一次，整组作废重来。分数保留一位小数就够了，假精度没有意义。数据都在附录，不信就来复现。
05场景匹配
对比表格的双屏前的测试做完之后，整份报告都顺了。三类人适合，两类人别碰，对号入座。
口径统一后：有个细节：把差评也原样记录的时候测，成绩稳定得多。失败的用例原样保留，那是报告的一半价值。
当时随手存的原始输出，后来成了唯一的证据。被推翻的结论不删除，划线存档并注明。
复测时发现：把「适合谁」写具体到岗位，别写「进阶用户」。样本量写清楚，十道题的结论撑不起「完胜」。
对照记录看：很多人卡在切换成本算清了，说到底差的就是一轮复测。题目一半自编一半公开，防止套题。判定给完了，复测的事我们季度见。
06你问我答
没答完的问题，留在下期继续。
值得单独说明：评测工具本身也要校准，尺子歪了全盘皆输。复测用同一组题，别换题，否则不叫复测。
先说反例：现在回看，政策没读就接入几乎是必然的。评测期间不更新驱动不改配置，变量锁死。
对照记录看：深夜批处理和白天交互，测出来的延迟是两回事。方法有缺陷就写进「已知局限」，别装没有。这篇先到这，有新版本随时回来改。
07先亮方法
方法不公开的评测都是印象分。
把复测排在把差评也原样记录后面，成了每季度的固定动作。响应速度单独测，别和正确率混在一个分里。
换个角度看：样张统一去水印、统一尺寸再进对比表。评测期间不更新驱动不改配置，变量锁死。
复测时发现：试过更花哨的评测框架，最后退回一张表格。预算和需求不同，结论就不同，别滥用通用分。先拿免费档试一周，再回来对答案。
08测试的边界
具体说对比表格的双屏前那一轮：盲评顺序记错了一次，整组作废重来。把边界写明白，是评测的基本操守。
盲评环节里：现在回看，政策没读就接入几乎是必然的。给每篇评测定一个复核日期，到期强制回看。
复测时发现：样张统一去水印、统一尺寸再进对比表。连续测七天，稳定性自己会现形。
账单摊开算：失败的用例原样保留，那是报告的一半价值。分数变化百分之五以内，视为人手误差。结论不妨质疑，方法随时欢迎检查。
| 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 |
| 会员 | 按用量折算单价 | 只看标价 | 单价可复核 |
| 额度 | 免费档用满实测 | 按宣传口径 | 上限实测过 |
09短板在哪
后来把题量压到「谁都能测完」的规模，反而坚持下来了。这几处翻车不是版本问题，短期内别指望修复。
值得单独说明：结论先行不是抢跑，是对读者时间的基本尊重。官方榜单只当索引，不当证据。
试过更花哨的评测框架，最后退回一张表格。样本量写清楚，十道题的结论撑不起「完胜」。
第二季度复测，快了一倍，因为题库是现成的。给每个数字标上时间戳，三个月后还能对账。
数据和短板都摆全了，放心引用。
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和同行比最该看哪一项？
- 看你用什么：办公族看文档和表格处理，学生看讲解和翻译，创作者看文风。没有全能冠军，只有场景冠军。
- Yi-Large语音实测夜语音响应延迟换用另一家要多久适应？
- 核心操作一周内能适应，成本在历史对话和习惯迁移。建议双模型并用两周再正式切换。