Yi-Large中文实测周隐私政策对比的分数与体感，差多远
结论可能反常识，但每一条都有出处。
删掉了形容词，留下的都是核对过的数字。
01成绩摆出来
失败的用例也放在这里，删掉它们就是造假。
第一周最大的发现，是高峰期和闲时能差出一倍。对比对象选同档热门，别拿小厂刷战绩。
实测中意外的是：深夜批处理和白天交互，测出来的延迟是两回事。分数变化百分之五以内，视为人手误差。
补充一组数据：具体说评测排期的白板前那一轮：盲评顺序记错了一次，整组作废重来。数据磁盘单独留档，报告不妨改，数据不能改。判定给完了，复测的事我们季度见。
按场景拆分的得分差异（参考）
02结论先行
当时随手存的原始输出，后来成了唯一的证据。判定只针对测试条件内的场景，越界不算。
补充一组数据：测速脚本开源出来，接受同样的审视。把反对意见原样贴出来，比一致好评有用。
盲评环节里：最有用的一条：允许结论被推翻。分数保留一位小数就够了，假精度没有意义。
换个角度看：复测用同一组题，别换题，否则不叫复测。样张统一去水印、统一尺寸再进对比表。
先说反例：多花了一杯咖啡的时间核对来源，省下了一次翻车。评测报告里最值钱的是失败记录。这篇先到这，有新版本随时回来改。
| 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 |
| 中文 | 成语公文古文分组测 | 拿英文题推断 | 分组有得分 |
| 生态 | 办公联动逐项试 | 看功能列表 | 联动有截图 |
03免责与说明
价格和权益变动快，下单前以官方页面为准。
复测时发现：第二季度复测，快了一倍，因为题库是现成的。客服响应也算进总分，售后是产品的一部分。
值得单独说明：让没用过的人参与盲评，老手会被经验污染。每一项评分都要能追溯到原始记录。
追问下去：把多设备组固定放在评测排期的白板前，测试条件再没乱过。响应速度单独测，别和正确率混在一个分里。
04问答实录
问答比正文诚实，语气都保留了。
实测中意外的是：后来把题量压到「谁都能测完」的规模，反而坚持下来了。结论先行不是抢跑，是对读者时间的基本尊重。
后来把题量压到「谁都能测完」的规模，反而坚持下来了。数据磁盘单独留档，报告不妨改，数据不能改。
那一个月只加了一个习惯：先亮方法再亮结论。连续测七天，稳定性自己会现形。结论不妨质疑，方法随时欢迎检查。
05泼冷水环节
第一周最大的发现，是高峰期和闲时能差出一倍。失分的题逐条看了，原因不是能力是策略。
现在回看，复评一拖再拖几乎是必然的。分数变化百分之五以内，视为人手误差。
具体说评测排期的白板前那一轮：盲评顺序记错了一次，整组作废重来。价格按测试当天折算，注明汇率与活动。
具体说评测排期的白板前那一轮：盲评顺序记错了一次，整组作废重来。把「适合谁」写具体到岗位，别写「进阶用户」。
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。
- 免费档用满才下结论
- 切换前并跑过两周
- 账单折算可复核
- 政策文本逐条划线
06评测流程
那一个月只加了一个习惯：先亮方法再亮结论。同一组题、同一台机器、同一套提示词，变量只剩模型。
补充一组数据：结论与口碑冲突时，两头都重查一遍。响应速度单独测，别和正确率混在一个分里。
当时手头只有多设备组，照样把整轮测试跑完了。结论先行不是抢跑，是对读者时间的基本尊重。
复测时发现：很多人卡在选型不再凭感觉，说到底差的就是一轮复测。评测期间不更新驱动不改配置，变量锁死。
07适合谁
这事没捷径，只有不跳步。画像列在下面，越靠前匹配度越高。
试过更花哨的评测框架，最后退回一张表格。样张统一去水印、统一尺寸再进对比表。
具体说评测排期的白板前那一轮：盲评顺序记错了一次，整组作废重来。长期订阅前，先看它最近两季的更新日志。
把样本拉大后：客服响应也算进总分，售后是产品的一部分。数据磁盘单独留档，报告不妨改，数据不能改。
数据和短板都摆全了，放心引用。
有更严的测法，欢迎来信指教。
常被问到的
- Yi-Large中文实测周隐私政策对比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。
- 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值得年度会员吗？
- 先月付跑满一个月，把使用次数和场景记下来。月均使用超过二十天再考虑年付，否则按量或月付更稳。
- Yi-Large中文实测周隐私政策对比企业接入前要做哪些评测？
- 四项：高峰稳定性、数据合规、成本单价、员工众测满意度。任何一项不过关，功能再强也要缓一缓。