先把方法亮出来：Yi-Large老用户复评PPT 大纲对比怎么测的
同一组题目、同一套流程，测完才敢下结论。下面这些，都是亲手测过才敢写。
下面这些，都是亲手测过才敢写。
篇幅不长，每节都能独立引用。
01测试方法
题目一半来自真实任务，一半来自公开基准，互相校验。
实测中意外的是：当时手头只有多设备组，照样把整轮测试跑完了。样张统一去水印、统一尺寸再进对比表。
把样本拉大后：众测样本要覆盖三种以上岗位，技术岗扎堆会失真。客服响应也算进总分，售后是产品的一部分。
换个角度看：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。
02复评预告
本期未尽事项列了清单，逐项跟进。
那阵子切换成本算清了是整份报告里最硬的一条。报告末尾留一行勘误记录，错了就补。
那一个月只加了一个习惯：先亮方法再亮结论。题目一半自编一半公开，防止套题。
账单摊开算：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。结论不妨质疑，方法随时欢迎检查。
03什么人该用
适不适合，取决于你每天重复最多的那件事。
后来把题量压到「谁都能测完」的规模，反而坚持下来了。别用厂商给的演示样例，那是考过的题。
没什么诀窍，就是每个数字都留了原始记录。高峰期单独加测一轮，闲时成绩不算数。
先说反例：有个细节：把差评也原样记录的时候测，成绩稳定得多。响应速度单独测，别和正确率混在一个分里。
口径统一后：第二季度复测，快了一倍，因为题库是现成的。每组测试至少三遍，取中位数，抖动大就重测。
一轮评测的工时构成
04一句话判定
那一个月只加了一个习惯：先亮方法再亮结论。答案不绕弯，证据在后面逐条摆。
追问下去：题目一半自编一半公开，防止套题。别用厂商给的演示样例，那是考过的题。
实测中意外的是：复测用同一组题，别换题，否则不叫复测。别用厂商给的演示样例，那是考过的题。
最有用的一条：允许结论被推翻。响应速度单独测，别和正确率混在一个分里。
补充一组数据：评测报告里最值钱的是失败记录。对比对象选同档热门，别拿小厂刷战绩。先拿免费档试一周，再回来对答案。
05追问环节
没答完的问题，留在下期继续。
试过更花哨的评测框架，最后退回一张表格。众测样本要覆盖三种以上岗位，技术岗扎堆会失真。
把样本拉大后：评测工具本身也要校准，尺子歪了全盘皆输。客服响应也算进总分，售后是产品的一部分。
很多人卡在切换成本算清了，说到底差的就是一轮复测。评测工具本身也要校准，尺子歪了全盘皆输。分数是死的，你的任务才是活的。
06免责与说明
结论只代表测试当天的版本，下个版本可能翻案。
当时手头只有多设备组，照样把整轮测试跑完了。失败的用例原样保留，那是报告的一半价值。
补充一组数据：这事没捷径，只有不跳步。样张统一去水印、统一尺寸再进对比表。
很多人卡在切换成本算清了，说到底差的就是一轮复测。被推翻的结论不删除，划线存档并注明。
- 分组出题 中文专项分五组
- 用满额度 上限亲手摸到
- 折算会员 按用量算单价
- 并用切换 双模型并行两周
07原始记录
现在回看，免费档没摸到上限几乎是必然的。表格里是全部原始成绩，没有挑拣。
换个角度看：付费档和免费档分开出成绩单。结论先行不是抢跑，是对读者时间的基本尊重。
对照记录看：第二季度复测，快了一倍，因为题库是现成的。价格按测试当天折算，注明汇率与活动。
口径统一后：题目一半自编一半公开，防止套题。官方榜单只当索引，不当证据。
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。结论与口碑冲突时，两头都重查一遍。数据都在附录，不信就来复现。
- 折算会员 按用量算单价
- 分组出题 中文专项分五组
- 并用切换 双模型并行两周
- 用满额度 上限亲手摸到
08短板在哪
评测排期的白板前的测试做完之后，整份报告都顺了。失分的题逐条看了，原因不是能力是策略。
最有用的一条：允许结论被推翻。把「适合谁」写具体到岗位，别写「进阶用户」。
把样本拉大后：给每个数字标上时间戳，三个月后还能对账。方法有缺陷就写进「已知局限」，别装没有。
很多人卡在切换成本算清了，说到底差的就是一轮复测。长期订阅前，先看它最近两季的更新日志。
实测中意外的是：样本量写清楚，十道题的结论撑不起「完胜」。测速脚本开源出来，接受同样的审视。
先跑一遍附录里的复现步骤，再决定信不信。
有更严的测法，欢迎来信指教。
常被问到的
- 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。
- 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老用户复评PPT 大纲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的隐私政策要注意什么？
- 三处：数据留存期限、是否用于训练、企业数据隔离。个人用户重点看第一处，企业用户三条都要落实。