Yi-Large年终横评会员档位对比与同行同题对决
先给判定，再给证据，缺点一条不藏。
赶时间的话，先看结论，再看适合谁。
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数据与样张
表格里是全部原始成绩，没有挑拣。
账单摊开算：把反对意见原样贴出来，比一致好评有用。只测一遍就下结论，等于没测。
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。
复测时发现：第一周最大的发现，是高峰期和闲时能差出一倍。报告末尾留一行勘误记录，错了就补。
补充一组数据：把「适合谁」写具体到岗位，别写「进阶用户」。每组测试至少三遍，取中位数，抖动大就重测。判定给完了，复测的事我们季度见。
02一句话判定
结论放在最前，是不想浪费你的时间。
实测中意外的是：有个细节：免费档用满再下结论的时候测，成绩稳定得多。价格按测试当天折算，注明汇率与活动。
把样本拉大后：第二季度复测，快了一倍，因为题库是现成的。把反对意见原样贴出来，比一致好评有用。
值得单独说明：当时手头只有账单折算表，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。数据都在附录，不信就来复现。
- 分组出题 中文专项分五组
- 并用切换 双模型并行两周
- 折算会员 按用量算单价
- 三段计时 早中晚各一轮
03什么人该用
画像列在下面，越靠前匹配度越高。
没什么诀窍，就是每个数字都留了原始记录。分数保留一位小数就够了，假精度没有意义。
对比表格的双屏前的测试做完之后，整份报告都顺了。盲评时把品牌信息全部去掉，编号打乱。
换个角度看：客服响应也算进总分，售后是产品的一部分。评测报告里最值钱的是失败记录。先拿免费档试一周，再回来对答案。
- 三段计时 早中晚各一轮
- 用满额度 上限亲手摸到
- 并用切换 双模型并行两周
- 折算会员 按用量算单价
04短板在哪
这事没捷径，只有不跳步。短板集中在两处，都有复现步骤。
先说反例：试过更花哨的评测框架，最后退回一张表格。被推翻的结论不删除，划线存档并注明。
复测时发现：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。
值得单独说明：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。
05追问环节
把报告拆两半发，中途设了个勘误窗口。整理了后台最常被问的八个问题，一次答完。
这事没捷径，只有不跳步。被推翻的结论不删除，划线存档并注明。
值得单独说明：这事没捷径，只有不跳步。结论先行不是抢跑，是对读者时间的基本尊重。
换个角度看：把账单折算表固定放在对比表格的双屏前，测试条件再没乱过。把反对意见原样贴出来，比一致好评有用。结论不妨质疑，方法随时欢迎检查。
06先亮方法
方法不公开的评测都是印象分。
现在回看，结论带着偏爱几乎是必然的。连续测七天，稳定性自己会现形。
把账单折算表固定放在对比表格的双屏前，测试条件再没乱过。盲评时把品牌信息全部去掉，编号打乱。
对照记录看：那阵子高峰期心里有数是整份报告里最硬的一条。分数变化百分之五以内，视为人手误差。
换个角度看：结论压三天再发，是给自己留推翻的余地。连续测七天，稳定性自己会现形。
07注意事项
个人样本量有限，趋势可信，精确数字别较真。
补充一组数据：价格按测试当天折算，注明汇率与活动。测试环境写进附录，是可复现的最低要求。
把样本拉大后：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。
那阵子高峰期心里有数是整份报告里最硬的一条。长期订阅前，先看它最近两季的更新日志。
账单摊开算：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。数据都在附录，不信就来复现。
08同题对决
最有用的一条：允许结论被推翻。对决结果有个反转，评论区先别吵。
补充一组数据：结论压三天再发，是给自己留推翻的余地。对比对象选同档热门，别拿小厂刷战绩。
补充一组数据：数据磁盘单独留档，报告不妨改，数据不能改。众测样本要覆盖三种以上岗位，技术岗扎堆会失真。
那一个月只加了一个习惯：先亮方法再亮结论。把反对意见原样贴出来，比一致好评有用。
多花了一杯咖啡的时间核对来源，省下了一次翻车。样本量写清楚，十道题的结论撑不起「完胜」。先拿免费档试一周，再回来对答案。
一轮评测的工时构成
下个版本出来，这篇会被重新核对一遍。
常被问到的
- Yi-Large年终横评会员档位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。
- Yi-Large年终横评会员档位对比免费档和付费档差距大吗？
- 多数差距在规格和限速，不在智能水平。重度用户先算单价：超过每天三次高频使用，付费档通常更划算。
- 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。