写给犹豫的人:Yi-Large移动端众测付费衔接方案实测问答
先给判定,再给证据,缺点一条不藏。

删掉了形容词,留下的都是核对过的数字。
01怎么测的
环境与参数写在文末附录,欢迎一键复现。
没什么诀窍,就是每个数字都留了原始记录。方法有缺陷就写进「已知局限」,别装没有。
账单摊开算:最有用的一条:允许结论被推翻。预算和需求不同,结论就不同,别滥用通用分。
复测时发现:分数变化百分之五以内,视为人手误差。把反对意见原样贴出来,比一致好评有用。
02数据与样张
具体说高峰期的早八工位那一轮:盲评顺序记错了一次,整组作废重来。样张和回答原文都存了档,谁都不妨核对。
值得单独说明:给每篇评测定一个复核日期,到期强制回看。盲评时把品牌信息全部去掉,编号打乱。
对照记录看:结论与口碑冲突时,两头都重查一遍。客服响应也算进总分,售后是产品的一部分。
实测中意外的是:样张统一去水印、统一尺寸再进对比表。报告末尾留一行勘误记录,错了就补。
值得单独说明:让没用过的人参与盲评,老手会被经验污染。数据磁盘单独留档,报告不妨改,数据不能改。先拿免费档试一周,再回来对答案。
03对号入座
判断标准只有一条:你的高频任务是不是它的强项。
当时随手存的原始输出,后来成了唯一的证据。复测用同一组题,别换题,否则不叫复测。
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。失败的用例原样保留,那是报告的一半价值。
后来把题量压到「谁都能测完」的规模,反而坚持下来了。给每篇评测定一个复核日期,到期强制回看。
值得单独说明:测试环境写进附录,是可复现的最低要求。众测样本要覆盖三种以上岗位,技术岗扎堆会失真。分数是死的,你的任务才是活的。
“分数是索引,场景才是答案。”
04后续计划
下期测它的直接对手,选题在评论区投票。
换个角度看:把报告拆两半发,中途设了个勘误窗口。给每篇评测定一个复核日期,到期强制回看。
追问下去:最有用的一条:允许结论被推翻。数据磁盘单独留档,报告不妨改,数据不能改。
实测中意外的是:结论压三天再发,是给自己留推翻的余地。让没用过的人参与盲评,老手会被经验污染。这篇先到这,有新版本随时回来改。
05问答实录
当时手头只有对比表格,照样把整轮测试跑完了。问答区不删差评,删了的才值得警惕。
盲评环节里:后来把题量压到「谁都能测完」的规模,反而坚持下来了。引用别人的数据必须标来源和测试条件。
第二季度复测,快了一倍,因为题库是现成的。预算和需求不同,结论就不同,别滥用通用分。
先说反例:结论压三天再发,是给自己留推翻的余地。让没用过的人参与盲评,老手会被经验污染。
06直接说答案
把报告拆两半发,中途设了个勘误窗口。先亮结论,不认同的不妨直接跳到方法那一节来挑刺。
实测中意外的是:那一个月只加了一个习惯:先亮方法再亮结论。给每篇评测定一个复核日期,到期强制回看。
口径统一后:第一周最大的发现,是高峰期和闲时能差出一倍。把「适合谁」写具体到岗位,别写「进阶用户」。
先说反例:把报告拆两半发,中途设了个勘误窗口。连续测七天,稳定性自己会现形。
换个角度看:评测报告里最值钱的是失败记录。结论压三天再发,是给自己留推翻的余地。
成本与质量的相对位置
07测试的边界
把边界写明白,是评测的基本操守。
这事没捷径,只有不跳步。付费档和免费档分开出成绩单。
把样本拉大后:多花了一杯咖啡的时间核对来源,省下了一次翻车。价格按测试当天折算,注明汇率与活动。
复测时发现:对比对象选同档热门,别拿小厂刷战绩。失败的用例原样保留,那是报告的一半价值。
试过更花哨的评测框架,最后退回一张表格。只测一遍就下结论,等于没测。
08缺点不藏
缺点说清楚,优点才可信。
把报告拆两半发,中途设了个勘误窗口。引用别人的数据必须标来源和测试条件。
先说反例:有个细节:月底把账单折成单价的时候测,成绩稳定得多。深夜批处理和白天交互,测出来的延迟是两回事。
把对比表格固定放在高峰期的早八工位,测试条件再没乱过。评测报告里最值钱的是失败记录。
具体说高峰期的早八工位那一轮:盲评顺序记错了一次,整组作废重来。评测工具本身也要校准,尺子歪了全盘皆输。判定给完了,复测的事我们季度见。
| 评测项 | 怎么测 | 常见失真 | 怎么算数 |
|---|---|---|---|
| 生态 | 办公联动逐项试 | 看功能列表 | 联动有截图 |
| 额度 | 免费档用满实测 | 按宣传口径 | 上限实测过 |
| 会员 | 按用量折算单价 | 只看标价 | 单价可复核 |
报告交了,剩下的看你的任务怎么对号。
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移动端众测付费衔接方案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。
