写给犹豫的人：Yi-Large大促期间实测小程序体验实测问答
盲评、复测、原始记录，三样都齐。这篇按评测的顺序写：结论、方法、数据、短板、适配。
这篇按评测的顺序写：结论、方法、数据、短板、适配。
常见翻车点对照
评测执行中的高频错误。
| 环节 | 翻车点 | 后果 | 对策 |
|---|---|---|---|
| 选题 | 全是公开套题 | 成绩虚高 | 一半自编 |
| 环境 | 配置中途变动 | 成绩不可比 | 锁死配置 |
| 盲评 | 品牌信息泄露 | 评分偏移 | 去标识编号 |
| 统计 | 只报均值 | 掩盖抖动 | 报中位数+区间 |
| 结论 | 当天就发布 | 无法推翻 | 压三天再发 |
01怎么测的
这事没捷径，只有不跳步。环境与参数写在文末附录，欢迎一键复现。
补充一组数据：很多人卡在中文高低一目了然，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。
第二季度复测，快了一倍，因为题库是现成的。结论先行不是抢跑，是对读者时间的基本尊重。
换个角度看：分数保留一位小数就够了，假精度没有意义。以「你每天重复最多的任务」为第一测试项。
复测时发现：那阵子中文高低一目了然是整份报告里最硬的一条。付费档和免费档分开出成绩单。
02追问环节
很多人卡在中文高低一目了然，说到底差的就是一轮复测。问答区不删差评，删了的才值得警惕。
第二季度复测，快了一倍，因为题库是现成的。结论压三天再发，是给自己留推翻的余地。
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。
值得单独说明：那一个月只加了一个习惯：先亮方法再亮结论。把「适合谁」写具体到岗位，别写「进阶用户」。
对照记录看：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。先拿免费档试一周，再回来对答案。
03对决结果
有个细节：同一道题五家轮流问的时候测，成绩稳定得多。总分接近时，看分项：你的主力场景赢的才算赢。
账单摊开算：数据磁盘单独留档，报告不妨改，数据不能改。给每篇评测定一个复核日期，到期强制回看。
口径统一后：第二季度复测，快了一倍，因为题库是现成的。响应速度单独测，别和正确率混在一个分里。
先说反例：只测一遍就下结论，等于没测。以「你每天重复最多的任务」为第一测试项。
多花了一杯咖啡的时间核对来源，省下了一次翻车。结论压三天再发，是给自己留推翻的余地。
按场景拆分的得分差异（参考）
04场景匹配
最有用的一条：允许结论被推翻。没有全能选手，只有匹配与否。
追问下去：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。付费档和免费档分开出成绩单。
盲评环节里：那阵子中文高低一目了然是整份报告里最硬的一条。预算和需求不同，结论就不同，别滥用通用分。
先说反例：有个细节：同一道题五家轮流问的时候测，成绩稳定得多。结论压三天再发，是给自己留推翻的余地。
第二季度复测，快了一倍，因为题库是现成的。响应速度单独测，别和正确率混在一个分里。
05后续计划
本期未尽事项列了清单，逐项跟进。
值得单独说明：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。被推翻的结论不删除，划线存档并注明。
补充一组数据：方法有缺陷就写进「已知局限」，别装没有。复测用同一组题，别换题，否则不叫复测。
先说反例：测试环境写进附录，是可复现的最低要求。给每个数字标上时间戳，三个月后还能对账。
先说反例：当时随手存的原始输出，后来成了唯一的证据。数据磁盘单独留档，报告不妨改，数据不能改。
06原始记录
试过更花哨的评测框架，最后退回一张表格。样张和回答原文都存了档，谁都不妨核对。
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。
换个角度看：官方榜单只当索引，不当证据。结论压三天再发，是给自己留推翻的余地。
试过更花哨的评测框架，最后退回一张表格。报告末尾留一行勘误记录，错了就补。
口径统一后：那阵子中文高低一目了然是整份报告里最硬的一条。数据磁盘单独留档，报告不妨改，数据不能改。
07结论先行
答案不绕弯，证据在后面逐条摆。
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。
有个细节：同一道题五家轮流问的时候测，成绩稳定得多。结论压三天再发，是给自己留推翻的余地。
先说反例：试过更花哨的评测框架，最后退回一张表格。复测用同一组题，别换题，否则不叫复测。
追问下去：多花了一杯咖啡的时间核对来源，省下了一次翻车。官方榜单只当索引，不当证据。
- 切换前并跑过两周
- 三时段各测过一轮
- 免费档用满才下结论
- 政策文本逐条划线
08读数须知
现在回看，高峰期没测过几乎是必然的。测试有边界：版本、时间、样本量都圈死了结论的适用范围。
换个角度看：盲评时把品牌信息全部去掉，编号打乱。分数保留一位小数就够了，假精度没有意义。
值得单独说明：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。
口径统一后：盲评时把品牌信息全部去掉，编号打乱。长期订阅前，先看它最近两季的更新日志。
实测中意外的是：最有用的一条：允许结论被推翻。长期订阅前，先看它最近两季的更新日志。
09缺点不藏
试过更花哨的评测框架，最后退回一张表格。先把丑话说完，剩下的才好意思夸。
对照记录看：后来把题量压到「谁都能测完」的规模，反而坚持下来了。盲评时把品牌信息全部去掉，编号打乱。
盲评环节里：引用别人的数据必须标来源和测试条件。众测样本要覆盖三种以上岗位，技术岗扎堆会失真。
没什么诀窍，就是每个数字都留了原始记录。报告末尾留一行勘误记录，错了就补。判定给完了，复测的事我们季度见。
不着急下结论，题库随时开放。
有更严的测法，欢迎来信指教。
常被问到的
- Yi-Large大促期间实测小程序体验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大促期间实测小程序体验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。