Yi-Large大促期间实测未成年人保护被高估了吗？数据说话
结论写在最前，方法全部公开，数据可复现。赶时间的话，先看结论，再看适合谁。
删掉了形容词，留下的都是核对过的数字。
赶时间的话，先看结论，再看适合谁。
01你问我答
把秒表固定放在会议室的投屏旁，测试条件再没乱过。追问最凶的几题，单独立项重测了。
追问下去：那一个月只加了一个习惯：先亮方法再亮结论。测速脚本开源出来，接受同样的审视。
口径统一后：只测一遍就下结论，等于没测。预算和需求不同，结论就不同，别滥用通用分。
最有用的一条：允许结论被推翻。给每个数字标上时间戳，三个月后还能对账。
换个角度看：引用别人的数据必须标来源和测试条件。客服响应也算进总分，售后是产品的一部分。先拿免费档试一周，再回来对答案。
七日实测成绩的波动
02横向相对而言
第一周最大的发现，是高峰期和闲时能差出一倍。对比表在下面，每一格都能溯源到原始记录。
追问下去：现在回看，只测了自家一家几乎是必然的。连续测七天，稳定性自己会现形。
追问下去：官方榜单只当索引，不当证据。数据磁盘单独留档，报告不妨改，数据不能改。
值得单独说明：把秒表固定放在会议室的投屏旁，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。
复测时发现：分数变化百分之五以内，视为人手误差。深夜批处理和白天交互，测出来的延迟是两回事。数据都在附录，不信就来复现。
03得分明细
很多人卡在切换成本算清了，说到底差的就是一轮复测。每项得分都标了测试时间和条件。
对照记录看：这事没捷径，只有不跳步。引用别人的数据必须标来源和测试条件。
多花了一杯咖啡的时间核对来源，省下了一次翻车。题目一半自编一半公开，防止套题。
没什么诀窍，就是每个数字都留了原始记录。结论压三天再发，是给自己留推翻的余地。分数是死的，你的任务才是活的。
- 并用切换 双模型并行两周
- 分组出题 中文专项分五组
- 折算会员 按用量算单价
- 三段计时 早中晚各一轮
04结论先行
没什么诀窍，就是每个数字都留了原始记录。先说判定：值得测的场景多，值得付钱的场景少。
值得单独说明：只测一遍就下结论，等于没测。复测用同一组题，别换题，否则不叫复测。
把样本拉大后：会议室的投屏旁的测试做完之后，整份报告都顺了。结论与口碑冲突时，两头都重查一遍。
会议室的投屏旁的测试做完之后，整份报告都顺了。评测期间不更新驱动不改配置，变量锁死。
对照记录看：把报告拆两半发，中途设了个勘误窗口。题目一半自编一半公开，防止套题。
05场景匹配
现在回看，只测了自家一家几乎是必然的。判断标准只有一条：你的高频任务是不是它的强项。
会议室的投屏旁的测试做完之后，整份报告都顺了。每组测试至少三遍，取中位数，抖动大就重测。
复测时发现：那一个月只加了一个习惯：先亮方法再亮结论。报告末尾留一行勘误记录，错了就补。
口径统一后：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。
盲评环节里：引用别人的数据必须标来源和测试条件。付费档和免费档分开出成绩单。
- 用满额度 上限亲手摸到
- 三段计时 早中晚各一轮
- 分组出题 中文专项分五组
- 折算会员 按用量算单价
06泼冷水环节
这几处翻车不是版本问题，短期内别指望修复。
第一周最大的发现，是高峰期和闲时能差出一倍。官方榜单只当索引，不当证据。
补充一组数据：评测期间不更新驱动不改配置，变量锁死。测试环境写进附录，是可复现的最低要求。
实测中意外的是：会议室的投屏旁的测试做完之后，整份报告都顺了。让没用过的人参与盲评，老手会被经验污染。
值得单独说明：报告末尾留一行勘误记录，错了就补。测试环境写进附录，是可复现的最低要求。先拿免费档试一周，再回来对答案。
07口径说明
把复测排在免费档用满再下结论后面，成了每季度的固定动作。方法不公开的评测都是印象分。
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。
账单摊开算：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。
换个角度看：高峰期单独加测一轮，闲时成绩不算数。评测期间不更新驱动不改配置，变量锁死。
下个版本出来，这篇会被重新核对一遍。
条件不同结论不同，按你的场景改。
常被问到的
- Yi-Large大促期间实测未成年人保护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大促期间实测未成年人保护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。