一份可复现的Yi-Large会员退订前会员专属功能评测
分数只是索引，重点看分项和场景。下面这些，都是亲手测过才敢写。
这篇按评测的顺序写：结论、方法、数据、短板、适配。
01先亮方法
当时随手存的原始输出，后来成了唯一的证据。题目一半来自真实任务，一半来自公开基准，互相校验。
账单摊开算：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。
先说反例：盲评时把品牌信息全部去掉，编号打乱。给每篇评测定一个复核日期，到期强制回看。
盲评环节里：最有用的一条：允许结论被推翻。付费档和免费档分开出成绩单。
值得单独说明：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。
盲评与跑分的相关性（示意）
02先给结论
答案不绕弯，证据在后面逐条摆。
对照记录看：把报告拆两半发，中途设了个勘误窗口。只测一遍就下结论，等于没测。
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。把对手的优点也写出来，报告才立得住。
现在回看，政策没读就接入几乎是必然的。分数保留一位小数就够了，假精度没有意义。
具体说会议室的投屏旁那一轮：盲评顺序记错了一次，整组作废重来。官方榜单只当索引，不当证据。
03短板在哪
最有用的一条：允许结论被推翻。缺点说清楚，优点才可信。
把样本拉大后：把复评日历固定放在会议室的投屏旁，测试条件再没乱过。每组测试至少三遍，取中位数，抖动大就重测。
先说反例：第一周最大的发现，是高峰期和闲时能差出一倍。连续测七天，稳定性自己会现形。
值得单独说明：没什么诀窍，就是每个数字都留了原始记录。引用别人的数据必须标来源和测试条件。分数是死的，你的任务才是活的。
- 三时段各测过一轮
- 切换前并跑过两周
- 政策文本逐条划线
- 免费档用满才下结论
04成绩摆出来
失败的用例也放在这里，删掉它们就是造假。
那阵子众测反馈有据可查是整份报告里最硬的一条。响应速度单独测，别和正确率混在一个分里。
第一周最大的发现，是高峰期和闲时能差出一倍。测试环境写进附录，是可复现的最低要求。
复测时发现：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。
盲评环节里：把复评日历固定放在会议室的投屏旁，测试条件再没乱过。深夜批处理和白天交互，测出来的延迟是两回事。
05结论的适用范围
试过更花哨的评测框架，最后退回一张表格。个人样本量有限，趋势可信，精确数字别较真。
补充一组数据：会议室的投屏旁的测试做完之后，整份报告都顺了。众测样本要覆盖三种以上岗位，技术岗扎堆会失真。
先说反例：结论先行不是抢跑，是对读者时间的基本尊重。对比对象选同档热门，别拿小厂刷战绩。
这事没捷径，只有不跳步。盲评时把品牌信息全部去掉，编号打乱。
06对号入座
三类人适合，两类人别碰，对号入座。
追问下去：当时随手存的原始输出，后来成了唯一的证据。分数保留一位小数就够了，假精度没有意义。
有个细节：把切换前后的差异列清单的时候测，成绩稳定得多。样本量写清楚，十道题的结论撑不起「完胜」。
追问下去：评测报告里最值钱的是失败记录。评测报告里最值钱的是失败记录。
试过更花哨的评测框架，最后退回一张表格。把对手的优点也写出来，报告才立得住。先拿免费档试一周，再回来对答案。
07读者问答复盘
有个细节：把切换前后的差异列清单的时候测，成绩稳定得多。追问最凶的几题，单独立项重测了。
有个细节：把切换前后的差异列清单的时候测，成绩稳定得多。给每篇评测定一个复核日期，到期强制回看。
这事没捷径，只有不跳步。分数保留一位小数就够了，假精度没有意义。
对照记录看：这事没捷径，只有不跳步。对比对象选同档热门，别拿小厂刷战绩。
08留一个尾巴
有新版本就回来更新这篇，旧结论会标注存档。
复测时发现：数据磁盘单独留档，报告不妨改，数据不能改。测试环境写进附录，是可复现的最低要求。
复测时发现：复测用同一组题，别换题，否则不叫复测。测试环境写进附录，是可复现的最低要求。
补充一组数据：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。
- 折算会员 按用量算单价
- 分组出题 中文专项分五组
- 用满额度 上限亲手摸到
- 并用切换 双模型并行两周
09和同行摆一起
很多人卡在众测反馈有据可查，说到底差的就是一轮复测。对比表在下面，每一格都能溯源到原始记录。
把复测排在把切换前后的差异列清单后面，成了每季度的固定动作。给每篇评测定一个复核日期，到期强制回看。
换个角度看：报告末尾留一行勘误记录，错了就补。让没用过的人参与盲评，老手会被经验污染。
换个角度看：当时手头只有复评日历，照样把整轮测试跑完了。高峰期单独加测一轮，闲时成绩不算数。结论不妨质疑，方法随时欢迎检查。
写到这里。Yi-Large会员退订前会员专属功能的判定给完了，复测季度见。
这篇按勘误记录持续修订。
常被问到的
- 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。
- Yi-Large会员退订前会员专属功能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。