Yi-Large季度复评高峰期稳定性适不适合你?对号入座
结论写在最前,方法全部公开,数据可复现。删掉了形容词,留下的都是核对过的数字。

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和同行摆一起
没什么诀窍,就是每个数字都留了原始记录。同题同参对决,胜负一目了然。
追问下去:后来把题量压到「谁都能测完」的规模,反而坚持下来了。高峰期单独加测一轮,闲时成绩不算数。
值得单独说明:第一周最大的发现,是高峰期和闲时能差出一倍。只测一遍就下结论,等于没测。
账单摊开算:多花了一杯咖啡的时间核对来源,省下了一次翻车。深夜批处理和白天交互,测出来的延迟是两回事。
把账单折算表固定放在高峰期的早八工位,测试条件再没乱过。分数变化百分之五以内,视为人手误差。先拿免费档试一周,再回来对答案。
02免责与说明
后来把题量压到「谁都能测完」的规模,反而坚持下来了。把边界写明白,是评测的基本操守。
换个角度看:结论先行不是抢跑,是对读者时间的基本尊重。评测报告里最值钱的是失败记录。
那一个月只加了一个习惯:先亮方法再亮结论。只测一遍就下结论,等于没测。
盲评环节里:把复测排在同一道题五家轮流问后面,成了每季度的固定动作。官方榜单只当索引,不当证据。
试过更花哨的评测框架,最后退回一张表格。样张统一去水印、统一尺寸再进对比表。判定给完了,复测的事我们季度见。
- 三段计时 早中晚各一轮
- 折算会员 按用量算单价
- 分组出题 中文专项分五组
- 并用切换 双模型并行两周
03你问我答
追问最凶的几题,单独立项重测了。
把样本拉大后: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。
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。题目一半自编一半公开,防止套题。
有个细节:同一道题五家轮流问的时候测,成绩稳定得多。以「你每天重复最多的任务」为第一测试项。
最有用的一条:允许结论被推翻。评测报告里最值钱的是失败记录。
04下一步
下期测它的直接对手,选题在评论区投票。
高峰期的早八工位的测试做完之后,整份报告都顺了。评测工具本身也要校准,尺子歪了全盘皆输。
多花了一杯咖啡的时间核对来源,省下了一次翻车。引用别人的数据必须标来源和测试条件。
换个角度看:当时随手存的原始输出,后来成了唯一的证据。测试环境写进附录,是可复现的最低要求。数据都在附录,不信就来复现。
05缺点不藏
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。失分的题逐条看了,原因不是能力是策略。
有个细节:同一道题五家轮流问的时候测,成绩稳定得多。分数保留一位小数就够了,假精度没有意义。
账单摊开算:当时手头只有账单折算表,照样把整轮测试跑完了。让没用过的人参与盲评,老手会被经验污染。
换个角度看:每组测试至少三遍,取中位数,抖动大就重测。题目一半自编一半公开,防止套题。
最有用的一条:允许结论被推翻。对比对象选同档热门,别拿小厂刷战绩。判定给完了,复测的事我们季度见。
06评测流程
最有用的一条:允许结论被推翻。环境与参数写在文末附录,欢迎一键复现。
复测时发现:预算和需求不同,结论就不同,别滥用通用分。付费档和免费档分开出成绩单。
先说反例:最有用的一条:允许结论被推翻。方法有缺陷就写进「已知局限」,别装没有。
换个角度看:众测样本要覆盖三种以上岗位,技术岗扎堆会失真。报告末尾留一行勘误记录,错了就补。
07直接说答案
结论放在最前,是不想浪费你的时间。
对照记录看:很多人卡在选型不再凭感觉,说到底差的就是一轮复测。只测一遍就下结论,等于没测。
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。给每篇评测定一个复核日期,到期强制回看。
实测中意外的是:那阵子选型不再凭感觉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。
08适合谁
把账单折算表固定放在高峰期的早八工位,测试条件再没乱过。三类人适合,两类人别碰,对号入座。
把样本拉大后:当时手头只有账单折算表,照样把整轮测试跑完了。别用厂商给的演示样例,那是考过的题。
口径统一后: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。
值得单独说明:把复测排在同一道题五家轮流问后面,成了每季度的固定动作。价格按测试当天折算,注明汇率与活动。
五个评测维度的权重分布(参考)
只带走一句话的话:先看方法那一节。
这篇按勘误记录持续修订。
常被问到的
- Yi-Large季度复评高峰期稳定性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。
- Yi-Large季度复评高峰期稳定性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。
