Yi-Large大促期间实测双模型并用期实测报告：结论先行
不接广告不恰饭，分数只对题目负责。
篇幅不长，每节都能独立引用。
01后续计划
有新版本就回来更新这篇，旧结论会标注存档。
把报告拆两半发，中途设了个勘误窗口。让没用过的人参与盲评，老手会被经验污染。
补充一组数据：官方榜单只当索引，不当证据。失败的用例原样保留，那是报告的一半价值。
复测时发现：结论先行不是抢跑，是对读者时间的基本尊重。分数变化百分之五以内，视为人手误差。数据都在附录，不信就来复现。
02对决结果
对决结果有个反转，评论区先别吵。
口径统一后：很多人卡在年度横评成体系了，说到底差的就是一轮复测。把「适合谁」写具体到岗位，别写「进阶用户」。
把样本拉大后：没什么诀窍，就是每个数字都留了原始记录。别用厂商给的演示样例，那是考过的题。
后来把题量压到「谁都能测完」的规模，反而坚持下来了。分数保留一位小数就够了，假精度没有意义。分数是死的，你的任务才是活的。
七日实测成绩的波动
03读者问答复盘
整理了后台最常被问的八个问题，一次答完。
换个角度看：连续测七天，稳定性自己会现形。把反对意见原样贴出来，比一致好评有用。
很多人卡在年度横评成体系了，说到底差的就是一轮复测。预算和需求不同，结论就不同，别滥用通用分。
把样本拉大后：结论与口碑冲突时，两头都重查一遍。分数变化百分之五以内，视为人手误差。
追问下去：那阵子年度横评成体系了是整份报告里最硬的一条。给每个数字标上时间戳，三个月后还能对账。
- 折算会员 按用量算单价
- 三段计时 早中晚各一轮
- 并用切换 双模型并行两周
- 分组出题 中文专项分五组
04人群画像
没有全能选手，只有匹配与否。
第二季度复测，快了一倍，因为题库是现成的。把对手的优点也写出来，报告才立得住。
追问下去：引用别人的数据必须标来源和测试条件。评测期间不更新驱动不改配置，变量锁死。
具体说对比表格的双屏前那一轮：盲评顺序记错了一次，整组作废重来。结论与口碑冲突时，两头都重查一遍。
05免责与说明
现在回看，切换当天才发现坑几乎是必然的。把边界写明白，是评测的基本操守。
先说反例：失败的用例原样保留，那是报告的一半价值。众测样本要覆盖三种以上岗位，技术岗扎堆会失真。
对照记录看：别用厂商给的演示样例，那是考过的题。把反对意见原样贴出来，比一致好评有用。
那一个月只加了一个习惯：先亮方法再亮结论。盲评时把品牌信息全部去掉，编号打乱。
06短板在哪
后来把题量压到「谁都能测完」的规模，反而坚持下来了。失分的题逐条看了，原因不是能力是策略。
把样本拉大后：测试环境写进附录，是可复现的最低要求。价格按测试当天折算，注明汇率与活动。
账单摊开算：很多人卡在年度横评成体系了，说到底差的就是一轮复测。每一项评分都要能追溯到原始记录。
这事没捷径，只有不跳步。数据磁盘单独留档，报告不妨改，数据不能改。
盲评环节里：分数变化百分之五以内，视为人手误差。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。
07测试方法
没什么诀窍，就是每个数字都留了原始记录。题目一半来自真实任务，一半来自公开基准，互相校验。
实测中意外的是：连续测七天，稳定性自己会现形。连续测七天，稳定性自己会现形。
值得单独说明：引用别人的数据必须标来源和测试条件。分数保留一位小数就够了，假精度没有意义。
补充一组数据：没什么诀窍，就是每个数字都留了原始记录。众测样本要覆盖三种以上岗位，技术岗扎堆会失真。这篇先到这，有新版本随时回来改。
08成绩摆出来
数据先摆事实：强项强多少，弱项弱多少。
先说反例：深夜批处理和白天交互，测出来的延迟是两回事。对比对象选同档热门，别拿小厂刷战绩。
第二季度复测，快了一倍，因为题库是现成的。数据磁盘单独留档，报告不妨改，数据不能改。
有个细节：免费档用满再下结论的时候测，成绩稳定得多。让没用过的人参与盲评，老手会被经验污染。
- 用满额度 上限亲手摸到
- 三段计时 早中晚各一轮
- 并用切换 双模型并行两周
- 折算会员 按用量算单价
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。