模型評測“測什么”才不跑偏？三類評測一把捋清！

模型評測中最危險的陷阱不是缺乏測試，而是測試泛濫卻無法推動決策。本文將揭秘一套實戰驗證的分類評測體系：專項能力、功能模塊、性能指標三大航道，教你如何將評測從散點檢查升級為精準決策工具。

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我做模型評測時，最怕的不是“沒測”，而是“測了很多，但結論推不動任何決策”。因為一旦評測目標不清晰，團隊就會進入一種很典型的狀態：今天跑一下文本效果，明天看一下推理速度，后天再試試 RAG，最后堆出一堆表格——看起來很努力，但沒人能回答一句話：這次評測到底是為了哪個上線動作服務？

所以我會先把“測什么”定成三類，并且把它當成導航：專項能力、功能模塊、性能指標。

我每次評測都先選“航道”，再決定題目、方法和產出形式。

這樣做的好處很簡單：評測不再是散點式的“檢查”，而是能落到產品選擇與迭代優先級上的“決策工具”。

我把評測拆成三類：能力、鏈路、成本

下面這張“導航圖”就是我常用的心智模型。我會把它直接放在文章中間，當作讀者的地圖（也是我自己做評測時的 checklist）。

這三類不是“都要做”，而是“按階段做”。我會用它來決定：先證明它會，再證明它能穩定用，最后證明它在預算里跑得動。

專項能力評測：我先確認“它會不會這件事”，再談系統化

專項能力評測在我這里更像“崗位技能面試”：我要它承擔什么工作，就先測它在這個技能上到底行不行。它最適合用在模型選型、模型升級、或者我剛拿到一個新模型時——因為這時候我不需要它完美，我只需要知道它有沒有資格進入下一輪。

我會用非常具體的業務場景去拆專項能力，而不是泛泛地說“生成效果好不好”。比如：

文本生成（客服/助手類）

我會專門測三件事：會不會裝懂、會不會走流程、會不會說人話。

• 會不會裝懂：我會設計一些它“必然不知道答案”的問題，觀察它是坦誠說不知道、引導補充信息，還是硬編一個聽起來很合理的解釋。上線后最容易引發投訴的，往往不是“答錯”，而是“自信地胡說八道”。

• 會不會走流程：我會拿一類“必須追問才能解決”的問題壓它，比如“訂單一直顯示已攬收怎么辦”。一個合格的系統應該先追問訂單號、渠道、收件信息、是否加急、是否可改地址，然后再給下一步，而不是甩一段萬能話術。

• 會不會說人話：同一個正確答案，用不同語氣會得到完全不同的用戶反饋。我會把“能解決問題”當底線，把“讓用戶愿意繼續聊”當加分項。

我不會只問“好不好看”，而會把問題拆成四個很容易執行的檢查點：要素齊不齊、風格穩不穩、材質光影真不真、細節有沒有崩。

比如白底主圖場景，我會重點看：主體是否居中、陰影是否自然、透視是否一致、包裝文字/標識是否變形、材質是否符合描述（磨砂/金屬/玻璃的反光邏輯是不同的）。

垂類能力（教育/醫療/法律等）

我會把垂類當成“邏輯考試”而不是“語言考試”。因為垂類風險最大的問題不是它不會說話，而是它會用很流暢的表達講一個不符合行業邏輯的結論。所以我會用更嚴格的題型：有明確推導過程的任務、或強約束的判斷題，并要求答案能解釋“為什么”。

對我來說，專項能力評測的目標很明確：它不是為了找“最強模型”，而是為了確定“它有沒有資格進入下一關”。我寧愿在這一關把明顯不合格的模型擋掉，也不想把它帶進系統鏈路里浪費工程時間。

功能模塊評測：我測的是“鏈路”，不是“模型看起來很聰明”

當我進入功能模塊評測，我的關注點會從“模型單點能力”切換到“系統協作能力”。我會把 RAG、Agent、多模態都當成一個端到端鏈路來測，因為很多線上翻車根本不是模型不行，而是鏈路不穩定、約束沒做好、工具調用不可靠。

我會用一句話定義這一類評測：我不是在測“它會回答”，我是在測“它能不能可靠地完成任務”。

RAG 評測：我盯“檢索 + 引用 + 約束”

我最關心的是：檢索是否找得到、找得準、引用是否正確、回答是否被證據約束。

我會故意塞進“相似但錯誤”的干擾材料，因為最可怕的錯誤是：檢索拿到了錯文檔，模型還非常自信地給出結論。一個穩定的 RAG 系統，應該能在證據不足時降低自信、提示缺失信息，或者明確“我需要更多資料”。

Agent 評測：我盯“計劃—調用—校驗—收尾”

我會把 Agent 當成一個做事的人來考：它能不能先拆目標、再調用工具、再校驗結果、最后把動作收口。

我會重點觀察三種常見翻車：漏步驟（比如忘記確認關鍵信息）、調用錯工具（把查詢當成修改）、以及沒校驗就下結論（工具返回為空，它也能編一個結果）。

多模態評測：我盯“看懂 + 結構化輸出 + 一致性”

我不會滿足于“能描述圖片”。我更在意的是：它能不能把圖里信息結構化，并且在多輪里保持一致。

比如我讓它看一張商品圖，我希望它輸出材質、顏色、版型、細節；下一輪我換一種問法，它還能保持一致，而不是前后自我打臉。

這一類評測做得越好，我越容易定位責任：到底是模型問題、檢索問題、工具問題，還是提示詞/約束問題。對產品來說，這意味著我能更快迭代，而不是在“模型不行/系統不行”的爭論里來回拉扯。

性能指標評測：我不等上線才發現“太慢/太貴/撐不住”

性能指標這類評測看起來偏工程，但它經常是產品成敗的分水嶺。我見過太多項目：效果評測很好，結果上線后因為響應慢、成本高、上下文撐不住，體驗直接崩掉——前面所有“質量優化”瞬間失去意義。

我會用非常樸素的產品語言來定義這類評測：我能不能以可承受的成本，穩定交付這個體驗？

• 速度：我不僅看平均時間，還會盯 P95/P99。因為用戶體驗往往死在長尾：平時都快，高峰期突然慢到不可用。

• 成本/資源：同樣的效果，如果成本差一倍，產品策略就完全不同：能不能全量、要不要分層路由、是否需要降級。

• 上下文：我會拉長多輪對話，觀察它會不會“前面說過的自己忘了”。很多復雜任務并不是模型不會推理，而是上下文一斷，鏈路就斷。

為了避免“什么都測一點”，我會用下面這個極簡決策流程來決定本次評測的主戰場。它同樣適合你直接放在文章里當作總結圖。

我現在處在什么階段？

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未更改： ├─ 選模型 / 換模型 / 新模型到手 → 先做①專項能力（確認有沒有資格）

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未更改： ├─ 做成系統 / 接 RAG / 上 Agent / 做多模態 → 主做②功能模塊（把鏈路測穩）

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未更改： └─ 準備上線 / 擴量 / 預算敏感 / 高峰期風險 → 補齊③性能指標（跑得動、扛得住）

這套邏輯對我最大的價值是：每一輪評測都能產出“能推動行動”的結論——我能明確告訴團隊：這次評測是為了“選誰”、還是為了“修哪里”、還是為了“能不能全量上線”。

我這篇文章最后想留下的一句話：

我做模型評測不是為了跑分，也不是為了做漂亮的報告。我真正想要的是：用一套清晰的分類，把“我覺得”變成“我有證據”，把“爭論”變成“決策”。只要評測能推動下一步動作，它就是有價值的；反過來，如果評測做完沒人知道該做什么，那它大概率只是一次“看起來很努力”的自我感動。

本文來自作者：青藍色的海

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