模型評測如何不跑偏？三類評測體系助你精準決策
模型評測最易陷入的誤區(qū)并非缺乏測試，而是測試繁雜卻無法支撐決策。本文將分享一套經(jīng)過實戰(zhàn)驗證的分類評測體系：專項能力、功能模塊、性能指標三大方向，教你把評測轉(zhuǎn)化為精準的決策工具。
在做模型評測時，我最擔心的不是“沒測”，而是“測了很多，卻得不出能推動決策的結(jié)論”。一旦評測目標模糊，團隊就容易陷入這樣的狀態(tài)：今天測試文本效果，明天查看推理速度，后天嘗試RAG，最后整理出一堆表格——看似努力，卻沒人能說清這次評測是為哪個上線動作服務(wù)的。
所以我會先把“測什么”明確為三類，將其作為評測的導航：專項能力、功能模塊、性能指標。
每次評測我都會先選好“方向”，再確定具體題目、方法和產(chǎn)出形式。
這樣做的好處很直觀：評測不再是零散的“檢查”，而是能落實到產(chǎn)品選擇與迭代優(yōu)先級上的“決策工具”。
我將評測拆分為三類：能力、鏈路、成本
下面這張“導航圖”是我常用的心智模型，我會把它放在文章中間作為讀者的參考（也是我自己做評測時的清單）。
這三類并非“都要做”，而是“按階段推進”。我的思路是：先驗證模型“會不會做”，再驗證系統(tǒng)“能不能穩(wěn)定運行”，最后驗證“成本是否可控”。
專項能力評測：先確認“它是否具備基礎(chǔ)能力”，再談系統(tǒng)搭建
專項能力評測對我而言更像“崗位技能面試”：需要模型承擔什么工作，就先測試它在該技能上是否達標。它最適用于模型選型、模型升級或拿到新模型的階段——此時不需要模型完美，只需確認它是否有資格進入下一輪評估。
我會結(jié)合具體業(yè)務(wù)場景拆解專項能力，而非籠統(tǒng)地說“生成效果好不好”。例如：
文本生成（客服/助手類）
我會重點測試三件事：是否不懂裝懂、是否能按流程交互、是否能用自然語言溝通。
是否不懂裝懂：設(shè)計一些模型“肯定無法回答”的問題，觀察它是坦誠表示不知道、引導用戶補充信息，還是編造看似合理的內(nèi)容。上線后引發(fā)投訴的常見原因，往往不是“答錯”，而是“自信地錯誤回答”。
是否能按流程交互：用“必須追問才能解決”的問題測試，比如“訂單一直顯示已攬收怎么辦”。合格的系統(tǒng)應(yīng)先詢問訂單號、渠道、收件信息等關(guān)鍵內(nèi)容，再給出下一步指引，而非直接發(fā)送通用話術(shù)。
是否能用自然語言溝通：將“解決問題”作為底線，“讓用戶愿意繼續(xù)交流”作為加分項。同樣的正確答案，不同語氣會帶來截然不同的用戶反饋。
文生圖（電商/內(nèi)容生產(chǎn)類）
我不會只關(guān)注“好不好看”，而是拆解為四個可執(zhí)行的檢查點：要素是否齊全、風格是否穩(wěn)定、材質(zhì)光影是否真實、細節(jié)是否完整。
以白底主圖場景為例，重點檢查：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(zhì)是否符合描述（磨砂、金屬、玻璃的反光邏輯不同）。
垂類能力（教育/醫(yī)療/法律等）
我會將垂類能力測試視為“邏輯考試”而非“語言考試”。垂類場景的最大風險不是模型表達能力不足，而是用流暢的語言輸出不符合行業(yè)邏輯的結(jié)論。因此我會設(shè)計有明確推導過程的任務(wù)或強約束的判斷題，并要求模型解釋“為什么”。
對我來說，專項能力評測的目標很明確：不是尋找“最強模型”，而是確定“它是否有資格進入下一關(guān)”。我寧愿在這一階段淘汰明顯不合格的模型，也不愿讓它進入系統(tǒng)鏈路浪費工程資源。
功能模塊評測：測試“系統(tǒng)鏈路”，而非“模型的單點智能”
進入功能模塊評測階段，我的關(guān)注點會從“模型單點能力”轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)協(xié)作能力”。我會將RAG、Agent、多模態(tài)視為端到端鏈路進行測試，因為很多線上問題并非模型能力不足，而是鏈路不穩(wěn)定、約束缺失或工具調(diào)用不可靠。
我用一句話定義這類評測：不是測試“模型會不會回答”，而是測試“系統(tǒng)能不能可靠完成任務(wù)”。
RAG評測：聚焦“檢索+引用+約束”
我最關(guān)注的是：檢索能否精準找到信息、引用是否正確、回答是否受證據(jù)約束。
我會特意加入“相似但錯誤”的干擾材料，因為最危險的情況是：檢索獲取錯誤文檔后，模型仍自信地輸出結(jié)論。穩(wěn)定的RAG系統(tǒng)應(yīng)在證據(jù)不足時降低置信度、提示缺失信息，或明確表示“需要更多資料”。
Agent評測：聚焦“計劃—調(diào)用—校驗—收尾”
我會將Agent當作“執(zhí)行者”來測試：它能否拆分目標、調(diào)用合適工具、校驗結(jié)果，以及完成收尾工作。
我會重點觀察三種常見問題：遺漏步驟（如忘記確認關(guān)鍵信息）、調(diào)用錯誤工具（將查詢操作當作修改操作）、未校驗就輸出結(jié)論（工具返回空值時仍編造結(jié)果）。
多模態(tài)評測：聚焦“理解+結(jié)構(gòu)化輸出+一致性”
我不滿足于“模型能描述圖片”，更在意它能否將圖片信息結(jié)構(gòu)化，并在多輪交互中保持一致。
例如讓模型分析商品圖時，我希望它輸出材質(zhì)、顏色、版型、細節(jié)；換一種問法后，輸出結(jié)果仍保持一致，而非前后矛盾。
這類評測做得越細致，越容易定位問題根源：是模型、檢索、工具的問題，還是提示詞/約束的問題。對產(chǎn)品而言，這意味著能更快迭代，而非在“模型不行還是系統(tǒng)不行”的爭論中消耗時間。
性能指標評測：避免上線后才發(fā)現(xiàn)“速度慢、成本高、不穩(wěn)定”
性能指標評測看似偏向工程，但往往是產(chǎn)品成敗的關(guān)鍵。我見過很多項目：效果評測表現(xiàn)優(yōu)異，上線后卻因響應(yīng)慢、成本高或上下文斷裂導致體驗崩塌——前期所有“質(zhì)量優(yōu)化”都失去了意義。
我用樸素的產(chǎn)品語言定義這類評測：能否以可承受的成本，穩(wěn)定交付預(yù)期體驗？
速度：不僅關(guān)注平均響應(yīng)時間，更關(guān)注P95/P99指標。用戶體驗常因長尾問題受損：平時響應(yīng)快，高峰期卻突然卡頓。
成本/資源：相同效果下，成本差異可能導致產(chǎn)品策略完全不同：能否全量上線、是否需要分層路由、是否需要降級方案。
上下文：我會延長多輪對話，觀察模型是否“忘記之前的信息”。很多復(fù)雜任務(wù)并非模型推理能力不足，而是上下文斷裂導致鏈路失效。
用“選擇流程”讓評測不再零散
為避免“什么都測一點”，我用以下極簡決策流程確定每次評測的核心方向，你也可以直接用它作為總結(jié)參考。
當前處于什么階段？
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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（確認資格）
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未更改： ├─ 搭建系統(tǒng)/接入RAG/上線Agent/開發(fā)多模態(tài) → 主做②功能模塊（穩(wěn)定鏈路）
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未更改： └─ 準備上線/擴大規(guī)模/預(yù)算敏感/應(yīng)對高峰期 → 補齊③性能指標（確保穩(wěn)定運行）
這套邏輯對我最大的價值是：每輪評測都能產(chǎn)出“可推動行動”的結(jié)論——我能明確告訴團隊：這次評測是為了“選模型”“優(yōu)化系統(tǒng)”，還是“確認能否全量上線”。
最后想分享的一句話是：
我做模型評測不是為了跑分或制作漂亮報告，真正的目標是：用清晰的分類體系，將“主觀判斷”轉(zhuǎn)化為“有證據(jù)支撐的結(jié)論”，將“爭論”轉(zhuǎn)化為“決策”。只要評測能推動下一步動作，它就是有價值的；反之，如果評測后沒人知道該做什么，那大概率只是“看似努力”的自我感動。
本文來自微信公眾號“人人都是產(chǎn)品經(jīng)理”（ID：woshipm），作者：青藍色的海，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。
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