许多团队发现,公共榜单排名高并不代表在特定行业任务中稳定。幻觉率、指令遵循和工具调用可靠性需要更细颗粒度测试。
业务导向的评测方法
企业正在构建包含历史工单、专家判断和用户反馈的数据集,用于模型上线前的回归测试。
- 任务型指标:是否准确调用工具、是否拒绝超出权限请求
- 质量型指标:输出格式、引用准确性、语气一致
- 成本型指标:延迟、token 消耗与人工修复比例
行业也在呼吁第三方机构提供更透明的测试方法和复现条件。
通用基准分数与生产环境表现存在落差,企业开始建立面向自身业务的评测集和回归流程。
许多团队发现,公共榜单排名高并不代表在特定行业任务中稳定。幻觉率、指令遵循和工具调用可靠性需要更细颗粒度测试。
企业正在构建包含历史工单、专家判断和用户反馈的数据集,用于模型上线前的回归测试。
行业也在呼吁第三方机构提供更透明的测试方法和复现条件。