模型评测如何不跑偏？三类评测体系助你精准决策
模型评测最易陷入的误区并非缺乏测试，而是测试繁杂却无法支撑决策。本文将分享一套经过实战验证的分类评测体系：专项能力、功能模块、性能指标三大方向，教你把评测转化为精准的决策工具。
在做模型评测时，我最担心的不是“没测”，而是“测了很多，却得不出能推动决策的结论”。一旦评测目标模糊，团队就容易陷入这样的状态：今天测试文本效果，明天查看推理速度，后天尝试RAG，最后整理出一堆表格——看似努力，却没人能说清这次评测是为哪个上线动作服务的。
所以我会先把“测什么”明确为三类，将其作为评测的导航：专项能力、功能模块、性能指标。
每次评测我都会先选好“方向”，再确定具体题目、方法和产出形式。
这样做的好处很直观：评测不再是零散的“检查”，而是能落实到产品选择与迭代优先级上的“决策工具”。
我将评测拆分为三类：能力、链路、成本
下面这张“导航图”是我常用的心智模型，我会把它放在文章中间作为读者的参考（也是我自己做评测时的清单）。
这三类并非“都要做”，而是“按阶段推进”。我的思路是：先验证模型“会不会做”，再验证系统“能不能稳定运行”，最后验证“成本是否可控”。
专项能力评测：先确认“它是否具备基础能力”，再谈系统搭建
专项能力评测对我而言更像“岗位技能面试”：需要模型承担什么工作，就先测试它在该技能上是否达标。它最适用于模型选型、模型升级或拿到新模型的阶段——此时不需要模型完美，只需确认它是否有资格进入下一轮评估。
我会结合具体业务场景拆解专项能力，而非笼统地说“生成效果好不好”。例如：
文本生成（客服/助手类）
我会重点测试三件事：是否不懂装懂、是否能按流程交互、是否能用自然语言沟通。
是否不懂装懂：设计一些模型“肯定无法回答”的问题，观察它是坦诚表示不知道、引导用户补充信息，还是编造看似合理的内容。上线后引发投诉的常见原因，往往不是“答错”，而是“自信地错误回答”。
是否能按流程交互：用“必须追问才能解决”的问题测试，比如“订单一直显示已揽收怎么办”。合格的系统应先询问订单号、渠道、收件信息等关键内容，再给出下一步指引，而非直接发送通用话术。
是否能用自然语言沟通：将“解决问题”作为底线，“让用户愿意继续交流”作为加分项。同样的正确答案，不同语气会带来截然不同的用户反馈。
文生图（电商/内容生产类）
我不会只关注“好不好看”，而是拆解为四个可执行的检查点：要素是否齐全、风格是否稳定、材质光影是否真实、细节是否完整。
以白底主图场景为例，重点检查：主体是否居中、阴影是否自然、透视是否一致、包装文字/标识是否变形、材质是否符合描述（磨砂、金属、玻璃的反光逻辑不同）。
垂类能力（教育/医疗/法律等）
我会将垂类能力测试视为“逻辑考试”而非“语言考试”。垂类场景的最大风险不是模型表达能力不足，而是用流畅的语言输出不符合行业逻辑的结论。因此我会设计有明确推导过程的任务或强约束的判断题，并要求模型解释“为什么”。
对我来说，专项能力评测的目标很明确：不是寻找“最强模型”，而是确定“它是否有资格进入下一关”。我宁愿在这一阶段淘汰明显不合格的模型，也不愿让它进入系统链路浪费工程资源。
功能模块评测：测试“系统链路”，而非“模型的单点智能”
进入功能模块评测阶段，我的关注点会从“模型单点能力”转向“系统协作能力”。我会将RAG、Agent、多模态视为端到端链路进行测试，因为很多线上问题并非模型能力不足，而是链路不稳定、约束缺失或工具调用不可靠。
我用一句话定义这类评测：不是测试“模型会不会回答”，而是测试“系统能不能可靠完成任务”。
RAG评测：聚焦“检索+引用+约束”
我最关注的是：检索能否精准找到信息、引用是否正确、回答是否受证据约束。
我会特意加入“相似但错误”的干扰材料，因为最危险的情况是：检索获取错误文档后，模型仍自信地输出结论。稳定的RAG系统应在证据不足时降低置信度、提示缺失信息，或明确表示“需要更多资料”。
Agent评测：聚焦“计划—调用—校验—收尾”
我会将Agent当作“执行者”来测试：它能否拆分目标、调用合适工具、校验结果，以及完成收尾工作。
我会重点观察三种常见问题：遗漏步骤（如忘记确认关键信息）、调用错误工具（将查询操作当作修改操作）、未校验就输出结论（工具返回空值时仍编造结果）。
多模态评测：聚焦“理解+结构化输出+一致性”
我不满足于“模型能描述图片”，更在意它能否将图片信息结构化，并在多轮交互中保持一致。
例如让模型分析商品图时，我希望它输出材质、颜色、版型、细节；换一种问法后，输出结果仍保持一致，而非前后矛盾。
这类评测做得越细致，越容易定位问题根源：是模型、检索、工具的问题，还是提示词/约束的问题。对产品而言，这意味着能更快迭代，而非在“模型不行还是系统不行”的争论中消耗时间。
性能指标评测：避免上线后才发现“速度慢、成本高、不稳定”
性能指标评测看似偏向工程，但往往是产品成败的关键。我见过很多项目：效果评测表现优异，上线后却因响应慢、成本高或上下文断裂导致体验崩塌——前期所有“质量优化”都失去了意义。
我用朴素的产品语言定义这类评测：能否以可承受的成本，稳定交付预期体验？
速度：不仅关注平均响应时间，更关注P95/P99指标。用户体验常因长尾问题受损：平时响应快，高峰期却突然卡顿。
成本/资源：相同效果下，成本差异可能导致产品策略完全不同：能否全量上线、是否需要分层路由、是否需要降级方案。
上下文：我会延长多轮对话，观察模型是否“忘记之前的信息”。很多复杂任务并非模型推理能力不足，而是上下文断裂导致链路失效。
用“选择流程”让评测不再零散
为避免“什么都测一点”，我用以下极简决策流程确定每次评测的核心方向，你也可以直接用它作为总结参考。
当前处于什么阶段？
未更改： │
未更改： ├─ 选模型/换模型/新模型到手 → 先做①专项能力（确认资格）
未更改： │
未更改： ├─ 搭建系统/接入RAG/上线Agent/开发多模态 → 主做②功能模块（稳定链路）
未更改： │
未更改： └─ 准备上线/扩大规模/预算敏感/应对高峰期 → 补齐③性能指标（确保稳定运行）
这套逻辑对我最大的价值是：每轮评测都能产出“可推动行动”的结论——我能明确告诉团队：这次评测是为了“选模型”“优化系统”，还是“确认能否全量上线”。
最后想分享的一句话是：
我做模型评测不是为了跑分或制作漂亮报告，真正的目标是：用清晰的分类体系，将“主观判断”转化为“有证据支撑的结论”，将“争论”转化为“决策”。只要评测能推动下一步动作，它就是有价值的；反之，如果评测后没人知道该做什么，那大概率只是“看似努力”的自我感动。
本文来自微信公众号“人人都是产品经理”（ID：woshipm），作者：青蓝色的海，36氪经授权发布。
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