1. 核心结论

• 模型评估需要多维度指标，不能只看单一 Benchmark
• 实际业务场景的评估比公开 Benchmark 更重要
• 评估应该覆盖质量、速度、成本、安全性等多个维度

2. 基础概念

Benchmark：标准化的模型评测数据集和评估方法 Human Eval：基于人类评判的模型质量评估 A/B 测试：在线对比不同模型效果的方法 Red Teaming：通过对抗性测试发现模型安全漏洞

3. 实战场景

• 模型选型评估
• 版本升级验证
• 安全合规测试
• 性能基准测试

4. 关联笔记

• 模型选择与对比
• AI评估体系
• Benchmark清单