1. 核心结论

• 模型评估需要多维度指标：准确性、流畅性、安全性、延迟、成本
• 基准测试和实际业务评估需要结合使用
• 自动化评估和人工评估各有优劣，应互补使用

2. 基础概念

模型评估：系统性地评价模型性能和质量的方法 准确性：模型输出与期望答案的一致程度 自动化评估：使用脚本和指标自动评价模型输出 人工评估：由人类专家对模型输出进行质量评判

3. 实战场景

• 模型选型
• 版本升级验证
• 效果监控
• 竞品对比

4. 关联笔记

• AI评估体系
• 模型能力评估
• Benchmark清单