基准测试

公开榜单的高分看似直观，却只说明模型在特定题目、提示、评分规则和运行环境下的表现；一旦换成含糊需求、真实代码库、工具调用或冲突文档，优势未必能迁移。文章拆解语言理解、推理、代码、工具与长上下文评测的边界，并指出数据污染、提示过拟合、评判偏差和重复运行成本都会改变分数。评估基础模型时，怎样从单项排名转向可复现、贴近业务的判断？