在人工智能领域，大模型（Large Language Model，LLM）因其强大的数据处理和生成能力而备受关注。然而，如何评估这些模型的真实性能，以及它们对于人类社会实际价值的贡献，一直是一个挑战。本文将深入探讨大模型评测的重要性，分析现有的评测方法，并揭秘大模型在实际应用中的表现。
一、大模型评测的重要性
随着大模型技术的不断发展，各类评测榜单层出不穷。然而，传统的大模型评测方法往往以模型为中心，侧重于模型的客观性能指标，如准确率、召回率等。这种评价方式虽然能够直观反映模型性能，却忽略了人类实际需求，导致“高分低能”的现象。
二、以人为本的评测体系
为了解决传统评测方法的不足，上海人工智能实验室提出了“以人为本”的评测思路。这种评测体系强调从人类实际需求出发，评估大模型在各个领域的应用价值。
1. 认知科学驱动评估框架
“认知科学驱动”评估框架围绕解决问题能力、信息质量、交互体验三大核心维度，构建覆盖多场景、多领域的主观评测体系。通过模拟学术研究、数据分析、决策支持等真实人类需求，由用户与大模型协作完成任务，并基于人类主观反馈量化评估模型的实际应用价值。
2. 实际应用案例
为了验证“以人为本”评估方式的有效性，司南团队选取了当前公认的优秀模型DeepSeek-R1、GPT-o3-mini、Grok-3作为评测对象，组织有学术研究需求的研究生参与。团队根据文献综述、数据分析、可行性研究等学术研究中的常见需求，设计了人工智能、法律、金融等8个领域的相关问题，研究生与大模型协作解决。
实验结果显示，所有受测模型在分析准确性、思考全面性、协助高效性维度能力均势。DeepSeek-R1在解决生物、教育学科问题上表现突出；Grok-3在金融、自然领域优势明显；GPT-o3-mini则在社会领域表现良好。
三、大模型在经济发展中的作用
大模型技术的发展，为我国经济发展注入了新的活力。以DeepSeek为例，作为中国自主研发的大模型，其在性能上超越了现有的很多开源模型，还在一些评测中不输于世界顶尖的闭源模型。这得益于中国在算法创新、芯片通信效率等方面的突破。
1. 中国式大模型的独特之处
DeepSeek并没有走依赖数据标记的监督型机器学习之路，也没有走MLP、CNN等神经网络算法架构的烧钱之道。而是在Transformer算法框架基础上进行算法创新，实现了参数协同、并行线程执行等优化。
2. 经济发展新机遇
中国式大模型的发展，为经济新旧模式转换和新旧动能转换提供了强有力支撑。在绿色、低碳、高效、前沿的背景下，大模型技术有助于推动经济高质量发展。
四、大模型服务性能评测
在大模型实际应用过程中，服务性能成为了衡量其优劣的关键指标。基调听云发布的《大模型服务性能评测 DeepSeek-R1 API 版》报告，对多家提供 DeepSeek-R1 API 服务的厂商进行全面评测。
1. 评测指标
评测指标包括网络性能、接口响应时间、推理速度、内容生成速度等多个关键指标。
2. 评测结果
评测结果显示，火山引擎在API响应性能上全面领先，平均速度、推理速度、生成速度均为最优，可用性高达99.83%。DeepSeek官方、硅基流动、腾讯云、阿里云百炼等厂商在各项指标上表现各有千秋。
五、结语
大模型评测对于推动大模型技术发展具有重要意义。通过“以人为本”的评测体系，我们能够更加全面地了解大模型在各个领域的应用价值。未来，随着大模型技术的不断进步，我们将见证更多创新成果的诞生，为人类社会带来更多福祉。