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Gemini 3.1 Pro口碑收集期备用模型选择评测附录:原始数据全公开

结论写在最前,方法全部公开,数据可复现。

彭抚琴语音算法工程师 · 2026-09-19 · 约 5 分钟
Gemini 3.1 Pro口碑收集期备用模型选择评测附录:原始数据全公开
Gemini 3.1 Pro口碑收集期备用模型选择评测附录:原始数据全公开 实测整理/盲测问答实测场

这篇按评测的顺序写:结论、方法、数据、短板、适配。

边读边算

单价折算对比

按月费与用量算每次调用的真实单价。

元
次
天

01高频八问

没答完的问题,留在下期继续。

把样本拉大后:这事没捷径,只有不跳步。高峰期单独加测一轮,闲时成绩不算数。

复测时发现:测试环境写进附录,是可复现的最低要求。只测一遍就下结论,等于没测。

追问下去:后来把题量压到「谁都能测完」的规模,反而坚持下来了。结论与口碑冲突时,两头都重查一遍。

试过更花哨的评测框架,最后退回一张表格。被推翻的结论不删除,划线存档并注明。分数是死的,你的任务才是活的。

把「适合谁」写具体到岗位,别写「进阶用户」。给每篇评测定一个复核日期,到期强制回看。

02读数须知

把计时器固定放在咖啡馆的计时器旁,测试条件再没乱过。把边界写明白,是评测的基本操守。

先说反例:数据磁盘单独留档,报告不妨改,数据不能改。把对手的优点也写出来,报告才立得住。

第二季度复测,快了一倍,因为题库是现成的。官方榜单只当索引,不当证据。

补充一组数据:那一个月只加了一个习惯:先亮方法再亮结论。样本量写清楚,十道题的结论撑不起「完胜」。

追问下去:让没用过的人参与盲评,老手会被经验污染。深夜批处理和白天交互,测出来的延迟是两回事。判定给完了,复测的事我们季度见。

  • 失败用例原样存档
  • 题库一半来自真实任务
  • 高峰闲时分开计时
  • 结论压了三天才发

03缺点不藏

第一周最大的发现,是高峰期和闲时能差出一倍。这几处翻车不是版本问题,短期内别指望修复。

盲评环节里:现在回看,被榜单带了节奏几乎是必然的。评测期间不更新驱动不改配置,变量锁死。

盲评环节里:最有用的一条:允许结论被推翻。预算和需求不同,结论就不同,别滥用通用分。

实测中意外的是:没什么诀窍,就是每个数字都留了原始记录。把对手的优点也写出来,报告才立得住。这篇先到这,有新版本随时回来改。

七日实测成绩的波动
首测32复测18三测42四测52
图为按普遍情况整理的示意区间,非实测数据,具体以各家当期版本为准。

04人群画像

画像列在下面,越靠前匹配度越高。

补充一组数据:以「你每天重复最多的任务」为第一测试项。分数保留一位小数就够了,假精度没有意义。

把样本拉大后:连续测七天,稳定性自己会现形。结论压三天再发,是给自己留推翻的余地。

换个角度看:最有用的一条:允许结论被推翻。长期订阅前,先看它最近两季的更新日志。这篇先到这,有新版本随时回来改。

把反对意见原样贴出来,比一致好评有用。测速脚本开源出来,接受同样的审视。

评测项怎么测常见失真怎么算数
复测同题库下季度再跑换题重测新旧可对照
稳定连测七天记录只测一轮波动有区间
质量自编+公开题盲评全用公开套题盲评与跑分一致

05原始记录

样张和回答原文都存了档,谁都不妨核对。

换个角度看:让没用过的人参与盲评,老手会被经验污染。评测工具本身也要校准,尺子歪了全盘皆输。

那一个月只加了一个习惯:先亮方法再亮结论。众测样本要覆盖三种以上岗位,技术岗扎堆会失真。

值得单独说明:很多人卡在结论有了数据撑腰,说到底差的就是一轮复测。每一项评分都要能追溯到原始记录。分数是死的,你的任务才是活的。

06直接说答案

很多人卡在结论有了数据撑腰,说到底差的就是一轮复测。结论放在最前,是不想浪费你的时间。

对照记录看:这事没捷径,只有不跳步。结论与口碑冲突时,两头都重查一遍。

那一个月只加了一个习惯:先亮方法再亮结论。方法有缺陷就写进「已知局限」,别装没有。

当时随手存的原始输出,后来成了唯一的证据。高峰期单独加测一轮,闲时成绩不算数。这篇先到这,有新版本随时回来改。

07先亮方法

咖啡馆的计时器旁的测试做完之后,整份报告都顺了。环境与参数写在文末附录,欢迎一键复现。

咖啡馆的计时器旁的测试做完之后,整份报告都顺了。分数变化百分之五以内,视为人手误差。

换个角度看:数据磁盘单独留档,报告不妨改,数据不能改。题目一半自编一半公开,防止套题。

追问下去:预算和需求不同,结论就不同,别滥用通用分。每一项评分都要能追溯到原始记录。数据都在附录,不信就来复现。

测速脚本开源出来,接受同样的审视。评测期间不更新驱动不改配置,变量锁死。

先跑一遍附录里的复现步骤,再决定信不信。

有新版本我会回来更新这篇报告。

小提示 小提示:数据对不上时,先怀疑自己的方法。
再说一句 补充:模型版本更新快,评测结论标注了测试日期。

常被问到的

Gemini 3.1 Pro实测强但用着一般,为什么?
测试题是理想工况,你的任务是真实工况。拿自己十道高频问题重测,结果比任何榜单都准。
评测多久更新一次合理?
模型迭代按季度看,评测按季度复测。每月更新的多是榜单搬运,自己沉淀一套固定题集更值钱。
彭抚琴

语音算法工程师,听得出模型差几个百分点。报告以方法与数据收尾,欢迎复测。

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