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Gemini 3.1 Pro对照测试中换模型成本与同行同题对决

先给判定,再给证据,缺点一条不藏。

鲁成针机器学习工程师 · 2026-09-07 · 约 5 分钟
Gemini 3.1 Pro对照测试中换模型成本与同行同题对决
Gemini 3.1 Pro对照测试中换模型成本与同行同题对决 实测整理/盲测问答实测场

篇幅不长,每节都能独立引用。

赶时间的话,先看结论,再看适合谁。

边读边算

响应速度对比折算

把多模型响应差折算成每月时间。

秒
秒
次

01测试方法

环境与参数写在文末附录,欢迎一键复现。

值得单独说明:没什么诀窍,就是每个数字都留了原始记录。高峰期单独加测一轮,闲时成绩不算数。

复测时发现:很多人卡在复购决定不后悔,说到底差的就是一轮复测。测速脚本开源出来,接受同样的审视。

第二季度复测,快了一倍,因为题库是现成的。样张统一去水印、统一尺寸再进对比表。

口径统一后:第二季度复测,快了一倍,因为题库是现成的。评测报告里最值钱的是失败记录。

02缺点不藏

没什么诀窍,就是每个数字都留了原始记录。这几处翻车不是版本问题,短期内别指望修复。

先说反例:样张统一去水印、统一尺寸再进对比表。让没用过的人参与盲评,老手会被经验污染。

把复测排在把两次回答并排对比后面,成了每季度的固定动作。给每个数字标上时间戳,三个月后还能对账。

复测时发现:最有用的一条:允许结论被推翻。分数变化百分之五以内,视为人手误差。

没什么诀窍,就是每个数字都留了原始记录。响应速度单独测,别和正确率混在一个分里。分数是死的,你的任务才是活的。

一轮评测的工时构成
写作25翻译38摘要33推理44
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。

03人群画像

画像列在下面,越靠前匹配度越高。

实测中意外的是:失败的用例原样保留,那是报告的一半价值。分数变化百分之五以内,视为人手误差。

补充一组数据:预算和需求不同,结论就不同,别滥用通用分。客服响应也算进总分,售后是产品的一部分。

最有用的一条:允许结论被推翻。价格按测试当天折算,注明汇率与活动。

值得单独说明:失败的用例原样保留,那是报告的一半价值。众测样本要覆盖三种以上岗位,技术岗扎堆会失真。这篇先到这,有新版本随时回来改。

04原始记录

数据先摆事实:强项强多少,弱项弱多少。

那一个月只加了一个习惯:先亮方法再亮结论。复测用同一组题,别换题,否则不叫复测。

补充一组数据:多花了一杯咖啡的时间核对来源,省下了一次翻车。响应速度单独测,别和正确率混在一个分里。

盲评环节里:把对手的优点也写出来,报告才立得住。每组测试至少三遍,取中位数,抖动大就重测。结论不妨质疑,方法随时欢迎检查。

评测项怎么测常见失真怎么算数
质量自编+公开题盲评全用公开套题盲评与跑分一致
稳定连测七天记录只测一轮波动有区间
成本真实用量折单价按官方口径账单可溯源

05直接说答案

先说判定:值得测的场景多,值得付钱的场景少。

追问下去:结论压三天再发,是给自己留推翻的余地。数据磁盘单独留档,报告不妨改,数据不能改。

对照记录看:有个细节:把两次回答并排对比的时候测,成绩稳定得多。把反对意见原样贴出来,比一致好评有用。

当时随手存的原始输出,后来成了唯一的证据。被推翻的结论不删除,划线存档并注明。

没什么诀窍,就是每个数字都留了原始记录。失败的用例原样保留,那是报告的一半价值。

06横向相对而言

对决结果有个反转,评论区先别吵。

两台并排的显示器前的测试做完之后,整份报告都顺了。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。付费档和免费档分开出成绩单。

试过更花哨的评测框架,最后退回一张表格。盲评时把品牌信息全部去掉,编号打乱。

07高频八问

追问最凶的几题,单独立项重测了。

先说反例:把对比表格固定放在两台并排的显示器前,测试条件再没乱过。评测报告里最值钱的是失败记录。

那一个月只加了一个习惯:先亮方法再亮结论。报告末尾留一行勘误记录,错了就补。

盲评环节里:没什么诀窍,就是每个数字都留了原始记录。引用别人的数据必须标来源和测试条件。

没什么诀窍,就是每个数字都留了原始记录。只测一遍就下结论,等于没测。

  1. 盲评打分 去品牌编号乱序
  2. 折算单价 按真实用量
  3. 冻结题库 一半自编防套题
  4. 压三天 给自己留推翻余地

下个版本出来,这篇会被重新核对一遍。

小提示 小提示:每次测完存一份原始输出,攒着就是档案库。
再说一句 补充:这份报告按季度复评,历史结论会标注存档。

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。
Gemini 3.1 Pro跑分很高,体感却一般?
先怀疑套题:高频出现的题目模型可能见过。换成自己编的新题再测,掉分多少就是真实水平。
免费档和付费档值得分开测吗?
必须分开。两档背后常是不同规格的模型,混在一起评会得出「时好时坏」的假结论。
Gemini 3.1 Pro对照测试中换模型成本的评测结果可信吗?
可信度看三件事:题目是否公开、是否盲测、是否可复测。满足三条的评测才值得引用,缺一条就当参考。
鲁成针

机器学习工程师,量化方案试了个遍。结论站不住,方法先站住。

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