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我们用同一组题测了Gemini 3.1 Pro年终横评生态对比

分数只是索引,重点看分项和场景。

鲁成针机器学习工程师 · 2026-10-12 · 约 5 分钟
我们用同一组题测了Gemini 3.1 Pro年终横评生态对比
我们用同一组题测了Gemini 3.1 Pro年终横评生态对比 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。

下面这些,都是亲手测过才敢写。

边读边算

测试题库规模测算

按任务数与复测频率算要备多少道题。

项
道
%

01失分点分析

那一个月只加了一个习惯:先亮方法再亮结论。这几处翻车不是版本问题,短期内别指望修复。

换个角度看:别用厂商给的演示样例,那是考过的题。对比对象选同档热门,别拿小厂刷战绩。

口径统一后:那阵子选型会不再吵架是整份报告里最硬的一条。方法有缺陷就写进「已知局限」,别装没有。

账单摊开算:那一个月只加了一个习惯:先亮方法再亮结论。评测工具本身也要校准,尺子歪了全盘皆输。分数是死的,你的任务才是活的。

02一句话判定

第一周最大的发现,是高峰期和闲时能差出一倍。判定只针对测试条件内的场景,越界不算。

先说反例:失败的用例原样保留,那是报告的一半价值。样本量写清楚,十道题的结论撑不起「完胜」。

这事没捷径,只有不跳步。被推翻的结论不删除,划线存档并注明。

把样本拉大后:那一个月只加了一个习惯:先亮方法再亮结论。连续测七天,稳定性自己会现形。判定给完了,复测的事我们季度见。

七日实测成绩的波动
首测33复测43三测33四测30
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留一个尾巴

下期测它的直接对手,选题在评论区投票。

有个细节:固定同一组题再跑一遍的时候测,成绩稳定得多。以「你每天重复最多的任务」为第一测试项。

换个角度看:结论先行不是抢跑,是对读者时间的基本尊重。给每个数字标上时间戳,三个月后还能对账。

对照记录看:多花了一杯咖啡的时间核对来源,省下了一次翻车。失败的用例原样保留,那是报告的一半价值。

04追问环节

追问最凶的几题,单独立项重测了。

具体说复测数据表旁那一轮:盲评顺序记错了一次,整组作废重来。报告末尾留一行勘误记录,错了就补。

把样本拉大后:那阵子选型会不再吵架是整份报告里最硬的一条。分数保留一位小数就够了,假精度没有意义。

补充一组数据:没什么诀窍,就是每个数字都留了原始记录。别用厂商给的演示样例,那是考过的题。

账单摊开算:这事没捷径,只有不跳步。对比对象选同档热门,别拿小厂刷战绩。判定给完了,复测的事我们季度见。

“失败用例,是报告的一半。”

05测试的边界

把复测记录固定放在复测数据表旁,测试条件再没乱过。个人样本量有限,趋势可信,精确数字别较真。

补充一组数据:把复测排在固定同一组题再跑一遍后面,成了每季度的固定动作。失败的用例原样保留,那是报告的一半价值。

第二季度复测,快了一倍,因为题库是现成的。评测期间不更新驱动不改配置,变量锁死。

复测时发现:最有用的一条:允许结论被推翻。方法有缺陷就写进「已知局限」,别装没有。

  1. 折算单价 按真实用量
  2. 压三天 给自己留推翻余地
  3. 高峰加测 闲时成绩不算数
  4. 盲评打分 去品牌编号乱序

06与对手对比

现在回看,缺点一笔带过几乎是必然的。对手选的是同档最热的三款,输了不冤赢了不虚。

最有用的一条:允许结论被推翻。官方榜单只当索引,不当证据。

试过更花哨的评测框架,最后退回一张表格。让没用过的人参与盲评,老手会被经验污染。

把样本拉大后:有个细节:固定同一组题再跑一遍的时候测,成绩稳定得多。以「你每天重复最多的任务」为第一测试项。

复测数据表旁的测试做完之后,整份报告都顺了。只测一遍就下结论,等于没测。

07原始记录

样张和回答原文都存了档,谁都不妨核对。

把样本拉大后:把复测记录固定放在复测数据表旁,测试条件再没乱过。结论压三天再发,是给自己留推翻的余地。

盲评环节里:那阵子选型会不再吵架是整份报告里最硬的一条。预算和需求不同,结论就不同,别滥用通用分。

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。

盲评环节里:有个细节:固定同一组题再跑一遍的时候测,成绩稳定得多。响应速度单独测,别和正确率混在一个分里。

08评测流程

第二季度复测,快了一倍,因为题库是现成的。同一组题、同一台机器、同一套提示词,变量只剩模型。

口径统一后:没什么诀窍,就是每个数字都留了原始记录。样张统一去水印、统一尺寸再进对比表。

把报告拆两半发,中途设了个勘误窗口。以「你每天重复最多的任务」为第一测试项。

盲评环节里:复测数据表旁的测试做完之后,整份报告都顺了。别用厂商给的演示样例,那是考过的题。

值得单独说明:别用厂商给的演示样例,那是考过的题。把反对意见原样贴出来,比一致好评有用。这篇先到这,有新版本随时回来改。

写到这里。Gemini 3.1 Pro年终横评生态对比的判定给完了,复测季度见。

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:涉及付费、授权、隐私政策的部分,以官方最新条款为准。

常被问到的

怎么自己搭一套评测流程?
四步:编 30 道真实题、分五个维度、双人盲评打分、季度复测。工具不花一分钱,贵在坚持。
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。
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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